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公开(公告)号：CN109920406A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910245435.5
申请日：2019-03-28
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: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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公开(公告)号：CN109920406B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910245435.5
申请日：2019-03-28
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: 本发明的技术方案包括一种基于可变起始位置的动态语音识别方法及系统，用于实现：实时加载输入的语音流信号，对语音信号进行预处理；对语音信号进行特征提取，获取语音信号中的特征；根据语音信号中的特征调用语音模型信息库的多个模型对语音信号进行逐帧模式匹配。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为容易理解，实现简单，当前语音模型匹配选取长度较为合理，经过算法改进后，减少了语音模型匹配次数，语音识别效率比之前的算法提高了30％的效率。
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公开(公告)号：CN110119648A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201810111564.0
申请日：2018-02-05
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
Abstract: 本发明公开了一种基于光学字符识别的传真图像分类方法，所述方法包括：步骤1)对扫描得到的传真图像进行噪声消除；步骤2)对噪声消除后的传真图像进行二值化处理；步骤3)对步骤2)得到的二值化图像进行仿射变换校准文本；步骤4)利用OCR方法对步骤3)处理后的传真图像进行识别，得到编码为UTF-8的输出字符串和转写置信度；步骤5)对字符串进行关键词正则匹配，得到传真图像的分类。本发明的方法利用频谱噪声消除和灰度图像二值化的预处理，在满足实时性要求的前提下提升了电子扫描得到的传真图像的质量；使传真图像能够使用基于OCR的分类方法，由此实现了传真图像的自动化分类。
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公开(公告)号：CN106791220A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611082262.2
申请日：2016-11-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04M3/2281 , H04M3/436 , H04M11/04 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种防止电话诈骗的方法及系统，其中，所述方法包括：获取实时话单；提取所述实时话单的号码特征和/或行为特征；根据预设的诈骗电话识别模型对所述实时话单的号码特征和/或行为特征进行分析，以确定所述实时话单对应的通话行为是否为诈骗电话；若确认所述实时话单对应的通话行为是诈骗电话，则向所述实时话单中的被叫号码发送报警提示，并将本次诈骗电话识别结果发送到第三方管理系统。本发明能够准确定位诈骗电话，及时获知诈骗电话的发生，并及时向诈骗电话对应的被叫号码发送报警提示，有效提高了用户对骚扰、诈骗电话的防控能力。
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公开(公告)号：CN106791220B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201611082262.2
申请日：2016-11-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/128 , H04M3/436 , H04M3/22 , H04M1/57
Abstract: 本发明公开了一种防止电话诈骗的方法及系统，其中，所述方法包括：获取实时话单；提取所述实时话单的号码特征和/或行为特征；根据预设的诈骗电话识别模型对所述实时话单的号码特征和/或行为特征进行分析，以确定所述实时话单对应的通话行为是否为诈骗电话；若确认所述实时话单对应的通话行为是诈骗电话，则向所述实时话单中的被叫号码发送报警提示，并将本次诈骗电话识别结果发送到第三方管理系统。本发明能够准确定位诈骗电话，及时获知诈骗电话的发生，并及时向诈骗电话对应的被叫号码发送报警提示，有效提高了用户对骚扰、诈骗电话的防控能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106686264B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201610965273.9
申请日：2016-11-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04M3/436
Abstract: 本发明属于电信中有害电话监控技术领域，尤其是涉及一种诈骗电话筛选分析方法及系统。本发明的系统利用诈骗电话分析模型对历史数据进行分析，确定模型各特征权重值；对实时数据进行分析检测，检测结果与设定阈值比较给出诈骗电话的置信度。整个系统由数据查询管理系统、实时检测系统、模型自学习系统、趋势预测系统、数据存储系统组成。数据查询管理系统提供全量话单查询、诈骗话单查询、模型参数管理、自学习管理、趋势预测分析功能。实时检测系统通过诈骗电话发现模型实时分析、检测话单数据，发现诈骗电话。模型自学习系统对历史话单数据分析，通过自学习算法不断优化模型参数。趋势预测系统提供对未来诈骗电话趋势和变化进行预测。数据存储系统采用分布式存储系统，大数据分析处理引擎为整个系统提供快速数据抓取、数据分发、数据查询功能。
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公开(公告)号：CN110177179A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910410802.2
申请日：2019-05-16
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: 一种基于图嵌入的诈骗号码识别方法，包括：基于用户在一段时间内的通话信令，计算用户的通话特征指标，并构成每个用户的通话特征指标向量，同时，提取和用户在一段时间内存在通话关系的联系人作为用户的直接邻居，构成每个用户的直接邻居组；构建、并训练识别诈骗号码的图嵌入神经网络，其输入是目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量，输出是标识目标用户号码是否是疑似诈骗号码的标签信息；将待识别的目标用户和多个关联用户的通话特征指标向量输入训练后的图嵌入神经网络，然后根据输出判断待识别的目标用户号码是否是疑似诈骗号码。本发明属于信息技术领域，能基于诈骗电话“多点—点”的通联关系结构模式来实现诈骗号码的精准识别。
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公开(公告)号：CN109492026A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811301410.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的主动学习技术的电信欺诈分类检测方法，涉及一种基于改进的主动学习技术的电信欺诈分类检测方法。抽取数量为X的数据划分训练集和测试集。从训练集中抽取样本作为初始训练集，其余为未标记样本。若当前训练集中正类与负类样本数量的比值不小于阈值e，训练有监督分类器f并构造强组合分类器F；将未标记样本逐个放入有监督分类器f中进行类别评分，得到类别评分结果，输入主动学习采样算法，得到信息量大小的评分。选取信息量最大的前D个进行标注，并加入训练集中；当前训练集样本数量大于等于X1，或者迭代次数大于等于C时结束，输出训练好的分类器f。本发明具有较强的稳定性和鲁棒性，实现较高的分类和检测效率。
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公开(公告)号：CN108710553A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810433154.8
申请日：2018-05-08
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 , 长安通信科技有限责任公司
CPC classification number: G06F11/2236 , G06F9/546 , G06F11/1438
Abstract: 一种应用服务器可靠性的检测系统和方法，应用服务器包含：接入前置装置，将检测装置发送来的服务器异常通知消息转发自愈装置，同时，将应用服务器接收到的外部消息进行消息透传；当接收到自愈装置的自愈完成消息时，将应用服务器接收到的外部消息按现有业务流程进行处理；检测装置，按一定的时长间隔，检测应用服务器内部是否发生异常，当检测到异常时，向接入前置装置发送服务器异常通知消息；自愈装置，当接收到接入前置装置发送来的服务器异常通知消息时，对应用服务器进行重启或重构，在完成后，向接入前置模块返回自愈完成消息。本发明属于通信领域，能对电信网中应用服务器发生异常实现毫秒级检测，降低对现网和用户感受所造成的负面影响。
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公开(公告)号：CN107342077A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710395341.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G10L15/063 , G10L15/07 , G10L15/14 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L2015/0631 , G10L2015/0635
Abstract: 本发明涉及一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统。该方法包括：1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。
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