[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

权利要求书

1.一种通信线路特征提取方法，其特征在于，包括：

获取主叫端与被叫端之间的通话音频；

对所述通话音频进行处理，以去除所述通话音频中的人声音频；

分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征，并将所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征作为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路特征。

2.根据权利要求1所述的通信线路特征提取方法，其特征在于，所述对所述通话音频进行处理，以去除所述通话音频中的人声音频，具体包括：

将所述通话音频中能量大于预设阈值的音频识别为人声音频，并将所述人声音频的能量设置为0，以去除所述通话音频中的人声音频。

3.根据权利要求1所述的通信线路特征提取方法，其特征在于，所述分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征，具体包括：

对处理后的通话音频进行傅里叶变换，得到频谱图；

采用差分方法从所述频谱图中提取第一噪声特征；

采用频率划分方法从所述频谱图中提取第二噪声特征；

采用自编码网络方法从所述频谱图中提取第三噪声特征。

4.根据权利要求3所述的通信线路特征提取方法，其特征在于，所述采用差分方法从所述频谱图中提取第一噪声特征，具体包括：

设置差分参数，以分别对所述频谱图进行一阶差分计算和二阶差分计算，对应得到一阶差分特征和二阶差分特征；

将所述频谱图、所述一阶差分特征和所述二阶差分特征构成多通道的图像特征；

将所述多通道的图像特征输入至训练好的第一卷积神经网络，获得第一噪声特征。

5.根据权利要求3所述的通信线路特征提取方法，其特征在于，所述采用频率划分方法从所述频谱图中提取第二噪声特征，具体包括：

将所述频谱图等分为多个频谱子图；

将所述多个频谱子图组合成多通道的图像特征；

将所述多通道的图像特征输入至训练好的第二卷积神经网络，获得第二噪声特征。

6.根据权利要求3所述的通信线路特征提取方法，其特征在于，所述采用自编码网络方法从所述频谱图中提取第三噪声特征，具体包括：

采用训练好的深度降噪自编码器对所述频谱图进行降维处理，获得第三噪声特征。

7.一种通信线路识别方法，其特征在于，包括：

获取主叫端与被叫端之间的通话音频；

对所述通话音频进行处理，以去除所述通话音频中的人声音频；

分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征，并将所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征作为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路特征；

采用模型融合方法对所述通信线路特征进行识别，获得所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路信息，所述通信线路信息包括所述主叫端的所在地和所使用的运营商；

所述模型融合方法包括平均法，所述采用模型融合方法对所述通信线路特征进行识别，获得所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路信息，具体包括：

分别获取所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征对应的信息分类结果及相应的概率；

计算每个信息分类结果的平均概率，并将平均概率最大的信息分类结果识别为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路信息；或者

所述模型融合方法包括投票法，所述采用模型融合方法对所述通信线路特征进行识别，获得所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路信息，具体包括：

分别获取所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征对应的信息分类结果；

将获取最多的信息分类结果识别为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路信息。

8.一种通信线路特征提取装置，能够实现如权利要求1至6任一项所述的通信线路特征提取方法，其特征在于，所述装置包括：

通话音频获取模块，用于获取主叫端与被叫端之间的通话音频；

通话音频处理模块，用于对所述通话音频进行处理，以去除所述通话音频中的人声音频；以及，

特征提取模块，用于分别采用差分方法、频率划分方法和自编码网络方法从处理后的通话音频中对应提取第一噪声特征、第二噪声特征和第三噪声特征，并将所述第一噪声特征、所述第二噪声特征和所述第三噪声特征作为所述主叫端与所述被叫端之间的通信线路特征。