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公开(公告)号：CN110210227B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910499796.2
申请日：2019-06-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种风险检测方法、装置、设备和存储介质，其中的方法包括获取目标节点的子图结构，子图结构包括目标节点在预设时间段内的多个时间点的节点邻居快照，节点邻居快照包括目标节点与目标节点的至少一个关联节点的关联关系；根据子图结构获取目标节点的时序向量列表；将时序向量列表输入风险检测模型，得到目标节点的风险检测结果。本发明实施例的方法可以融合多源异构威胁情报数据，由此构建由节点特征和节点关联关系在长时间表现下形成的时序关联网络，通过关联学习和时间序列预测，实现节点的场景化风险预测。
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公开(公告)号：CN105513597B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201511024873.7
申请日：2015-12-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请提出一种声纹认证处理方法和装置，其中，该方法包括：应用混合性别的深度神经网络DNN声纹基线系统，提取训练集中每条语音的第一特征向量；根据所述每条语音的第一特征向量以及预先标注的性别标签训练性别分类器；根据所述训练集中不同性别的语音数据，分别训练不同性别的DNN模型；根据不同性别的DNN模型以及所述训练集中不同性别的语音数据，分别训练不同性别的统一背景模型、特征向量提取模型、以及概率线性判别分析模型。建立了区分性别的声纹认证处理模型，以便提高了声纹认证的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN105513597A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201511024873.7
申请日：2015-12-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G10L17/18 , G10L17/04 , G10L17/00 , G10L15/02 , G10L15/063 , H04L63/0861
Abstract: 本申请提出一种声纹认证处理方法和装置，其中，该方法包括：应用混合性别的深度神经网络DNN声纹基线系统，提取训练集中每条语音的第一特征向量；根据所述每条语音的第一特征向量以及预先标注的性别标签训练性别分类器；根据所述训练集中不同性别的语音数据，分别训练不同性别的DNN模型；根据不同性别的DNN模型以及所述训练集中不同性别的语音数据，分别训练不同性别的统一背景模型、特征向量提取模型、以及概率线性判别分析模型。建立了区分性别的声纹认证处理模型，以便提高了声纹认证的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN110210227A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910499796.2
申请日：2019-06-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种风险检测方法、装置、设备和存储介质，其中的方法包括获取目标节点的子图结构，子图结构包括目标节点在预设时间段内的多个时间点的节点邻居快照，节点邻居快照包括目标节点与目标节点的至少一个关联节点的关联关系；根据子图结构获取目标节点的时序向量列表；将时序向量列表输入风险检测模型，得到目标节点的风险检测结果。本发明实施例的方法可以融合多源异构威胁情报数据，由此构建由节点特征和节点关联关系在长时间表现下形成的时序关联网络，通过关联学习和时间序列预测，实现节点的场景化风险预测。
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