基于深度卷积神经网络的语音降噪研究

目的为了提高实际工作中获取到的音频资料中语音的质量,降低噪声对语音质量及可懂度的影响,提出了一种基于深度卷积神经网络的语音降噪模型。方法该模型通过卷积、加偏置、批量归一化、Relu激活的多层循环结构,能够有效地对低信噪比条件下语音中的洗衣机噪声、鼓掌噪声、汽车内部噪声等多种常见的环境噪声进行降噪处理。结果最终含噪语音经过模型处理后的MOS评分达到3.91分,其中最高分4.05分,最低分3.81分。结论该模型能够切实提高含噪语音的质量及可懂度,对于实际的公安工作、智慧警务建设、语音分析、语音文本识别等具有重要的意义和价值。     

公安院校大学生科研团队建设探索与实践——以中国刑事警察学院“智警科技”团队为例

党的十九大报告指出,创新是引领发展的第一动力,要加强国家创新体系建设,强化战略科技力量,培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。2015年12月8日,中央编办、人力资源社会保障部、公安部、教育部、财政部、国家公务员局联合印发的《关于公安院校公安专业人才招录培养制度改革的意见》中也明确提出"深化教育教学改革,创新人才培养模式,努力培养符合公安工作需要的高素质专业人才"这一人才培养定位。     

线上教学模式对在职警察培训“生态”的挑战——以中国刑事警察学院为例

<正>在职警察(1)培训是指为提高在职警察队伍的整体素质和战斗力，并始终将队伍素质维持在较高水平上，为履行维护社会治安秩序、打击犯罪等职责所需的专业知识、实战技能、职业素质等进行的多层次、多内容、多手段的专门培养训练活动，属于“第二教育过程”。(2)本文的研究数据主要是基于中国刑事警察学院在职警察培训2015年春季学期至2022年春季学期共14学期、508个班次、32745份有效测评结果（调查问卷）和反馈意见（访谈记录）。(3)需要说明的是：2022年春季学期举办的2个培训班为线上教学模式，其之前班次均为传统的线下教学模式。     

基于Tor的匿名网络资源监测系统的研究与设计

随着5G技术的不断完善和成熟,不法分子访问暗网和利用暗网进行通信、发布违法信息的速度更快。明网上传播的便于网警部门监控的有害信息行为将逐渐"暗网化",使有关部门更难发现和打击。面对海量的暗网数据,依靠人工巡查监控较为困难。为提高公安机关对暗网违法站点的侦查效率,详细介绍匿名通信系统的分类及其与暗网的关系,并以Tor匿名通信系统构成的匿名网络为主要研究对象,通过对大量Tor域名的监测收集足量具有活跃性的违法站点,设计一款匿名网络资源监测系统实现对违法站点页面资源的提取固定,然后完成哈希值校验用以辅助侦查人员填写《电子数据提取固定清单》,并将结果以可视化呈现,对公安机关打击暗网犯罪具有重要意义。