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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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公开(公告)号：CN111382302A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811619717.9
申请日：2018-12-28
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: G06F16/683 , G06F16/632 , G06F16/61
Abstract: 本发明涉及一种基于变速模板的音频样例检索方法，该方法具体包括：针对长度5秒以上的变速模板的待检音频拆分为多个短音频片段，获取各个短音频片段的二进制音频指纹序列值，查找预先建立的哈希表；查找出各个短音频片段的二进制音频指纹序列值对应的模板音频的音频指纹序列值；计算各个短音频片段和模板音频之间指纹序列差异数D和模板音频与短音频片段之间允许指纹序列差异数的阈值Reject；如果D＜Reject，则认为短音频片段与模板音频相似；如果D＞Reject，则认为短音频片段存在错误，并提取该短音频片段。
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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：CN111382302B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN201811619717.9
申请日：2018-12-28
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: G06F16/683 , G06F16/632 , G06F16/61
Abstract: 本发明涉及一种基于变速模板的音频样例检索方法，该方法具体包括：针对长度5秒以上的变速模板的待检音频拆分为多个短音频片段，获取各个短音频片段的二进制音频指纹序列值，查找预先建立的哈希表；查找出各个短音频片段的二进制音频指纹序列值对应的模板音频的音频指纹序列值；计算各个短音频片段和模板音频之间指纹序列差异数D和模板音频与短音频片段之间允许指纹序列差异数的阈值Reject；如果D＜Reject，则认为短音频片段与模板音频相似；如果D＞Reject，则认为短音频片段存在错误，并提取该短音频片段。
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公开(公告)号：CN111354352B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201811582260.9
申请日：2018-12-24
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: 本发明公开了一种用于音频检索的模板自动清洗方法及系统，所述方法包括：提取模板的语音信号的特征，形成特征序列；将语音特征序列输入预先训练好的深度神经网络，输出每一帧语音特征的后验概率；将后验概率转换为似然概率，然后进行Viterbi解码，输出最终的模板清洗结果。本发明的方法充分利用了深度神经网络以及数据驱动方法的优点，通过加入多样的非语音数据，使得DNN能够学习到无效语音与输入特征的非线性映射关系；同时，利用Viterbi算法能够增加系统对短时噪声、短暂频谱残缺等问题的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111354352A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811582260.9
申请日：2018-12-24
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: 本发明公开了一种用于音频检索的模板自动清洗方法及系统，所述方法包括：提取模板的语音信号的特征，形成特征序列；将语音特征序列输入预先训练好的深度神经网络，输出每一帧语音特征的后验概率；将后验概率转换为似然概率，然后进行Viterbi解码，输出最终的模板清洗结果。本发明的方法充分利用了深度神经网络以及数据驱动方法的优点，通过加入多样的非语音数据，使得DNN能够学习到无效语音与输入特征的非线性映射关系；同时，利用Viterbi算法能够增加系统对短时噪声、短暂频谱残缺等问题的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105162663B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201510619088.X
申请日：2015-09-25
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明属于网络监督领域，具体的涉及一种基于流集的在线流量识别方法，其中硬件部分包括10G骨干线路接入模块、流量筛选模块和数据处理模块，该在线流量识别方法的步骤包括：步骤一：捕捉网络数据流量，提取其报文；步骤二：流集信息表的生成与维护；步骤三：对流集进行检测；步骤四：对流集进行分类。本发明很好地解决了高速链路在线流识别准确度低、效率不高等问题，极大的提高了对高速链路在线流识别的准确性、可靠性和有效性。本申请实施例在多种不同的类型的流量数据上进行验证，该在线流量识别技术比参考算法的分类性能均有不同程度的提升。
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公开(公告)号：CN107480578A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201610405681.9
申请日：2016-06-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/00718 , G06K9/00744 , G06K2009/00738 , G06T2207/10016 , G06T2207/20224 , G06T2207/30232
Abstract: 本发明为一种利用人群行为分析的视频检测方法及系统，包括视频采集模块，用于采集视频数据；预处理模块，用于对采集到的视频进行预处理；人群密度判定模块，用于对预处理后的视频，运算出具有显著标识的“人”的特征信息；安全指数生成模块，用于输出安全指数；人群异常行为检测模块，用于判别该区域中是否有抢劫、打斗的暴恐行为；本发明的有益效果在于：本方法基于深度学习和光流法分析，通过人群密度分析、安全指数计算和人群异常行为分析，有效地检测出视频中存在的暴恐行为，可应用于视频实时监控领域。
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公开(公告)号：CN107423309A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201610384446.8
申请日：2016-06-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F16/583 , G06K9/6215
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊哈希算法相似图片检索方法及系统，其通过分片模块，根据设定的分片值，对图片进行分片；通过哈希算法模块，读取一部分图片内容，用哈希算法计算，得到每一个分片的哈希值；通过压缩映射算法模块，将每片的哈希值进行压缩，映射为一个更短的哈希值；通过连接哈希值算法模块，将每片压缩后的哈希值连在一起，得到该图片的模糊哈希值；最后通过比较算法模块，将待检索的两个图片的模糊哈希值采用加权的汉明距离方法计算相似程度，给出检索结果；解决了图像背景色被改变，或被裁剪、旋转或者某一个像素被修改后相似的图像的比较问题。本发明能够应用于海量互联网图片中的有害图片发现。
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公开(公告)号：CN106294334A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510236658.7
申请日：2015-05-11
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种微博舆情指标体系的计算方法及装置。其中，该方法包括：构建微博舆情指标体系；其中，微博舆情指标体系包括：微博主体、微博信息、微博话题和微博舆情；计算微博主体的活跃度和影响力；计算微博信息的热度和影响力；计算微博话题的热度和影响力；基于计算结果得到微博舆情综合指数。本发明构建了微博舆情指标体系，并且基于微博舆情指标体系，可准确获取得到微博舆情综合指数。解决了相关技术中舆情分析指标体系过于庞大，针对性不强的问题。微博作为网络舆情的主要推动媒介，基于本发明研究的微博舆情指标体系，将能更加准确的评估社会舆情安全状态。
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