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公开(公告)号：CN113961676B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111071917.7
申请日：2021-09-14
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习分类组合的语音事件提取方法，包括：对用于训练的语音信号文件进行预处理得到训练语图样本文件以及样本标签，并制作成训练数据集；采用训练数据集训练深度学习卷积神经网络模型；对待预测语音信号文件进行预处理得到若干待预测语图样本文件；将若干待预测语图样本文件输入训练好的深度学习卷积神经网络模型进行预测分类，得到若干分类结果，并将分类结果拼接为特征向量；对特征向量进行连续性处理，得到语音事件的位置信息，然后根据语音事件的位置信息从原始的待预测语音信号文件中提取语音事件。本发明使用深度学习二分类处理以及连续性算法，能够在语音信号弱或受干扰时也能有不错的提取效果。
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公开(公告)号：CN112230987B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011180195.4
申请日：2020-10-29
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式模块化插件软件框架实现系统及方法，所述系统包括UI层、业务层、基础插件层与外部资源层；基础插件层包括分布式服务调度中心、分布式客户端与配置中心；外部资源层包括zookeeper模块与Git/Svn模块；所述业务插件、分布式服务调度中心、分布式客户端与配置中心均设置于OSGI容器；所述方法包括节点注册方法、服务注册方法与配置注册方法。本发明在OSGI容器的基础能力上进行了封装，对服务配置进行集中统一管理，使提供的服务具备高可伸缩性和可管理性；系统兼容性高，且具备可移植性，可适用业务更新频繁、需要快速响应的各种企业系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115510918A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211246116.4
申请日：2022-10-12
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明提供一种自适应信号波形识别方法、介质及装置，该方法分为信号波形定位与信号波形识别两部分。信号波形定位使用带规则的中心扩散算法将所有待识别的波形片段较为精确的筛选出来，之后根据筛选出的待识别波形的大小以及形态对先验波形模板进行自适应调整，然后对待识别波形和自适应调整后的波形模板进行插值并重采样，再将重采样后的波形进行峰值中心校准、正值化和再平衡处理以消除波形位置所带来的系统误差；波形识别则将波形数据视为概率将其变换以满足概率所需的三条公理，并使用KL散度度量概率化后的波形数据和模板数据的分布差异，以此识别待测波形的波形型号。本发明可以直接对传感器采集的波形数据进行识别并输出波形的相关参数。
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公开(公告)号：CN111078781B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201911395133.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种多源流式大数据融合汇聚处理框架模型实现方法，包括：多源流式数据采集实现方法包括：流式数据采集代理和多源流式数据采集服务，提供汇聚元数据标准，进行流式多源数据采集；多源流式数据融合处理实现方法包括：多源流式数据融合汇聚，提供基于Flink&Spark Stream流式处理引擎，依据汇聚元数据标准，配置采集的流式多源数据融合进行流式数据处理，加工为符合汇聚元数据标准要求的汇聚元数据，进行规整化汇聚元数据标准存储，为汇聚数据统计挖掘分析提供数据。本发明融合大数据处理主流Flink、Sprakstream开源技术组件，解决多源数据融合汇聚处理中的多源数据互补、特征算子化加工、汇聚元数据标准化、流式目标数据匹配。
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公开(公告)号：CN113961676A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111071917.7
申请日：2021-09-14
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习分类组合的语音事件提取方法，包括：对用于训练的语音信号文件进行预处理得到训练语图样本文件以及样本标签，并制作成训练数据集；采用训练数据集训练深度学习卷积神经网络模型；对待预测语音信号文件进行预处理得到若干待预测语图样本文件；将若干待预测语图样本文件输入训练好的深度学习卷积神经网络模型进行预测分类，得到若干分类结果，并将分类结果拼接为特征向量；对特征向量进行连续性处理，得到语音事件的位置信息，然后根据语音事件的位置信息从原始的待预测语音信号文件中提取语音事件。本发明使用深度学习二分类处理以及连续性算法，能够在语音信号弱或受干扰时也能有不错的提取效果。
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公开(公告)号：CN112230987A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011180195.4
申请日：2020-10-29
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式模块化插件软件框架实现系统及方法，所述系统包括UI层、业务层、基础插件层与外部资源层；基础插件层包括分布式服务调度中心、分布式客户端与配置中心；外部资源层包括zookeeper模块与Git/Svn模块；所述业务插件、分布式服务调度中心、分布式客户端与配置中心均设置于OSGI容器；所述方法包括节点注册方法、服务注册方法与配置注册方法。本发明在OSGI容器的基础能力上进行了封装，对服务配置进行集中统一管理，使提供的服务具备高可伸缩性和可管理性；系统兼容性高，且具备可移植性，可适用业务更新频繁、需要快速响应的各种企业系统。
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公开(公告)号：CN111078781A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911395133.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种多源流式大数据融合汇聚处理框架模型实现方法，包括：多源流式数据采集实现方法包括：流式数据采集代理和多源流式数据采集服务，提供汇聚元数据标准，进行流式多源数据采集；多源流式数据融合处理实现方法包括：多源流式数据融合汇聚，提供基于Flink&Spark Stream流式处理引擎，依据汇聚元数据标准，配置采集的流式多源数据融合进行流式数据处理，加工为符合汇聚元数据标准要求的汇聚元数据，进行规整化汇聚元数据标准存储，为汇聚数据统计挖掘分析提供数据。本发明融合大数据处理主流Flink、Sprakstream开源技术组件，解决多源数据融合汇聚处理中的多源数据互补、特征算子化加工、汇聚元数据标准化、流式目标数据匹配。
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