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公开(公告)号：CN116778910A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310505872.2
申请日：2023-05-06
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: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/28 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种语音检测方法，包括：获取目标语音，将所述目标语音进行预处理，所述预处理包括预加重、分帧及加窗；确定所述预处理后目标语音的第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征；基于所述第一声道特征、第一声源波特征和多种第一相关特征确定所述第一主成分特征；将所述第一主成分特征输入训练好的分类器，输出分类的结果，所述分类结果为伪造语音，或自然语音。本申请利用伪造语音在基频处留下的痕迹信息，利用伪造语音与自然语音在声源和声道特征上的差异以实现伪造语音检测。使用主成分分析的方法分别对声源和声道特征进行筛选，选取具有较高相关性的主成分作为特征，减少特征维度和冗余特征，提高模型的泛化能力和效率。
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公开(公告)号：CN113436616B
公开(公告)日：2022-08-02
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：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：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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117496394A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311337406.4
申请日：2023-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G10L25/57 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种基于图像和语音多模态融合的伪造视频检测方法及装置，该方法涉及视频检测技术领域，包括：将待检测视频进行预处理，得到多个视频片段；待检测视频包括音频，每个视频片段包括音频；针对每个视频片段，分别提取视频片段的视频特征向量和视频片段中的音频的音频特征向量；基于各视频特征向量和各音频特征向量，确定待检测视频对应的总视频特征向量和总音频特征向量；基于各视频特征向量、各音频特征向量、总视频特征向量和总音频特征向量，确定待检测视频的目标检测结果；目标检测结果表示待检测视频为伪造视频或者真实视频，提升了待检测视频的目标检测结果的准确性，进而提升了对待检测视频中深度伪造内容的检测精度。
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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：CN114915650B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210430295.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L67/14 , H04L65/1104 , H04L65/65
Abstract: 本发明公开一种基于网元信息聚合的VoIP服务观测视角的判定方法及系统，涉及互联网语音传输服务领域，通过在单一观测点下对被动流量中VoIP网元信息进行聚合分析，进而判断其服务观测位置，可在全局观测点下提供各VoIP服务网元的相关信息，并为全局VoIP会话链路还原提供有效参考。
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公开(公告)号：CN110942783B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910978660.X
申请日：2019-10-15
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
Abstract: 本发明涉及一种基于音频多级聚类的群呼型骚扰电话分类方法，该方法包括：S100，将包括有多个音频数据的音频池划分为多个等同分组，将每个分组依次进行特征提取及特征对比，进而执行聚类分析，得到音频聚类；S200，将音频进行语音转写，将语音转写的文本进行关键词库检索对比，得到关键词对比结果；S300，将音频聚类执行音频库检索对比，得到音频聚类结果；S400，对所述关键词对比结果及音频聚类结果进行合并分析，得到自动分类的群呼型骚扰电话。本发明的有益效果为：能够有效检测和发现群呼型骚扰电话；结合关键词、文本转写等手段，对骚扰电话实现了自动分类，节省了人工成本，提高了效率。
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公开(公告)号：CN111641599B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010394712.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 杭州东信北邮信息技术有限公司
Abstract: 一种VoIP网络流量所属平台的识别方法，包括：根据流量特征从流量数据中过滤出VoIP流量，并根据五元组信息对VoIP流量进行拆分，生成新的流量文件；识别每个流量文件中的上下行流量，提取和计算上行、下行、合并流量的特征指标，并构成每个流量文件的特征向量；使用随机森林模型进行建模，构建VoIP平台识别模型，输入是由多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵，输出是多个流量文件分别对应的VoIP平台标签；将待识别的多个流量文件的特征向量构成的特征向量矩阵输入至VoIP平台识别模型，并获得每个待识别的流量文件分别对应的VoIP平台标签。本发明属于信息技术领域，能有效识别加密后的VoIP流量及其平台归属。
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