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[发明专利]一种音视频片段分类方法及装置-CN202010408234.5有效
发明人：孙旭东;张震;林格平;刘铭;刘发强;倪善金 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/45 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种音视频片段分类方法及装置，所述方法包括：基于待分类音视频片段的视频帧序列提取目标视频帧，基于待分类音视频片段的音频帧序列提取目标音频帧；基于目标视频帧/目标音频帧的第一出现时刻/第二出现时刻及预设子片段时长确定第一音视频子片段/第二音视频子片段；基于第一音视频子片段/第二音视频子片段提取第一视频分量特征和第一音频分量特征/第二视频分量特征和第二音频分量特征；通过预设音视频分类模型基于第一视频分量特征、第一音频分量特征、第二视频分量特征和第二音频分量特征确定待分类音视频片段的音视频分类结果。采用本发明可以提高音视频分类效率，提高音视频分类的鲁棒性和准确率。
一种视频片段分类方法装置

[发明专利]一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法及装置-CN202010128327.2有效
发明人：张学君;林格平;万辛;沈亮;宁珊;颜永红 -专利权人：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
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明属于数据通信和数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习模型的数据清洗方法，该方法包括：获取待清洗的带标签的数据集；采用预筛选算法，删除待清洗的带标签的数据集中的无内容数据、不在标签集内的标签数据和标签矛盾的数据，获得待分类的数据集；将待分类的数据集输入至预先训练的深度强化学习模型中，获得不同类别的延迟奖励；再根据获得的不同类别的延迟奖励，依据预先训练的深度强化学习模型中的动作集合，丢弃掉有偏数据，保留有效数据，并更新状态列表S，最大化每一类别的延迟奖励值，将每一类别的最大延迟奖励值对应的带标签的训练数据集作为清洗干净的带标签的训练数据集，从而完成数据清洗。
一种基于深度强化学习模型数据清洗方法装置

[发明专利]一种基于自适应热词权重的语音识别方法及系统-CN201811571564.5有效
发明人：黎塔;缪浩然;张鹏远;高圣翔;黄远;沈亮;林格平 -专利权人：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
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自适应热词权重的语音识别方法及系统，所述方法包括：生成热词网络并和静态解码网络一起加载到语音识别解码器中；将待识别的语音信号同步地在静态解码网络和热词网络上进行令牌传递，自适应地计算热词权重，并对静态解码网络上令牌的分数重新打分；输出解码结果。本发明的基于自适应热词权重的语音识别方法在一遍解码的过程中就能提升热词召回率，不影响解码的速度，并且自适应地计算热词权重既能有效地提高热词的召回率，不影响原先的解码速度，又能提高系统的鲁棒性。
一种基于自适应权重语音识别方法系统

[发明专利]一种基于局部纹理特征的音频场景识别方法及系统-CN201811559040.4有效
发明人：白海钏;葛凤培;张鹏远;高圣翔;黄远;沈亮;林格平 -专利权人：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
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部纹理特征的音频场景识别方法，所述方法包括：将待识别的音频信号进行预处理后逐帧提取Mel‑fbank特征和描述局部纹理的LTP特征；进行融合后输入预先训练得到的时延深度神经网络模型；得到对应于不同音频场景类型的后验概率；采用后处理决策机制处理后验概率获取待识别音频信号对应的音频场景标签。本发明的音频场景识别方法，基于对场景时频信息的有效表征，更好地实现了音频场景种类的识别。
一种基于局部纹理特征音频场景识别方法系统

[发明专利]一种呼叫处置策略的加密方法-CN201910991032.5有效
发明人： 林格平;侯伟;黄远;刘发强;宁珊;张建宇;陈杰;陈金东;董博谦;王方青 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;长安通信科技有限责任公司;杭州东信北邮信息技术有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04W12/041 文献下载
摘要：一种呼叫处置策略的加密方法，包括：管理装置使用非对称加密算法生成公钥和私钥，并将公钥提供给通讯业务服务器上的控制装置；管理装置将诈骗电话呼叫处置策略通过公钥进行加密，策略包括可疑诈骗号码数据和可疑诈骗号段数据，其中，可疑诈骗号码数据是使用公钥加密后的可疑诈骗号码，可疑诈骗号段数据由可疑诈骗号段长度和加密后的可疑诈骗号段组成，然后将呼叫处置策略同步至控制装置；控制装置从触发至业务服务器的呼叫中提取号码，将提取号码和呼叫处置策略进行匹配，当匹配一致时，则表示该呼叫是可疑诈骗电话，对呼叫处理。本发明属于信息技术领域，能保证呼叫处置策略中可疑诈骗号码和号段数据的安全性，防止敏感数据泄露。
一种呼叫处置策略加密方法

[发明专利]一种基于通话文本词向量的终端诈骗电话识别方法-CN202010542362.9有效
发明人：孙晓晨;宁珊;林格平;张之含;侯炜;洪永婷;倪善金;周书敏;万辛;沈亮 -专利权人：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
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04W12/12 文献下载
摘要：一种基于通话文本词向量的终端诈骗电话识别方法，包括：用户在终端App中标记来话，当标记为诈骗类别时，经用户授权同意后转化为文本，由用户检视和脱敏，并在用户授权后上传服务器保存为文本样本；对文本样本进行分词和词性标注，获得分词的句法依存标签和词组合向量，再将词组合向量、词性标注和句法依存标签拼合构成分词的内容向量，计算分词所属的情景要素标签，以获得文本样本的语义向量；构建诈骗分类识别模型，使用服务器中文本样本作为训练样本，然后将训练好的模型从服务器端推送给App；App接收新的待识别通话后，根据模型获得其所属的涉诈类别，并提示用户。本发明属于信息技术领域，能基于通话文本准确识别诈骗电话。
一种基于通话文本向量终端诈骗电话识别方法

[发明专利]一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法-CN201910992033.1有效
发明人：万辛;高圣翔;刘发强;黄远;沈亮;李鹏;侯伟;宁珊;孙晓晨;林格平 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04W12/128 文献下载
摘要：一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法，包括：业务管理装置，将通话检测策略数据下发给汇聚装置，并接收汇聚装置上传的呼叫数据；汇聚装置，根据通话检测策略数据，从样本数据中提取特征信息，并加密，再将加密后的通话检测策略数据和特征信息发给各个前端接入装置；同时，将各个前端接入装置发来的呼叫数据还原后回传给业务管理装置；前端接入装置，根据收到的通话检测策略数据，对触发至核心网元的呼叫进行信令的实时解析，并将符合通话检测策略的呼叫数据回传给汇聚装置。本发明属于信息技术领域，能构建一套兼容4G并适配5G分组化、扁平化网络下的诈骗电话防范网络，保障不断演进的电信网络架构下的通信安全。
一种兼容网络防范诈骗电话系统方法

[发明专利]一种端到端的多语言连续语音流语音内容识别方法及系统-CN201911300918.7有效
发明人：徐及;林格平;刘丹阳;万辛;张鹏远;李娅强;刘发强;颜永红 -专利权人：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
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明属于网络通信技术领域，具体涉及一种端到端的多语言连续语音流语音内容识别方法，该方法包括：将待识别的语音频谱特征输入至预先构建的基于深度神经网络的段级别语种分类模型，提取语句级别语种状态后验概率分布向量；将每一种语言种类的待识别的语音频谱特征序列和语句级别语种状态后验概率分布向量输入至预先构建的多语言语音识别模型，输出对应语言种类的语音识别结果。
一种端到端语言连续语音内容识别方法系统

[发明专利]基于注意力机制的通话人识别方法及装置-CN201910684343.7有效
发明人： 林格平;戚梦苑;沈亮;李娅强;刘发强;孙旭东;孙晓晨;宁珊;蔡文强;王玉龙 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京邮电大学
申请日： 2019-07-26 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G10L17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的说话人识别方法及装置，包括如下步骤：采集多个被测试通话人的通话录音和测试通话人的通话录音；根据所述被测试通话人对应的通话录音，建立通话人语音库；采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练，获得训练模型；存储所述测试通话人的通话录音，获得录音文件；将所述录音文件采用所述训练模型识别所述被测试通话人是否目标通话人。通过采用基于注意力的神经网络对所述被测试通话人语音进行训练，获得训练模型，采用训练模型识别所述被测试通话人，确认了拨号码对应的主人的一致性，避免了由于通话人身份被仿冒带来的通信安全隐患，进一步提高了通话过程中的信息的安全性。
基于注意力机制通话识别方法装置

[发明专利]网络类型识别方法及装置-CN201910419117.6有效
发明人： 林格平;戚梦苑;沈亮;李娅强 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种网络类型识别方法及装置。所述方法包括：获取待识别语音；将待识别语音输入至预设的网络识别模型，得到识别结果；其中，所述网络识别模型为通过样本数据对随机森林模型以及支持向量机模型进行预设数据训练得到的。本发明实施例将网络类型识别的过程自动化实现，效率较高，可有效降低人工成本；且网络识别通过机器学习的方式建立，满足精确度需求；预先通过大量样本数据建立网络识别模型，适用于VoIP通话；本发明实施例解决了现有技术中，VoIP电话的出现使得难以准确地根据号码判断主叫方网络类型的问题。
网络类型识别方法装置

[发明专利]通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置-CN201910713518.2有效
发明人： 林格平;戚梦苑;沈亮;李娅强;刘发强;孙旭东;孙晓晨;宁珊;胡晓慧;王玉龙 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京邮电大学
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04M3/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种通信线路特征提取方法、通信线路识别方法及装置。所述方法包括：通过运营商通信线路建立位于主叫地的主叫终端与位于被叫地的被叫终端之间的通话连接；在所述主叫终端处播放语音；在所述被叫终端处获取所述语音对应的音频；从所述音频中提取音频特征作为通信线路特征，所述通信线路特征为所述主叫地与所述被叫地之间的所述运营商通信线路的特征，从而有助于准确且高效的识别相应的运营商和来源地，进而提高用户通话的可靠性。
通信线路特征提取方法识别装置

[发明专利]一种识别呼叫方属性的方法及装置-CN201910848492.2有效
发明人： 林格平;戚梦苑;沈亮;李娅强;刘发强;孙旭东;孙晓晨;宁珊;蔡文强;王玉龙 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京邮电大学
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04M1/72484 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别呼叫方属性的方法及装置，涉及通信技术领域，包括：接收到第二设备的通话请求后，与所述第二设备建立通话连接；获取所述第二设备发送的语音数据；提取所述语音数据的噪声特征，作为待处理噪声特征；所述噪声特征包括以下任意一项或多项：期望、熵和超熵；在预先建立的噪声特征与属性标签的对应关系中，查找所述待处理噪声特征对应的属性标签，作为所述第二设备的第一属性。本发明通过噪声特征来识别呼叫方的属性，相比于现有技术提升了识别准确性。
一种识别呼叫属性方法装置

[发明专利]一种基于滑动时间窗口聚合的电信诈骗电话的序列异常检测方法-CN201811373658.1有效
发明人：万辛;刘冠男;张亮;林浩;安茂波;李鹏;高圣翔;黄远;林格平 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滑动时间窗口聚合的电信诈骗电话的序列异常检测方法，属于数据挖掘与机器学习和商务智能领域。首先构造训练用户数据集，回溯被叫用户全部通话记录，形成各被叫用户通话序列。利用cos相似度函数，计算序列结构相似度和统计特征相似度并进行线性组合，得到加和相似度。然后通过K‑Means聚类模型得到K类用户，构成独立的序列训练数据集，通过滑动时间窗口，形成K个训练集。最后在每个训练集上训练iForest模型，得到K个异常检测模型。每个被叫用户通过对应的异常检测模型识别异常，当最大值高于阈值h时，该被叫用户是高风险的被叫用户。每过固定时间段更新K‑Means模型和异常检测模型。本发明缓解了数据稀疏性问题，发现基于群组的异常特征。
一种基于滑动时间窗口聚合电信诈骗电话序列异常检测方法

[发明专利]一种基于关键词特征嵌入语言模型的意图识别方法及系统-CN201911309397.1在审
发明人：颜永红;林格平;付瑞柳;万辛;张学君;孙旭东;孙晓晨 -专利权人：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
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：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。
一种基于关键词特征嵌入语言模型意图识别方法系统

[发明专利]一种大规模数据流中电信欺诈风险识别方法-CN201811287123.2有效
发明人：万辛;林浩;刘冠男;吴孟其;安茂波;李鹏;高圣翔;黄远;林格平 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： H04W12/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模数据流中电信欺诈风险识别方法，属于数据挖掘与机器学习和商务智能等领域。从呼叫记录数据库中筛选高风险被叫用户和主叫用户作为分析对象，构建欺诈被叫索引数据库，提取各个索引对应的显著特征；采用二级级联分类模型，得到每个被叫号码的攻击风险值；保留每个高风险被叫号码最近的滑动窗口异常得分的最大值，作为各自的序列风险值；构造被叫号码与主叫号码的通联关系二部图，计算每个被叫号码的通联风险值；借助逻辑回归模型，对每个被叫号码的攻击风险、序列风险和通联风险进行融合，得出每个被叫号码各自的综合风险值。本发明最终的综合风险值具有较高的稳定性和可解释性，实现较高的分类和检测效率。
一种大规模数据流电信欺诈风险识别方法

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