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公开(公告)号：CN113436616A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110594183.4
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
Abstract: 本申请提出一种多领域自适应的端到端语音识别方法，所述方法包括：提取待识别语音的第一特征；将所述第一特征和领域标签输入训练好的端到端语音识别模型；所述领域标签是为所述待识别语音的预先设定的口音标签；基于所述训练好的端到端语音识别模型，根据所述领域标签提取第二特征，将所述第一特征与所述第二特征拼接后进行编码得到第三特征；对所述第三特征进行解码，得到多条候选文本，输出第一文本候选列表，所述第一文本候选列表包括所述多条候选文本。本申请通过使用多领域自适应的方法，利用丰富资源领域预训练模型、多目标领域数据及多目标领域鉴别特征来提升在多个目标领域上的语音识别性能。
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公开(公告)号：CN113115363A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110426526.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 倪善金 , 万辛 , 黄远 , 孙晓晨 , 宁珊 , 沈亮 , 高圣翔 , 计哲 , 杨晶超 , 张震 , 李鹏 , 石瑾 , 李沁 , 侯炜 , 刁则鸣 , 刘发强 , 孙旭东 , 王立强 , 刘睿霖
IPC: H04W28/02 , H04W28/08 , H04B17/318 , H04B17/382
Abstract: 本公开提供一种异构网络中的移动通信方法、装置与电子设备。异构网络中的移动通信方法包括：确定目标用户在所述目标异构网络中的目标位置确定所述目标位置处于所述目标低功率节点的目标信号范围内，所述目标信号范围是根据所述目标低功率节点与所述宏基站之间的目标信号强度边界和所述目标信号强度边界的目标范围扩展基基确定的将所述目标用户与所述宏基站之间通信切换为所述目标用户与所述目标低功率节点进行通信。本公开实施例提供的技术方案可以通过低功率节点的覆盖边界扩展，降低宏基站的负载，提高异构网络中用户的网络信号强度，增强系统的可靠性和频谱效率。
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公开(公告)号：CN110708418B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910848492.2
申请日：2019-09-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04M1/72484 , H04M1/72403 , H04M1/72454 , H04M1/57 , G10L25/54 , G10L25/03
Abstract: 本发明公开了一种识别呼叫方属性的方法及装置，涉及通信技术领域，包括：接收到第二设备的通话请求后，与所述第二设备建立通话连接；获取所述第二设备发送的语音数据；提取所述语音数据的噪声特征，作为待处理噪声特征；所述噪声特征包括以下任意一项或多项：期望、熵和超熵；在预先建立的噪声特征与属性标签的对应关系中，查找所述待处理噪声特征对应的属性标签，作为所述第二设备的第一属性。本发明通过噪声特征来识别呼叫方的属性，相比于现有技术提升了识别准确性。
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公开(公告)号：CN110545359B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910713518.2
申请日：2019-08-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04M3/22
Abstract: 本发明公开了一种通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置。所述方法包括：通过运营商通信线路建立位于主叫地的主叫终端与位于被叫地的被叫终端之间的通话连接；在所述主叫终端处播放语音；在所述被叫终端处获取所述语音对应的音频；从所述音频中提取音频特征作为通信线路特征，所述通信线路特征为所述主叫地与所述被叫地之间的所述运营商通信线路的特征，从而有助于准确且高效的识别相应的运营商和来源地，进而提高用户通话的可靠性。
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公开(公告)号：CN112989839A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911309397.1
申请日：2019-12-18
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: G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于关键词特征嵌入语言模型的意图识别方法，包括：采用前后向最大分词算法，对提取的有效文本的语言信息进行分词，获得不同类别的分词结果；针对获得的不同类别的分词结果，获得不同类别的分词结果对应的候选意图相关的关键词列表；剔除每一种类别的分词结果对应的候选意图相关的关键词列表中的通用高频词和领域无关词，获得每一种类别的分词结果对应的最终关键词表，进而获得不同的关键词特征向量；将获得的每一个关键词特征向量嵌入至预先训练好的语言模型，获得带有关键词特征的有效文本的语音信息；并对其进行编码和分类，获得该有效文本的语言信息的意图识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110602332B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201910708779.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置。所述通信线路特征提取方法包括：获取主叫端与被叫端之间的通话音频；对所述通话音频进行处理，以去除所述通话音频中的人声音频；分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征，并将所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征作为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路特征，从而能够准确且高效的提取通信线路特征，进而提高通信线路识别的准确性和高效性，提高电话通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN111881682A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010554413.X
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: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种改进的DRNN模型的意图识别方法及装置，该方法包括如下步骤：步骤SS1：将输入序列输入到DRNN循环神经网络中进行阻断信息流动，使输入序列传递固定的步长K；步骤SS2：将DRNN循环神经网络的每个隐层标识送入MLP多层感知器中，来抽取更高层的特征信息；步骤SS3：通过Max Pooling池化操作来抽取整个输入序列的文本中最重要的特征信息；步骤SS4：通过一层MLP多层感知器送入softmax逻辑回归模型中进行分类，输出文本分类结果。本发明通过改进的DRNN（Disconnected Recurrent Neural Networks）进行意图识别分类，以提高文本分类的准确性，使相关技术在实际应用场景中达到更好效果。
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公开(公告)号：CN111862970A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010505265.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明涉及一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法及装置，包括：对接入的信令及媒体数据进行语音分析，得到实时媒体流和/或文字数据；智能语音机器人根据实时媒体流及文字数据进行语义理解和意图判断，根据所述语义理解和意图判断生成对应的回复语句，进而生成相应的通话媒体数据，将通话媒体数据发送至主叫；记录每次虚假呼叫档案信息，用于在后续的呼叫识别时，将虚假呼叫档案信息作为对应的应用场景。本发明的有益效果为：引入智能语音机器人进行语音互动，可有效占用虚假宣传源头的通话时间，间接的减少了受害人等接通次数；对虚假宣传源头进行干扰，降低其诈骗成功率。
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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：CN118869520A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311587077.9
申请日：2023-11-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L43/02 , H04L43/062 , H04L47/70
Abstract: 本发明提供一种基于降噪模型的隧道流量关联方法和装置，其中所述方法包括：获取预建立的网络隧道的多个入口节点流和多个出口节点流；其中，所述网络隧道用于客户端访问对应的网络；确定与每个出口节点流对应的至少一个候选入口节点流，将每个所述出口节点流输入至预训练的降噪模型中，以将出口节点流依次进行网络噪声和混淆噪声去除处理，得到映射入口节点流；分别计算所述映射入口节点流与至少一个候选入口节点流的统计距离，根据所述统计距离对所述候选入口节点流进行筛选，将最小的统计距离对应的候选入口节点流作为与所述出口节点流关联的目标入口节点流；通过不同的编码层负责去除不同类型的噪声，可提高关联结果的精度。
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