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公开(公告)号：CN111863007A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010554629.6
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0272 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的语音增强方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：获得带噪语音的多个IRM预测值的解的集合；步骤SS2：将来自所述Boosting-DNN语音增强模型输出的IRM的解的集合拼接带噪特征作为输入，预测最终的IRM预测值集合 本发明通过将Boosting-DNN语音增强模型和Ensemble-DNN集成语音增强模型这两个DNN串接起来的方式，有效的解决了一个神经网络由于层次太深训练不稳定的现象，构建一种非常深的网络结构，彻底解决前端语音增强技术就可以确保把语音从带噪信号中分离出来，以便后端识别模型能正确识别语音的内容。
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公开(公告)号：CN113052270B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/21 , G06F18/241 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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公开(公告)号：CN115914056B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202110914688.4
申请日：2021-08-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/50 , H04L65/1104 , H04L67/02 , H04L67/141
Abstract: 本申请提供一种网络电话服务端的识别方法及装置、系统、电子设备，该方法包括：获取SIP流量，对SIP流量进行分析，获得目的IP信息；根据目的IP信息，对目标服务端的通信端口进行扫描，查找开放服务的目标端口；与开放服务的目标端口建立连接，并向开放服务的目标端口发送HTTP报文；根据HTTP报文的响应消息，确定目标服务端是否为网络电话服务端。由此可以高效地过滤出网络中大部分的VoIP运营平台信息，比传统的被动解析方式需要的资源更少且更加灵活，比传统的主动方式更加高效、目的性更强。在消耗少量资源的情况下，可以高效的进行定向分析，大大提高整体分析的高效性。
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公开(公告)号：CN111858925B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010501138.5
申请日：2020-06-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/335 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q30/018 , G06Q50/32
Abstract: 本发明公开了电信网络诈骗事件的剧本提取方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本；对文本进行分句操作；提取文本中各单句的关键词；利用预先建立的BERT模型提取已知主题类别的电信网络诈骗事件文本中各单句的关键词向量；基于任意两个具有相邻句序的单句的关键词向量的均值向量之间的空间距离，对两个具有相邻句序的单句进行剧情阶段的划分；获取各阶段所包含的单句的关键词作为所属的主题类别下电信网络诈骗事件中各阶段的情节特征的表示。本发明实现了对于电信网络诈骗事件剧情阶段的划分，提取出有助于识别电信网络诈骗事件的特征，从而达到精准提取电信网络诈骗事件剧本的目的。
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公开(公告)号：CN113205801A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119559964A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202310496296.X
申请日：2023-05-05
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
Abstract: 本申请提供了一种伪造语音检测方法，包括：训练阶段，训练阶段包括：采集用于训练第一语音信号；确定第一语音信号中的静音帧和语音帧；对第一语音信号的静音帧进行零值掩蔽；获取掩蔽后的第一语音信号的特征；将特征输入伪造语音检测模型进行训练，得到训练好的伪造语音检测模型；推理阶段，推理阶段包括：采集目标语音，获取目标语音的特征；对所述目标语音进行零值掩蔽，获取掩蔽后的所述目标语音的特征；将目标语音的特征输入训练好伪造语音检测模型，输出目标语音的检测结果，检测结果包括目标语音为伪造语音或目标语音为真语音。
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公开(公告)号：CN113761903B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202010504536.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/232 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出一种针对海量高噪音口语化短文本的文本筛选方法，属于自然语言处理领域，通过对训练语料和待筛选的目标文本进行预处理；对预处理后的训练语料中的标注的正类语料进行句式信息提取，区分出业务强相关句式和弱相关句式；利用提取的句式信息对预处理后的目标文本进行句式匹配，将业务强相关句式的匹配结果归为正类文本，对业务弱相关句式的匹配结果进行以下步骤的处理；对目标文本和训练语料都进行文本处理，将处理后的文本转化为词向量表示；使用训练语料的词向量表示训练文本分类模型，将目标文本的词向量表示输入到训练好的文本分类模型中对文本进行分类，实现对目标文本的文本筛选。
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公开(公告)号：CN115617962A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110806921.7
申请日：2021-07-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/9532 , G06F40/279
Abstract: 本发明提供一种网络公害文本识别方法及装置，包括：通过提取目标网络文本中的网址链接，对目标网络文本进行初步判定；若无法判定，则计算无效信息度，并生成目标网络文本的拼音列表、关键词列表、及关键词拼音列表；通过各关键词的字元素在目标网络文本中的分布及关键词拼音在目标网络文本拼音列表中的分布，计算各关键词的网络公害分；基于无效信息度对网络公害分进行修订，并根据修订结果，得到网络公害文本识别结果。本发明通过网络公害关键词字符和拼音的模糊匹配，可以准确识别出网络公害文本，同时可以有效应对目标文本中网络公害词被分割、倒序、文字竖排、谐音字等信息隐藏手段。
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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：CN113052270A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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