INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’identité d’abonné peut, par exemple, être déterminée sur la base d’une carte de module d’identification d’abonné (SIM). Une carte SIM peut être associée à un modèle d’abonnement prépayé ou post-payé, dans lequel ce premier ne requiert pas toujours l’identification d’une personne physique ou morale. L’homme du métier appréciera par conséquent qu’une identité d’abonné réfère à une identité pour l’usage d’un réseau téléphonique, mais ne réfère pas nécessairement à une identité d’une personne physique ou morale.
Dans un mode de réalisation préféré, l’étape d’analyse d’un appel associé à une identité d’abonné et/ou à un premier dispositif d’utilisateur est basée sur des métadonnées associées à l’appel.
Dans un mode de réalisation préféré, l’étape d’analyse d’un appel associé à une identité d’abonné et/ou à un premier dispositif d’utilisateur est basée sur des règles heuristiques basées sur des métadonnées associées à l’appel.
Dans un mode de réalisation préféré, le premier ensemble de caractéristiques est converti en un vecteur d’intégration de multiples caractéristiques, dans lequel le vecteur d’intégration et le premier ensemble diffèrent. L’occurrence, ou la probabilité d’occurrence, d’un appel téléphonique anormal, en particulier d’une fraude au contournement d’interconnexion, est alors déterminée sur la base du vecteur d’intégration. De préférence, le premier ensemble de caractéristiques est converti par l’intermédiaire d’un modèle en un vecteur d’intégration de multiples caractéristiques. De préférence, le modèle est déterminé sur la base d’une pluralité d’entraînement de premiers ensembles de multiples caractéristiques dérivée d’une pluralité d’entraînement correspondante de flux audio. De préférence, chaque flux audio de la pluralité d’entraînement de flux audio est associé à une étiquette désignant l’une ou l’autre d’une occurrence ou d’une non-occurrence d’un appel téléphonique anormal. La pluralité d’entraînement de flux audio peut être obtenue sur la base de méthodes conventionnelles dans l’art, telles que, mais sans s’y limiter, par exemple, des appels tests.
L’extraction d’intégration est une technique pour condenser des données complexes telles que des données de grande dimension ou des données séquentielles de longueur variable en un vecteur réel compact et informatif de petite dimension. Le vecteur réel de petite dimension est le vecteur d’intégration. Pour permettre un traitement aisé dans les blocs de traitement subséquents dans le système global, les vecteurs d’intégration ont typiquement une dimension fixe. Les modèles d’extraction d’intégration sont appris sur de grandes quantités de données étiquetées ou non étiquetées par optimisation de certains critères bien choisis. Avec un choix convenable du critère d’optimisation, les vecteurs d’intégration extraits préservent la plupart, sinon toutes les informations pertinentes pour la tâche, et parviennent même à organiser les informations d’une manière topologiquement appropriée, à savoir des items qui sont similaires d’une certaine manière sont situés à proximité les uns des autres dans un sous-espace de l’espace d’intégration.
Un critère d’optimisation bien conçu est particulièrement important pour un apprentissage non supervisé, à savoir lors d’un apprentissage utilisant des données non étiquetées. Un exemple d’un critère d’optimisation adapté à un apprentissage non supervisé est un apprentissage de cohérence. Un critère de cohérence indique que chaque exemple d’apprentissage devrait se ressembler à lui-même sous un ensemble d’altérations plausibles et devrait être aussi différent que possible de tous les autres exemples d’apprentissage. Ce qui est considéré comme des altérations plausibles est spécifique à une tâche. Dans un traitement d’image il est possible de considérer des changements de perspective, d’éclairage ou de recadrage d’image, tandis que dans un traitement de la parole, il est possible de considérer des changements de bruit de fond, des changements de tempo ou des variations dues à une compression audio comme des altérations plausibles.
Des modèles d’extraction d’intégration peuvent être entraînés sur des données relatives à la tâche mais pas spécifiques à cette tâche. Il s’agit d’une forme d’apprentissage par transfert. Par exemple, dans un système pour la détection d’appels téléphoniques anormaux, des aspects tels que des caractéristiques de locuteur ou une langue et des dialectes parlés peuvent être appris sur tout type de conversation téléphonique ou même de conversation non téléphonique. Cette propriété d’extraction d’intégration permet de créer des modèles d’extraction d’intégration sur de grandes quantités de données préexistantes. Les modèles d’extraction d’intégration résultants peuvent être utilisés plus tard en tant qu’extracteur d’informations génériques pour un grand ensemble de tâches apparentées. Le fait qu’un sous-système efficace d’extraction d’informations puisse être entraîné avec seulement de faibles contraintes sur les étiquettes et la qualité des données réduit sensiblement la quantité d’effort à produire sur la collecte et l’étiquetage de données spécifiques de tâche.
La dimensionnalité du vecteur d’intégration contrôle la quantité de détail qui peut être codée. Par exemple, dans un système pour la détection d’appels téléphoniques anormaux les données entrées complexes sont le flux audio d’appel de longueur variable ou un premier ensemble de caractéristiques dérivées de ce flux audio d’appel. Le modèle pour l’extraction d’intégration condense des informations relatives au locuteur, à la langue, au dialecte, aux conditions de ligne téléphonique, au bruit de fond, etc. à partir d’un taux de par exemple 150 000 caractéristiques de premier ensemble ou plus par minute de conversation en un vecteur d’intégration de petite dimension ayant des dimensions types de 64 à 2048. Cette compression considérable du flux de données, bien que préservant les informations relatives à la tâche, permet d’obtenir un traitement et un stockage rapide et efficace des flux audio. Plus le vecteur d’intégration comporte de dimensions, plus le vecteur d’intégration représente de manière exacte une relation entre le premier ensemble de caractéristiques de multiples flux audio d’appel. Toutefois, des dimensions plus importantes incluront également davantage de détails spécifiques d’appel, ce qui conduit alors à une augmentation des chances de surajustement, pour ralentir l’apprentissage du système, et à une charge de calcul supérieure lors de l’emploi du système.
Noter que les vecteurs d’intégration ne sont qu’une représentation intermédiaire. Le reste du système traitera davantage les informations contenues dans l’intégration pour résoudre le véritable problème. Le modèle pour l’extraction d’intégration peut être incorporé en tant que composante fixe dans le système global, ou il peut être utilisé en tant que modèle initial qui est progressivement affiné par optimisation d’un critère bien choisi sur des données spécifiques de tâche. Si des quantités suffisantes de données spécifiques de tâche sont disponibles, il est même possible d’entraîner à la fois l’extracteur d’intégration et le classificateur final en un seul effort d’apprentissage. Dans un mode de réalisation préféré de l’invention, le modèle pour l’extraction d’intégration est incorporé en tant que composante fixe dans le système global. L’extraction d’intégration est bénéfique pour réduire le premier ensemble large et complexe de caractéristiques en un vecteur compact caractérisant un flux audio d’appel dans de nombreux aspects et utile pour de nombreuses applications. Un classificateur d’arrière-plan subséquent affine alors davantage l’extraction d’informations dans une application spécifique, par exemple une détection d’appels téléphoniques anormaux, et plus spécifiquement une fraude au contournement d’interconnexion ou une fraude au partage des recettes.
Une détermination de caractéristiques en deux étapes est avantageuse étant donné qu’elle permet une détection très rapide, complète et exacte d’un appel téléphonique anormal, en particulier une détection de fraude au contournement d’interconnexion, ayant un faible impact sur les ressources. Le flux audio d’appel peut comprendre une quantité substantielle de données, à savoir un grand nombre de bits et/ou un débit binaire important. Travailler directement avec un algorithme de détection exact mais coûteux informatiquement sur le flux audio d’appel entier impose une charge importante pour les ressources requises. Par conséquent, un premier ensemble de multiples caractéristiques peut être dérivé du flux audio d’appel, de manière préférée entre toutes avec un algorithme informatiquement gérable, ainsi de manière préférée entre toutes réduisant sensiblement la quantité de données. Le premier ensemble de multiples caractéristiques peut ainsi fournir des données intermédiaires pour l’analyse subséquente en fonction de la détection.
Les données intermédiaires sont les données comprises dans le vecteur d’intégration.
Premier ensemble de multiples caractéristiques
Dans un mode de réalisation préféré, le premier ensemble de multiples caractéristiques, à savoir une représentation numérique du premier ensemble de multiples caractéristiques, comprend moins de bits que le flux audio d’appel.
Dans un mode de réalisation préféré, les caractéristiques du premier ensemble sont prédéterminées (à savoir « manipulées à la main »). L’homme du métier appréciera que les caractéristiques prédéterminées englobent une dépendance fonctionnelle prédéterminée sur au moins une portion du flux audio d’appel. L’homme du métier appréciera également que des valeurs numériques de caractéristiques prédéterminées sont dépendantes du flux audio spécifique en considération et par conséquent non prédéterminées.
Dans un mode de réalisation préféré, le premier ensemble de multiples caractéristiques comprend des caractéristiques dérivées d’un spectre d’énergie d’au moins une portion du flux audio d’appel. De préférence, le flux audio d’appel est une représentation de train de bits de domaine temporel du signal audio d’appel. Un filtre de préaccentuation peut être appliqué au flux audio d’appel. Le flux audio d’appel peut être séparé en fenêtres de flux subséquentes, à savoir en portions subséquentes du flux audio d’appel dans le domaine temporel. En variante, des portions du flux audio d’appel peuvent être obtenues par l’intermédiaire d’une fenêtre glissante. De préférence, un spectre d’énergie est calculé pour chaque fenêtre de flux ou instance de la fenêtre glissante. En variante, un spectre d’énergie est calculé pour le flux audio d’appel entier. De préférence, le spectre d’énergie est basé sur une transformée de Fourier, telle qu’une transformée de Fourier rapide. En variante, le spectre d’énergie est basé sur une transformée en cosinus discrète, une transformée en sinus discrète ou une transformée en ondelettes discrète. Le premier ensemble de multiples caractéristiques peut comprendre au moins une partie du spectre d’énergie. De préférence, le spectre d’énergie est converti en de multiples valeurs par l’intermédiaire d’un nombre correspondant de différents filtres dans le domaine de fréquence, optionnellement suivies d’une ou plusieurs fonctions, de préférence d’un logarithme. Les filtres peuvent être linéaires, triangulaires, rectangulaires ou trapézoïdaux. Le premier ensemble de multiples caractéristiques peut comprendre les multiples valeurs. En variante ou en outre, une ou plusieurs fonctions supplémentaires peuvent être appliquées aux multiples valeurs, telles qu’une transformée en cosinus discrète, en obtenant des coefficients. Le premier ensemble de multiples caractéristiques peut comprendre les coefficients. Une liste non limitante de coefficients sont des caractéristiques de fréquence temporelle telles que celles basées sur le système auditif et vocal humain telles que des coefficients cepstraux à fréquence Mel, des coefficients de prédiction linéaire, des coefficients cepstraux de prédiction linéaire, des fréquences spectrales de ligne et des coefficients de prédiction linéaire perceptuelle.
Dans un mode de réalisation supplémentaire lesdits filtres peuvent également être gaussiens.
Dans un mode de réalisation préféré, le premier ensemble de multiples caractéristiques comprend des caractéristiques dépendantes du locuteur adéquates pour une reconnaissance de locuteur et/ou une différenciation de locuteur. Une liste non limitante de caractéristiques adéquates pour une reconnaissance de locuteur et/ou une différenciation de locuteur comprend des coefficients cepstraux à fréquence Mel, des coefficients de prédiction linéaire, des coefficients cepstraux de prédiction linéaire, des fréquences spectrales de ligne, des caractéristiques de transformée en ondelettes discrète et des coefficients de prédiction linéaire perceptuelle.
Dans un mode de réalisation, le premier ensemble de multiples caractéristiques comprend des coefficients cepstraux à fréquence Mel (MFCC). Dans un mode de réalisation préféré, le premier ensemble de caractéristiques est constitué de MFCC.
Le Demandeur a découvert avec étonnement que, bien que les caractéristiques basées sur le système auditif et vocal humain soient particulièrement adaptées au traitement audio et de la parole, dans lequel les artéfacts spécifiques de voie sont gênants, un premier ensemble de multiples caractéristiques comprenant des MFCC sont particulièrement utiles pour réduire la quantité de données du flux audio d’appel à une quantité gérable avec une quantité acceptable de ressources informatiques, bien que conservant en même temps suffisamment d’informations pour la détection d’appels téléphoniques anormaux, en particulier la détection d’une fraude au contournement d’interconnexion.
Le dispositif d’appui fessier 1 est plus particulièrement configuré pour être déplacé dans la configuration d’appui lorsque les fesses de l’utilisateur prennent appui contre la partie d’appui fessier 6 et que simultanément au moins un pied de l’utilisateur repose sur la zone d’appui de pied 5.
La partie d’appui fessier 6 s’étend plus particulièrement à partir d’un bord supérieur de la partie intermédiaire 7 et vers l’arrière, de telle sorte que la partie d’appui fessier 6 s’étend du côté d’une face arrière FAR de la partie intermédiaire 7.
Comme montré plus particulièrement sur la , la partie d’appui fessier 6 et la partie intermédiaire 7 sont inclinées l’une par rapport à l’autre d’un angle B présentant par exemple une valeur comprise entre 110° et 150°, et avantageusement entre 120° et 140°.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la partie de socle 3 présente une largeur comprise entre 320 millimètres et 480 millimètres, et avantageusement entre 350 millimètres et 450 millimètres, et par exemple d’environ 400 millimètres.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la partie de socle 3 présente une profondeur comprise entre 330 millimètres et 490 millimètres, et avantageusement entre 360 millimètres et 460 millimètres, et par exemple d’environ 410 millimètres.
Les dimensions du dispositif d’appui fessier 1 pourraient être adaptées à la morphologie de l’utilisateur, et pourraient ainsi être réduites afin de correspondre par exemple, à la taille d’un utilisateur plus jeune, tel qu’un enfant.
Comme montré plus particulièrement sur la , le dispositif d’appui fessier 1 peut comporter en outre une pièce de renfort 8 comprenant une première partie de renfort 9 qui est située en regard de la partie de socle 3 et qui s’étend le long d’une face inférieure de la partie de socle 3, et une deuxième partie de renfort 10 qui est inclinée par rapport à la première partie de renfort 9, la deuxième partie de renfort 10 étant située en regard de la partie intermédiaire 7 de l’élément d’appui 2 et s’étendant le long de la face arrière FAR de la partie intermédiaire 7.
Selon un mode de réalisation, la hauteur de la deuxième partie de renfort 10 est comprise entre 630 millimètres et 730 millimètres et de façon préférée entre 660 millimètres et 700 millimètres comme par exemple 680 millimètres.
Selon le mode de réalisation également visible sur les Figures 1 et 2, le dispositif d’appui fessier 1 comporte des éléments de fixations inamovibles 11 configurés pour solidariser l’élément d’appui 2 avec la pièce de renfort 8 afin de les rendre immobiles l’un par rapport à l’autre. Les éléments de fixation inamovibles 11 peuvent, par exemple, être constitués de rivets, tels que des rivets à rupture de tige.
Selon le mode de réalisation toujours visible sur la , le dispositif d’appui fessier 1 comprend en outre un organe d’appui arrière 12 s’étendant du côté de la face arrière FAR de la partie intermédiaire 7 et configuré pour prendre appui sur la surface de sol 4. De façon avantageuse, l’organe d’appui arrière 12 est situé sensiblement dans un plan vertical médian du dispositif d’appui fessier 1. Toutefois, selon une variante de réalisation de l’invention, le dispositif d’appui fessier 1 pourrait être dépourvu d’organe d’appui arrière 12.
La longueur de l’organe d’appui arrière 12 peut être comprise entre 60 millimètres et 100 millimètres, et de façon préférée entre 70 millimètres et 90 millimètres, et est par exemple d’environ 80 millimètres.
L’organe d’appui arrière 12 peut être plus particulièrement formé par la superposition d’une première extension arrière 12.1 prévue sur l’élément d’appui 2 et d’une deuxième extension arrière 12.2 prévue sur la pièce de renfort 8. La première extension arrière 12.1 peut par exemple être formée par une languette obtenue par découpe et déformation d’une section de la partie intermédiaire 7 de l’élément d’appui 2. De façon similaire, la deuxième extension arrière 12.2 peut par exemple être formée par une languette obtenue par découpe et déformation d’une section de la deuxième partie de renfort 10.
Afin de limiter les coûts de production, l’élément d’appui 2 ainsi que la pièce de renfort 8 peuvent par exemple être obtenus par pliage de tôles, lesdites tôles étant par exemple en acier d’une épaisseur proche de 3 millimètres.
Toutefois, l’élément d’appui 2 et la pièce de renfort 8 pourraient être réalisés en tout autre matériau, et en particulier en un matériau présentant des propriétés plastiques et élastiques comparables à celles de l’acier.
La masse du dispositif d’appui fessier 1 peut par exemple être comprise entre 12 et 20 kilogrammes. Ainsi, le dispositif d’appui fessier 1 est portatif, c’est-à-dire transportable à la main par l’utilisateur.
En référence aux figures 1 et 3, l’élément d’appui 2 présente un retour supérieur orienté vers le bas et s’étendant le long d’un bord supérieur de la partie d’appui fessier 6. La présence d’un tel retour permet notamment de faciliter la préhension et le transport du dispositif d’appui fessier 1.
En particulier pour une fraude au contournement d’interconnexion, les appels locaux doivent être distingués des appels internationaux contournés par l’intermédiaire d’un(e) identité d’abonné/dispositif intermédiaire local(e) d’un opérateur de contournement. La différenciation de locuteur est à cette fin très utile puisqu’il peut être attendu qu’un nombre limité de locuteurs utilise un dispositif d’utilisateur unique. De nombreux différents locuteurs peuvent indiquer que le dispositif d’utilisateur est en fait un dispositif intermédiaire utilisé pour une fraude au contournement d’interconnexion. Le Demandeur, en considérant des caractéristiques dépendantes du locuteur adéquates pour une reconnaissance de locuteur et/ou une différenciation de locuteur, a découvert avec étonnement que malgré une détérioration de la qualité de telles caractéristiques pour une reconnaissance de locuteur pour des appels internationaux contournés en comparaison à des appels nationaux, ces caractéristiques permettent de discriminer de manière cohérente et précise les appels internationaux contournés et les appels nationaux, et a converti de manière avantageuse cette découverte en la présente invention. En outre le Demandeur a également découvert que l’influence de la détérioration de la qualité sur les caractéristiques dépendantes du locuteur est en elle-même une indication de fraude au contournement d’interconnexion. Le Demandeur a testé plusieurs types de telles caractéristiques et les a trouvées avantageuses pour la présente invention, avec des résultats particulièrement avantageux pour les caractéristiques basées sur le système auditif et vocal humain. Tel que décrit ci-dessus, de telles caractéristiques sont utilisées pour la détection d’un appel téléphonique anormal sur la base des caractéristiques associées à un appel unique. De plus, puisqu’elles sont dérivées dans le procédé, elles peuvent également être de manière avantageuse utilisées pour déterminer une différenciation de locuteur sur de multiples appels associés à une identité d’abonné local, pour une amélioration supplémentaire de la détection d’appels téléphoniques anormaux, tel que détaillé davantage ci-dessous.
Sans vouloir être liés par la théorie, et au vu de la découverte étonnante, le Demandeur juge qu’outre la réduction de la qualité (pertes de paquets, bruit), une trajectoire d’appel peut également au moins partialement remodeler un spectre vocal, par exemple par une série de codages et décodages, potentiellement avec différents codecs, en particulier en notant qu’une boîte SIM achemine un appel sur une interface hertzienne, au vu de quoi les caractéristiques dépendantes du locuteur divulguées ci-dessus se sont montrées étonnamment utiles pour la détection d’appels téléphoniques anormaux.
Vecteur d’intégration de multiples caractéristiques
Dans un mode de réalisation préféré, les caractéristiques du vecteur d’intégration selon le modèle sont automatiquement générées sur la base d’un critère de variabilité cible.
Les caractéristiques du vecteur d’intégration correspondent aux dimensions du vecteur d’intégration et sont quantifiées par une valeur réelle pour chaque dimension. Tel que décrit dans un mode de réalisation précédent, le premier ensemble de caractéristiques est converti par l’intermédiaire d’un modèle en un vecteur d’intégration de multiples caractéristiques. Ceci est effectué automatiquement par optimisation d’un critère de variabilité cible, qui est défini par des étiquettes cibles liées aux flux audio d’appel. Dans le cas d’une détection d’appels téléphoniques anormaux, la variabilité ciblée exprime la différence entre des appels non anormaux et anormaux. Les étiquettes cibles les plus évidentes indiquent si un flux audio est anormal ou non. L’étiquetage cible peut également se concentrer sur d’autres propriétés spécifiques aux appels anormaux telles que des caractéristiques spécifiques de voie d’un flux audio d’appel, par exemple une conversion de codec, un bruit, un bruit de fond, une interférence radio, un retard, une diaphonie, un écrêtage, une dissimulation de perte de paquets et un interfonctionnement de détection d’activité vocale, et/ou des caractéristiques vocales d’un flux audio d’appel, par exemple l’identité d’un locuteur, la variation d’identités de locuteur entre des appels et/ou d’accents/dialectes de locuteur.
Idéalement, des étiquettes cibles d’appel téléphonique anormal sont déterminées pour la pluralité d’entraînement complète de flux audio. Toutefois, l’étiquetage de grandes quantités de données est rédhibitoire. Une couverture de types d’étiquettes cibles d’autres caractéristiques audio sous-jacentes relatives à des appels téléphoniques anormaux est également difficile à atteindre. Par conséquent, dans un premier mode de réalisation préféré, le modèle pour l’extraction d’intégration est déterminé d’une manière non supervisée qui ne requiert pas d’étiquettes cibles supplémentaires. Des métadonnées additionnelles qui sont optionnellement extraites de manière automatisée, peuvent toujours être utilisées pour construire une pluralité d’entraînement de flux audio ayant une variété suffisante.