语音增强方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN112767959B

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202011635949.0

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明实施例公开了一种语音增强方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取目标含噪语音信号并对其进行短时傅里叶变换,得到与目标含噪语音信号对应的目标频域信号;将目标频域信号当前信号帧的目标特征输入预先训练得到的语音噪声抑制模型中的编码器中,得到与目标频域信号当前信号帧对应的编码特征;将编码特征、语音噪声抑制模型中的解码器输出的目标频域信号当前信号帧的前一个信号帧对应的解码特征,输入解码器中,得到与目标频域信号当前信号帧对应的解码特征;将与目标频域信号各个信号帧对应的解码特征进行信号重构,得到与目标含噪语音信号对应的目标增强语音信号。上述技术方案可以提高语音增强效果,减少计算时间和计算成本。

    一种数据请求处理方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116545748A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310661514.0

    申请日:2023-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种数据请求处理方法、装置、电子设备和存储介质,其中,该方法包括:根据数据处理设备接收用户端的服务数据报文;在所述服务数据报文未包括用户标识的情况下,获取所述用户端存储的加密验证信息;根据所述加密验证信息获取预设存储位置预先存储的所述用户标识。本发明实施例通过数据处理设备接收用户端的服务数据报文,确定服务数据报文无用户标识时,在用户端获取存储的加密验证信息,按照加密验证信息在预设存储位置查找对应的用户标识,解决了第三方服务过程中无法获取到用户标识的问题,以便基于用户标识对用户进行个性化服务,可提升用户的服务体验。

    报文处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113824720B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202111110858.X

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种报文处理方法、装置、设备及存储介质。该方法应用于当前卡板,包括:根据接收到的原报文判断是否需要跨板转发;若需要跨板转发,则为原报文添加目标报文头,得到目标报文,目标报文头包括当前卡板的下一跳卡板所需的路由信息;若不需要跨板转发,则通过当前卡板的本地端口对原报文的报文内容进行输出;将目标报文发送至下一跳卡板。当需要跨板转发时,能够自动的为原报文添加目标报文头,通过在目标报文投中添加下一跳卡板所需的路由信息,能够使下一跳卡板获知目标报文的传输路径,进而完成目标报文在汇聚分流设备内不同卡板之间的传输。实现自动的根据报文的出接口进行报文传输,提高报文处理效率。

    一种IP地址池分配、申请方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN112492063B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202011450300.1

    申请日:2020-12-09

    Abstract: 本发明实施例公开了5G网络环境下的一种IP地址池分配、申请方法、装置、设备及介质。其中,IP地址池分配方法,包括:接收目标会话管理功能SMF设备或者目标用户面功能UPF设备发送的注册请求消息,并检测所述注册请求消息中是否携带用户终端IP地址池分配请求信元;当所述注册请求消息中携带用户终端IP地址池分配请求信元时,根据所述用户终端IP地址池分配请求信元,确定目标IP地址池;向所述目标SMF设备或者目标UPF设备发送注册响应消息,所述注册响应消息中携带目标IP地址池的信息。本发明实施例的技术方案,采用NRF对用户终端IP地址池进行统一分配管理,提高IP地址分配的灵活性,同时提高了IP地址的使用效率。

    一种流量分类方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN113452810B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202110771448.3

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本公开实施例公开了一种流量分类方法、装置、设备和介质,所述方法包括:根据目标加密流量数据的分类结果和特征,得到加密流量分类标注训练集,并根据所述加密流量分类标注训练集训练深度学习模型,得到流量分类模型;将待分类加密流量数据转化为图像后提取特征数据;将特征数据输入所述流量分类模型,得到所述待分类加密流量的分类结果。本公开实施例根据目标加密流量数据的分类结果和特征,得到加密流量分类标注训练集,加密流量分类标注训练集中,既包括分类结果和特征,还包括分类标注,是标准化的训练集;进一步的,将待分类加密流量数据转化为图像,从而将流量分类问题转化为深度学习模型擅长处理的图像识别问题,使得分类结果更准确。

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