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公开(公告)号：CN107305767B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201610236672.1
申请日：2016-04-15
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: G10L15/00 , G10L15/04 , G10L15/10 , G06F40/263
Abstract: 本发明提供了一种应用于语种识别的短时语音时长扩展方法，所述方法包括：对于一条时长较短的待识别语音，首先根据其语音时长确定生成的不同语速语音的数量n；然后根据合成帧移值及n个语速变化率计算生成语音的n个分解帧移；根据分解帧移和合成帧移生成n个不同语速的语音，将n个不同语速的语音与原语音拼接起来，生成一个时长加长的语音。不同语速的语音的语种信息具有互补性，本发明所提出的方法可以显著提升短时语音的语种识别性能。
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公开(公告)号：CN106297769A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510280471.7
申请日：2015-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
IPC: G10L15/02
Abstract: 本发明涉及一种应用于语种识别的鉴别性特征提取方法，包括：在训练阶段为训练集中的语音数据的帧级的音素后验概率特征向量计算F比指标，所述F比指标反映了音素后验概率特征向量中每一维对语种鉴别性的贡献大小；在测试阶段为待测试的语音提取音素后验概率特征向量，并为所提取的音素后验概率特征向量根据F比指标做特征加权。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106297769B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201510280471.7
申请日：2015-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
IPC: G10L15/02
Abstract: 本发明涉及一种应用于语种识别的鉴别性特征提取方法，包括：在训练阶段为训练集中的语音数据的帧级的音素后验概率特征向量计算F比指标，所述F比指标反映了音素后验概率特征向量中每一维对语种鉴别性的贡献大小；在测试阶段为待测试的语音提取音素后验概率特征向量，并为所提取的音素后验概率特征向量根据F比指标做特征加权。
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公开(公告)号：CN107305767A
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610236672.1
申请日：2016-04-15
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: 本发明提供了一种应用于语种识别的短时语音时长扩展方法，所述方法包括：对于一条时长较短的待识别语音，首先根据其语音时长确定生成的不同语速语音的数量n；然后根据合成帧移值及n个语速变化率计算生成语音的n个分解帧移；根据分解帧移和合成帧移生成n个不同语速的语音，将n个不同语速的语音与原语音拼接起来，生成一个时长加长的语音。不同语速的语音的语种信息具有互补性，本发明所提出的方法可以显著提升短时语音的语种识别性能。
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公开(公告)号：CN111586075B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010456532.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 张健
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度流分析技术的隐蔽信道检测方法，包括以下步骤：获取检测分析场景信息，并通过DPDK采集检测分析场景中的网络流量数据；将采集的网络流量数据进行预处理，获取单一数据包、会话流和通信流；根据单一数据包、会话流和通信流的相关特征建立对应的元数据库；将获取的单一数据包、会话流和通信流导入对应的元数据库进行黑白匹配，获取先验知识；建立多尺度特征分析模型；将获取的单一数据包、会话流和通信流导入多尺度特征分析模型进行分析检测，并生成检测报告。本发明可有效降低隐蔽信道检测的误报率与漏报率，提高对隐蔽信道检测的全面性与准确性，保障网络信息的传输安全。
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公开(公告)号：CN111586075A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010456532.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 张健
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度流分析技术的隐蔽信道检测方法，包括以下步骤：获取检测分析场景信息，并通过DPDK采集检测分析场景中的网络流量数据；将采集的网络流量数据进行预处理，获取单一数据包、会话流和通信流；根据单一数据包、会话流和通信流的相关特征建立对应的元数据库；将获取的单一数据包、会话流和通信流导入对应的元数据库进行黑白匹配，获取先验知识；建立多尺度特征分析模型；将获取的单一数据包、会话流和通信流导入多尺度特征分析模型进行分析检测，并生成检测报告。本发明可有效降低隐蔽信道检测的误报率与漏报率，提高对隐蔽信道检测的全面性与准确性，保障网络信息的传输安全。
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公开(公告)号：CN108632286A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810454494.9
申请日：2018-05-14
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 郭晶 , 严寒冰 , 丁丽 , 李佳 , 陈阳 , 刘婧 , 张腾 , 张帅 , 温森浩 , 李志辉 , 姚力 , 朱芸茜 , 王小群 , 吕利锋 , 李世淙 , 徐剑 , 党向磊 , 王适文 , 饶毓 , 肖崇蕙 , 贾子骁 , 吕志泉 , 韩志辉 , 马莉雅 , 雷君 , 周彧 , 周昊 , 高川 , 楼书逸 , 文静 , 许世彪 , 张健 , 宋磊 , 沈炯
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种多应用混合数据的解析方法，主要包括，A，获取待解析的多应用混合数据；B，根据A数据的多种特征，为数据增加应用标记；C，根据B应用标记，使用统一接口调用相应解析算法；D，根据B应用标记，将C解析算法的输出结果输出到相应的解析结果表；E，针对新的应用，采用标准化方法实现框架的快速扩展。本发明能够识别混合数据中的多种应用，并采用统一接口对各种应用数据进行协议解析的目的，通过此方法提供了一个统一框架，能够识别混合数据中的多种应用，通过统一接口自动调用相应的解析算法实现解析，通过应用标记自动存到相应的解析结果表，并能够快速、标准化的扩展新的应用类型。
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