Study of vector quantization algorithms applied to speech signals

Orientador: Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo de três algoritmos de quantização vetorial, aplicados para a compressão de sinais de fala: k-médias, NG (do inglês Neural-Gas) e ARIA. Na técnica de compressão utilizada, os sinais são primeiramente parametrizados e quantizados, para serem armazenados e/ou transmitidos. Para recompor o sinal, os vetores quantizados são mapeados em quadros de fala, que são, por sua vez, concatenados, através de uma técnica de síntese concatenativa. Esse sistema pressupõe a existência de um dicionário (codebook) de vetores-padrão (codevectors), os quais são utilizados na etapa de codificação, e de um dicionário de quadros, que é utilizado na etapa de decodificação. Tais dicionários são gerados aplicando-se um algoritmo de quantização vetorial juntoa uma base de treinamento. Em particular, deseja-se avaliar o algoritmo imuno-inspirado denominado ARIA e sua capacidade de preservação da densidade da distribuição dos dados. São testados também diferentes conjuntos de parâmetros para identificar aquele que produz os melhores resultados. Por fim, são propostas modificações no algoritmo ARIA visando ganho de desempenho tanto na preservação de densidade quanto na qualidade do sinal sintetizadoAbstract: This work presents a comparative study of three algorithms for vector quantization, applied for the compression of speech signals: k-means, NG (Neural-Gas) and ARIA. In the compression technique used, the signals are first parameterized and quantized to be stored and/or transmitted. To reconstruct the signal, the quantized vectors are mapped into speech frames, which are concatenated through a concatenative synthesis technique. This system assumes the existence of a dictionary (codebook) of reference vectors (codevectors), which is used in the coding step, and a dictionary of frames, which is used in the decoding step. These dictionaries are generated by applying a vector quantization algorithm within a training database. In particular, we want to evaluate the immune-inspired algorithm called ARIA and its ability to preserve the density of data distribution. Different sets of parameters are also tested in order to identify the one that produces the best results. Finally, modifications to the ARIA algorithm are proposed aiming at obtaining gain in performance in both the preservation of density and the quality of the synthesized signalMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric

A mode-based metric for evaluating global climate models

Climate models are software tools that simulate the climate system and require evaluation to assess their skill, guide their development, and assist in selecting model simulations from among the many different ones available. There are a variety of methods and approaches that can be used to evaluate models. But there is no one best method and many possible and valid approaches exist. Models contain inherent uncertainties which complicate their evaluation, and include limitations in the knowledge of climate process dynamics and structural errors in constructing the models. Similar to the multiplicity of methods for the evaluation of model simulations, there also exist many possible approaches to addressing these sources of uncertainty. The challenge with uncertainty, is the difficulty in disaggregating it from the underlying element of legitimate chaotic behaviour in complex systems. In response, this dissertation is primarily one of methodological development to contribute to new ways of addressing the model evaluation challenge. The work defines and demonstrates a new evaluation method which complements the existing toolset. Specifically, the method defines a model performance metric that focuses on the extent to which a model is able to simulate global modes of climate variability (modes, e.g.: ENSO) evident in the observed climate data. Modes are one aspect of the climate that can be evaluated and are fundamental to model skill. Therefore their credible simulation is a necessary (but not sufficient) condition to ensuring that models are producing the right result (appropriate variability on the range of spatial and temporal scales) for the right reason. By ranking models by this metric of their skill in capturing fundamental global modes, poorly performing model simulations can be identified for potential exclusion (discounted). This metric therefore serves as a potential method to assist in the management of uncertainty when assessing multi-model data. The method develops a novel application of Independent Component Analysis (ICA). ICA is used to find representations of modes in a record of the present day climate (represented by reanalysis data), and then their degree of manifestation in global models is assessed. Recognising the large volume of model data (highly autocorrelated in space and time) the technique includes a data reduction technique to facilitate the evaluation of multiple model simulations. The technique also includes a novel measure of variance to differentiate it from a similar technique (Principal Component Analysis), and offers an approach to improve the consistency of results (signals) when using an unmixing matrix initialized with random values. As reanalysis data is itself a model product (constrained by observations), the performance metric is tested for its strength in discriminating modes by using two different reanalysis datasets and a dataset containing only Gaussian noise. The metric is found to perform predictably, and clearly demonstrates the ability to discriminate signal from noise when using geopotential height (GHT, 700mb and 500mb) and near surface air temperature data (TAS). The dependency of model performance on the variable measured by any metric can be a problem for model evaluation, as it introduces the choice of which variable should be measured to assess model performance. The ICA-based metric is found to be slightly less sensitive to a change in model rank between GHT (700mb) and TAS, compared to a similar novel variance metric (Fourier Distance) and a mean climate metric (bias). The ICA application is also found to produce plausible representations of modes (static maps), while a direct association to known modes is left for future work due to inherit complexities. The plausibility, consistency, and rank sensitivity of the novel application of ICA, suggests it has value in assisting the evaluation of multi-model datasets and the ensemble members for any one model

Développement et validation d'une classification des résidences privées avec services accueillant des personnes âgées

Au Québec, près de 120,000 personnes âgées vivent dans plus de 2,000 résidences privées avec services. Ces milieux de vie substituts se présentent sous plusieurs formes, car ils se sont développés, jusqu'à tout récemment, sans aucun contrôle étatique. Il en résulte une importante variabilité dans, par exemple, les services offerts, les ratios de personnel, l'aménagement physique, les critères d'admission et les capacités d'accueil. L'hétérogénéité de ces milieux rend leur représentation et leur comparaison laborieuses, autant pour les professionnels de la santé que pour les personnes âgées et leur famille. Le développement de classifcation est particulièrement utile lorsqu'on souhaite se représenter un ensemble hétérogène, comme c'est le cas des résidences privées avec services accueillant des personnes âgées (RPA). L'objectif général de l'étude est de développer et de valider, à l'aide d'analyses de classification automatisée (ACA), une classification des RPA basée sur des caractéristiques de leur environnement physique et organisationnel. La présente thèse intègre trois articles scientifiques, en lien avec chacun des trois objectifs spécifiques de l'étude. Le premier article détaille la méthodologie et les résultats liés à l'identification des caractéristiques nécessaires à la représentation d'une RPA. Cent soixante-quinze variables ont été identifiées. Le deuxième article décrit le développement d'un questionnaire pour mesurer ces variables, l'étude de la fidélité test-retest du questionnaire ainsi que l'appréciation de sa cohérence interne. Somme toute, le questionnaire de l'environnement physique et organisationnel (EPO) présente de bonnes propriétés métrologiques. Enfin, le troisième article présente de manière détaillée le développement et la validation de la classification. À cet effet, 552 des 1,928 propriétaires de RPA admissibles ont complété le questionnaire EPO afin de fournir les informations nécessaires à la création de la classification. Différentes méthodes d'ACA ont été employées. Trois classifications plausibles ont été soumises à un groupe d'experts composé de huit intervenants cliniques. La classification retenue par ce comité est issue de la méthode hiérarchique de Ward combinée à la méthode non hiérarchique k-means. La classification est composée de cinq groupes de RPA qui se distinguent, entre autres, par les services offerts, la clientèle accueillie et le niveau de support à l'autonomie fonctionnelle. Ces travaux de recherche sont les premiers à regrouper les RPA du Québec en groupes homogènes mutuellement exclusifs sur la base de leur environnement physique et organisationnel. Une fois implantée, cette classification fournira des informations précieuses aux intervenants, aux gestionnaires ainsi qu'aux personnes âgées et leur famille. Elle favorisera davantage de congruence entre les besoins cliniques identifiés, les préférences de la personne âgée et le choix d'une RPA optimale

Les configurations du réseau des professionnels oeuvrant auprès des personnes âgées lors de l'implantation du modèle PRISMA d'intégration des services

Mise en contexte : L'intégration des services est l'une des solutions envisagées pour adapter les services de santé face au vieillissement de la population. Cependant, elle exige la continuité dans l’offre des services requis. La présente étude vise à identifier les configurations du réseau de professionnels autour des personnes âgées lors de l'implantation du modèle d’intégration expérimenté en Estrie, puis à les comparer à celles identifiées dans un territoire non exposé au réseau de services intégrés (RSI). Méthodologie : Les données de cette recherche proviennent des personnes âgées, participantes au Programme de Recherche sur l’Intégration des Services pour le Maintien de l’Autonomie (PRISMA). À partir des liens perçus reliant différents professionnels, nous avons calculé via l’analyse des réseaux, la densité (proportion des interactions entre les intervenants) et le degré de centralisation (dispersion entre le nombre des liens autour de chaque intervenant) du réseau des professionnels impliqués auprès de chacune des personnes âgées. Les 1275 patients devaient déclarer s’ils avaient identifié un intervenant principal à contacter, en cas de problèmes de santé ou au besoin des services à domicile. En outre, le nombre d’intervenants rencontrés, le nombre des visites par an, le milieu de vie des participants et leur présence au moins une journée en gestion de cas au cours d’une période de deux ans, ont été utilisés pour décrire et classifier les configurations. À cet effet, différentes méthodes de classification automatisée ont été utilisées. La méthode de Ward a été retenue, avec le coefficient de Gower comme mesure de similarité. Résultats : La classification distingue neuf configurations qui selon les fondements d’un RSI se rassemblent en deux catégories. Dans la première catégorie, on observe cinq configurations jugées bonnes, puisqu’elles incluent minimalement un intervenant principal constant en tout temps. Dans l’autre, on dénombre quatre configurations considérées moins bonnes, car aucun intervenant principal n’y est identifié, ou lorsque présent, il est inconstant d’une année à l’autre. Dans une configuration, on note d’ailleurs une utilisation accrue des services d’urgence et d’hospitalisation. Les bonnes configurations sont autant identifiées en territoire exposé que non exposé au RSI. Par contre, sauf pour une configuration, les moins bonnes sont davantage observées en territoire non exposé à l’intégration des services (p<0,001). Le médecin identifié comme intervenant principal est moins consulté dans le territoire exposé au RSI, où une tendance se dégage en termes de plus de présence des professionnels autres que le médecin. Conclusion : Cette étude est la première à décrire, à identifier, à classifier et à comparer les configurations du réseau des professionnels impliqués ou non dans l’intégration des services. Il s’agit d’une contribution importante à la compréhension du fonctionnement des réseaux de services intégrés

II Congreso Luso-Extremadurense de Ciencia y Tecnología. Libro de resúmenes

La Facultad de Ciencias de la Universidad de Extremadura, en estrecha colaboración con la Escola de Ciências e Tecnologia de la Universidade de Évora, ha organizado el II CONGRESO LUSOEXTREMADURENSE DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA, que se ha celebrado los días 18 y 19 de octubre de 2018 en el Edificio del Parque Científico y Tecnológico de Extremadura (FUNDECYT-PCTEX). Esta edición ha apostado especialmente por los investigadores en formación, dándoles preferencia para presentar los resultados de sus comunicaciones en comunicaciones orales. El presente Libro de Resúmenes recoge los resúmenes de las 67 comunicaciones orales y 69 en formato póster.The Faculty of Sciences of the University of Extremadura, in close collaboration with the Escola de Ciências e Tecnologia de la Universidade de Évora, has organized the II LUSOEXTREMADURENSE CONGRESS OF SCIENCE AND TECHNOLOGY, which was held on October 18 and 19, 2018 in the Building of the Science and Technology Park of Extremadura (FUNDECYT-PCTEX). This edition has opted especially for researchers in training, giving them preference to present the results of their communications in oral communications. This Book of Abstracts includes the summaries of the 67 oral communications and 69 in poster format.Universidad de Extremadur

Recent Advances in Cluster Analysis

PurposeThe purpose of this paper is to provide a review of the issues related to cluster analysis, one of the most important and primitive activities of human beings, and of the advances made in recent years.Design/methodology/approachThe paper investigates the clustering algorithms rooted in machine learning, computer science, statistics, and computational intelligence.FindingsThe paper reviews the basic issues of cluster analysis and discusses the recent advances of clustering algorithms in scalability, robustness, visualization, irregular cluster shape detection, and so on.Originality/value The paper presents a comprehensive and systematic survey of cluster analysis and emphasizes its recent efforts in order to meet the challenges caused by the glut of complicated data from a wide variety of communities