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软件学报 2008年第6期19卷 1508-1518页

作者：王跃武荆继武向继刘琦中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室北京100049

从蠕虫传播的漏洞主机发现、代码传播以及代码启动3个方面提出了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真模型,设计了基于有向图的Smallworld拓扑结构生成算法,并通过选择性抽象在NS2上实现了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真系统.最后,... 详细信息

从蠕虫传播的漏洞主机发现、代码传播以及代码启动3个方面提出了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真模型,设计了基于有向图的Smallworld拓扑结构生成算法,并通过选择性抽象在NS2上实现了一个完整的数据包级拓扑相关蠕虫仿真系统.最后,通过该仿真系统实验分析了逻辑拓扑结构和蠕虫代码启动方式对蠕虫传播的影响.仿真实验结果表明,该仿真系统可以为拓扑相关蠕虫研究提供重要的支持.

关键词：拓扑相关蠕虫仿真模型逻辑拓朴 Small world模型

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提高P2P下top-k搜索性能的研究

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计算机应用研究 2009年第1期26卷 262-265页

作者：张连宽杨波唐屹华南农业大学数学系广州510642 华南农业大学信息学院广州510642 广州大学数学系广州510405

分析了P2P中节点资源分布特点。根据搜索条件,在资源匹配度的基础上提出了节点匹配度的概念。基于节点匹配度与资源的smallworld分布特征提出top-k资源的搜索、评价算法。该算法使搜索能够在整个网络内进行,并朝资源匹配高的范围传播。... 详细信息

分析了P2P中节点资源分布特点。根据搜索条件,在资源匹配度的基础上提出了节点匹配度的概念。基于节点匹配度与资源的smallworld分布特征提出top-k资源的搜索、评价算法。该算法使搜索能够在整个网络内进行,并朝资源匹配高的范围传播。在提高搜索效率、节约网络带宽的同时,保证了最终获取的k个资源是最匹配的。根据搜索条件选择广播匹配节点的方法有效地平衡了搜索、评价的带宽和计算资源。

关键词：对等网络 top—k搜索 small world模型节点匹配度

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非平行文本条件下基于i-vector、VAE和GAN的多对多语音转换算法研究

非平行文本条件下基于i-vector、VAE和GAN的多对多语音转换算法研...

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作者：左宇涛南京邮电大学

学位级别：硕士

语音转换是一种将源语音中的说话人身份转换为目标说话人身份,同时保留源语音语义信息的技术。作为一门交叉性较强的学科,语音转换技术目前已经在文语转换、通信保密、多媒体应用、医疗辅助和语言翻译等方面得到了重要应用,并且在其他... 详细信息

语音转换是一种将源语音中的说话人身份转换为目标说话人身份,同时保留源语音语义信息的技术。作为一门交叉性较强的学科,语音转换技术目前已经在文语转换、通信保密、多媒体应用、医疗辅助和语言翻译等方面得到了重要应用,并且在其他领域展现出了广泛的应用前景。目前语音转换模型主要存在两个问题:一方面是转换后语音的个性相似度不高,另一方面则是转换后语音的音质不够理想。本文重点研究了基于变分自编码器和生成对抗网络的语音转换模型,并且针对上述两个问题进行了相应的探讨与改进。首先,为了实现更好的说话人个性相似度的语音转换,本文将身份向量i-vector应用在基于变分自编码器和生成对抗网络的语音转换模型中,利用i-vector可以表征说话人个性特征的特性提升了转换后语音的个性相似度。经主观和客观评价表明,本文提出的方法比基于变分自编码器和生成对抗网络的方法转换后的语音的平均MCD值降低了3.22%,平均MOS值提升了2.63%,平均ABX值提升了7.35%,说明本文提出的方法在提升说话人个性相似度的同时也改善了语音音质。其次,为了实现更好音质的语音转换,本文利用生成性能更好的相对生成对抗网络改进了基于变分自编码器和生成对抗网络的语音转换模型,改善了Wasserstein生成对抗网络训练困难等问题,从而提升了语音的音质。经主观和客观评价表明,本文提出的方法比基于变分自编码器和生成对抗网络的方法转换后的语音的平均MCD值降低了4.36%,平均MOS提升了4.52%,平均ABX值提升了3.6%,说明本文提出的方法在提升语音音质的同时也改善了说话人个性相似度。此外,本文还将i-vector加入到上述方法中,经过主观和客观评价表明,该方法比基于变分自编码器和生成对抗网络的方法转换后的语音的平均MCD值降低了4.8%,平均MOS值提升了5.12%,平均ABX值提升了8.6%,说明该方法在语音音质和说话人个性相似度方面都有较大的提升。

关键词：语音转换变分自编码器生成对抗网络 world模型非平行文本 i-vector 多对多转换

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融合i-vector嵌入和密集连接星型生成对抗网络的语音转换研究

融合i-vector嵌入和密集连接星型生成对抗网络的语音转换研究

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作者：袁昌龙南京邮电大学

学位级别：硕士

语音是一个人发声时产生的一种包含说话人个性特征、语义信息以及情感信息的信号。语音转换的含义是将源说话人的声音进行转换,使其听起来具有目标说话人的个性特征,并且转换前后具有相同的语义信息。语音转换可分为平行文本的语音转换... 详细信息

语音是一个人发声时产生的一种包含说话人个性特征、语义信息以及情感信息的信号。语音转换的含义是将源说话人的声音进行转换,使其听起来具有目标说话人的个性特征,并且转换前后具有相同的语义信息。语音转换可分为平行文本的语音转换和非平行文本的语音转换,平行文本是指源说话人和目标说话人的发音的语音时长、说话内容、情感韵律等保持一致。然而,在实际任务场景中,收集平行语音十分耗时耗力,并且在跨语种转换,医疗辅助领域根本无法获得。此外,即使收集到这样的平行数据,大多语音转换方法仍然需要对训练数据进行时间对齐,对齐过程不可避免会引入误差,并需要其他复杂的过程,如精确的语料预处理或者手动纠正来解决时间对齐错误的问题。由于平行文本语音转换技术在实际应用中的局限性,非平行语音转换技术成为当前语音转换研究的热点和难点,其中基于星型生成对抗网络的语音转换方法提供了非平行文本条件下的多对多语音转换框架,基于此框架,本文提出一种基于融合i-vector嵌入和密集连接星型生成对抗网络的语音转换方法,以此来改善语音转换的性能。首先,提出了基于融合i-vector嵌入的Star GAN语音转换方法。为了更好地提升合成语音的个性相似度,本文在星型生成对抗网络模型中融合i-vector嵌入,i-vector是说话人是被领域中常用的一种特征,能够充分地表征说话人的个性特征,从而较好地提升转换语音的个性相似度,主客观评测结果表明本文提出的方案相比于基线系统,转换后语音的平均MCD值降低了3.25%,平均MOS值提升了8.02%,平均ABX值提升了5.25%,说明本文提出的方法在提升说话人个性相似度的同时也改善了语音音质。进一步,提出了基于融合i-vector嵌入和Dense Net-Star GAN的语音转换方法。本文将密集连接网络引入星型生成对抗网络模型中来提升转换语音的音质,密集连接网络的引入可以很好地解决训练过程中网络退化问题,有利于训练过程中梯度的反向传播,以此来提升生成器编码阶段的语义信息的提取能力,进一步,本文采用高斯误差线性单元替换传统的整流线性单元作为Star GAN模型的激活函数,辅助解决深层网络在训练过程中梯度消失的问题,加快其收敛速度,从而较好地改善转换后语音的音质。最后,将上述两个改进点结合在一起,提出了基于融合i-vector嵌入和Dense Net-Star GAN的语音转换方法,主客观评测的结果表明本文提出的方案相比于基线系统,转换后语音的平均MCD值降低了7.72%,平均MOS提升了15.24%,平均ABX值提升了6.55%,说明本文提出的方案明显地改善了语音音质,同时也改善了说话人个性相似度。

关键词：语音转换密集连接网络生成对抗网络高斯误差线性单元 i-vector world模型

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非平行文本条件下基于文本编码器、VAE和ACGAN的多对多语音转换研究

非平行文本条件下基于文本编码器、VAE和ACGAN的多对多语音转换研...

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作者：石杨南京邮电大学

学位级别：硕士

语音转换技术是一种将源语音中的说话人个性信息转换为目标说话人个性信息,同时保留源语义信息的技术。本文针对目前语音转换研究领域存在的转换后语音音质差、说话人相似度不高的问题进行了相应的探讨与改进,通过引入句嵌入和文本编码... 详细信息

语音转换技术是一种将源语音中的说话人个性信息转换为目标说话人个性信息,同时保留源语义信息的技术。本文针对目前语音转换研究领域存在的转换后语音音质差、说话人相似度不高的问题进行了相应的探讨与改进,通过引入句嵌入和文本编码器对VAWGAN(变分自编码器和生成对抗网络)语音转换模型中潜在变量的过度正则化问题进行了改进,并通过引入辅助分类器生成对抗网络改善了生成对抗网络的结构。本文的第一个改进点是在VAWGAN系统的基础上,利用文本编码器训练句嵌入,将句嵌入约束添加到变分自编码器和生成对抗网络模型中,利用句嵌入中包含的语义信息,进一步提升了转换后语音的语音自然度和个性相似度。主观和客观评价表明,本文提出的方法比基于VAWGAN的基准方法转换后语音平均MCD(Mel-Cepstral Distortion,梅尔倒谱失真)值降低了4.39%,平均MOS(Mean Opinion Score,平均意见分)值提升了4.46%,平均ABX值提升了6.70%,说明本文提出的方法在提升说话人个性相似度的同时也提升了语音音质。本文的第二个改进点是利用辅助分类器生成对抗网络替代了VAWGAN模型中的Wasserstein生成对抗网络。辅助分类器生成对抗网络将特征样本的类别标签作为辅助信息,其鉴别器不仅能预测样本真假,还能预测样本所属的类别,提高了生成对抗网络的生成效果。主观和客观评价表明,辅助分类器生成对抗网络在语音转换领域有较好的应用效果,本文提出的方法比基于VAWGAN的方法转换后的语音平均MCD值降低了5.98%,平均MOS值提升了6.85%,平均ABX值提升了8.50%,说明本文提出的方法在提升语音音质的同时也提升了说话人个性相似度。

关键词：语音转换变分自编码器生成对抗网络 world模型非平行文本多对多转换文本编码器句嵌入

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