5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于语音人工智能的“黑广播”监测方法研究

"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。     

大数据时代下基于SSM框架的语音标注系统的设计与实现

大数据时代,很多企业进行数据标注时,仍处于手工标注状态,不仅工作量大,而且管理效率低。根据当前一些大型集团公司需要对客服和用户语音记录进行情感分析,需要标注大量语音记录,进行充分设计。采用基于RESTful API的前后端分离的SSM框架完成系统开发,完成音频文件维护和语音标注功能。经测试,设计合理、功能完善、性能良好,达到了系统预期功能,大大提高了语音标注的效率,为后期进行情感分析提供了有效的音频大数据。