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公开(公告)号:CN115083421B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210859650.6
申请日:2022-07-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本公开涉及一种自动寻参的语音鉴别模型的构建方法及装置,能自动调整超参数至最优,该方法包括:获取训练集中的语音数据;基于预训练语音特征提取模型,对语音数据进行特征提取,得到语音特征;将语音特征输入至轻量化可微结构并作为初始节点,根据搜索空间预定义的候选操作进行网络结构搜索,得到包含所有候选分支路径和候选节点的候选网络结构;其中候选操作表征从前一节点到后一节点的网络连接关系;将语音数据为真伪语音的真实结果作为训练标签,在训练过程中对候选网络结构的节点之间候选操作对应的结构权重进行调整;根据训练完成的结构权重,对候选网络结构进行精简,得到目标网络结构;根据目标网络结构,生成语音鉴别模型。
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公开(公告)号:CN113436619B
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202110594164.1
申请日:2021-05-28
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/06 , G10L15/08 , G10L19/18 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/27 , G10L25/30 , G10L25/45 , G10L25/54 , H04L9/32 , G10L15/14
Abstract: 本发明提供了一种语音识别解码的方法及装置。语音识别解码方法包括:确定待识别语音的N个子帧所对应的对数梅尔谱特征序列;通过经训练的神经网络编码器,处理所述对数梅尔谱特征序列,得到所述N个子帧各自对应的字符或者空白符的发射概率;根据预先确定的第一加权有限状态转移器以及所述N个子帧各自对应的的字符或者空白符的发射概率,采用束搜索算法搜索分数最高的词语序列。相比于传统的语音识别系统,本申请省略了帧级别对齐的流程,简化了训练和解码的流程;相比于端到端语音识别系统,在束搜索算法过程中使用加权有限状态转移器加快解码速度,高效地利用训练音频数据之外的文本数据,可以在多种领域快速部署语音识别系统。
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公开(公告)号:CN113835387A
公开(公告)日:2021-12-24
申请号:CN202111089659.5
申请日:2021-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G05B19/048 , H04Q9/00 , G07C1/20
Abstract: 本发明实施例公开了运维管理方法、系统及介质,其中方法包括以下步骤:基于数据采集接口收集业务数据和告警数据;基于告警预测模型得到预测业务数据;基于业务告警模型,对比所述预测业务数据和所述业务数据,若超过设定阈值则产生告警;基于告警自动匹配模型,根据所述告警数据进行标识恢复告警处理;基于巡检机器人采集环境特征数据,并根据所述环境特征数据确定是否告警。本发明实施例能够提高运维的效率。
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公开(公告)号:CN113765556A
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202111134795.1
申请日:2021-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B17/318 , H04L5/00 , H04L25/02 , H04W12/00
Abstract: 本公开提供一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:接收合法用户发送的导频信号;根据所述导频信号进行信道估计,获得信道状态信息;对所述信道状态信息进行混合预编码,获得混合预编码矩阵;基于零空间的人工辅助噪声序列对所述信道状态信息进行预编码,获得人工噪声预编码矩阵;使用所述混合预编码矩阵和所述人工噪声预编码矩阵进行数据传输。该方法可以保证基站与合法用户间数据的安全传输。
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公开(公告)号:CN113286035A
公开(公告)日:2021-08-20
申请号:CN202110529065.5
申请日:2021-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 恒安嘉新(北京)科技股份公司
Inventor: 刘发强 , 张震 , 石瑾 , 李鹏 , 刁则鸣 , 黄远 , 仇艺 , 张梦影 , 袁堂岭 , 尚程 , 阿曼太 , 梁彧 , 蔡琳 , 杨满智 , 王杰 , 田野 , 金红 , 陈晓光 , 傅强
Abstract: 本发明实施例公开了一种异常呼叫检测方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取多种类型的通话记录描述数据;根据各通话记录描述数据形成至少一个多源数据分组,多源数据分组中包括至少两种类型的通话记录描述数据;将每个多源数据分组中包括的各通话记录描述数据进行关联分析,形成与每个多源数据分组分别对应的异常呼叫检测结果。在上述技术方案中,通过对多种类型的通话记录描述数据进行关联分析,得到异常呼叫检测结果,实现了有效地对异常呼叫进行安全监管,提高了异常呼叫的检测精确度。
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公开(公告)号:CN109977219B
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN201910207415.9
申请日:2019-03-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了基于启发式规则的文本摘要自动生成方法,包括:S1、以文本的段落、句子顺序作为启发式语序,将新闻正文分为开始段落、中间段落和结尾段落,并以句子和片段为粒度对各段落进行启发式分割;S2、先以句子为粒度,分别抽取各段落的目标句子,得到各段落的句子摘要集合,再以所述句子摘要集合中的片段为粒度,分别抽取各段落的目标片段,得到各段落的片段摘要集合;S3、去除所述片段摘要集合中的冗余片段,将筛选出的片段按照片段出现的顺序组合,生成文本摘要。以及,基于启发式规则的文本摘要自动生成装置。采用本发明的方法生成的文本摘要的句子组织连贯性好,可读性强。
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公开(公告)号:CN112466281A
公开(公告)日:2021-03-09
申请号:CN202011092988.0
申请日:2020-10-13
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了有害音频识别解码方法及装置,该方法包括:获取待识别音频数据,提取待测音频中的声学特征,对所述声学特征进行有效音频检测得到有效音频段;将所述有效音频段输入到有害音频分类网络模型,从文本意图的角度对待测样本进行分类,输出文本集合分类结果;将所述文本集合分类结果输入声学模型中输出解码结果。本发明通过对声学特征进行有效音频检测得到有效音频段;将所述有效音频段输入到有害音频分类网络模型,从文本意图的角度对待测样本进行分类,输出文本集合分类结果;将所述文本集合分类结果输入声学模型中输出解码结果,通过构建元学习的目标函数,获取大数据量的意图分类网络参数更新过程,提高有害音频识别解码的准确率。
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公开(公告)号:CN109960756A
公开(公告)日:2019-07-02
申请号:CN201910207437.5
申请日:2019-03-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/34 , G06F16/35 , G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种新闻事件信息归纳方法,包括:收集新闻素材,创建新闻库;从新闻库中获取目标事件的所有新闻文本,并进行热度分析,获取拐点新闻文本,抽取所述拐点新闻文本中的事件信息并保存;其中,获取拐点新闻文本的方法包括:统计所有新闻文本的热度值,按照新闻文本发布的时间顺序排序,构建热度值随时间变化的曲线图,取曲线图的所有极大点对应的新闻文本,即为所述拐点新闻文本,所述热度值为新闻的页面浏览量和网站独立访客量之和。本发明的方法通过选择对于目标新闻事件处于关键节点时的新闻文本——即拐点新闻文本进行摘要分析处理,准确地反映了新闻事件的发展态势。
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公开(公告)号:CN115914046B
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202110914690.1
申请日:2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/10 , H04L43/50 , H04L65/102 , H04L65/1104 , H04L67/02
Abstract: 本申请提供一种VoIP网关识别方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:接收识别指令,所述识别指令中携带有目标主机的IP地址;根据所述目标主机的IP地址,对所述目标主机发送探测报文,接收所述目标主机针对所述探测报文返回的探测应答消息;根据所述探测应答消息,确定所述目标主机是否属于VoIP网关。本申请通过主动探测目标主机的分析方式,来识别目标主机是否为VoIP网关,提高了识别VoIP网关的主动性和针对性。
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公开(公告)号:CN116825137A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310802442.7
申请日:2023-07-03
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心
Abstract: 本发明属于深度合成音频检测领域技术领域,特别涉及一种基于多粒度注意力机制的深度合成音频检测方法和装置,其中,深度合成音频检测方法包括以下步骤:获取待检测音频;对待检测音频进行预处理,得到对应的频谱图;对频谱图进行多粒度特征提取,得到不同时间尺度的中间特征;对不同时间尺度的中间特征采用多粒度注意力机制进行特征融合,得到多粒度特征;将多粒度特征输入预训练好的深度合成音频检测模型中,输出对应的预测结果。本发明提供的深度合成音频检测方法多粒度注意力机制,结合深度学习技术,充分利用音频信号的时频特征,提高对不同时序的关注能力,从而提高音频检测的准确性和鲁棒性。
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