一种基于时序特征锐化聚合与并发调度的资源分配方法与流程

本发明涉及数据处理与并发调度，特别涉及金融风控、智能客服的高并发调度场景下，一种基于时序特征锐化聚合与并发调度的资源分配方法。

背景技术：

1、在涉及大量非结构化语音数据处理与资源调度的业务场景中，传统的风控与管理方法多基于静态、结构化的历史数据开展评估。这种方法存在明显的滞后性，难以动态捕捉业务对象的实时状态变化。为突破局限，引入非结构化音频数据作为替代数据来源成为一种趋势。

2、然而，在实际应用中，现有的数据处理与并发调度系统存在以下缺陷：

3、首先，在前端语音处理阶段，原始通话环境复杂，包含大量背景噪声和重叠语音，传统基于实数域掩码的降噪方法容易丢失语音相位信息，且难以有效分离多目标重叠发声，导致提取的底层声学特征失真。

4、其次，在时序特征提取阶段，传统的全局平均池化等统计泛函方法会对整个时序窗口内的特征赋予均等权重。业务场景中的关键动态特征往往极度稀疏，仅在数个短时帧内出现。全局平均池化会导致这些微弱的高频关键信号被大量背景静音或平稳语音片段稀释和淹没。

5、再者，在语义特征提取与降维阶段，由于长语音常包含复杂的多维语义，传统系统输出的多标签组合呈现高度的非结构化和稀疏性，多维语义话术交织会导致特征冲突，引发维度灾难。

6、最后，在服务器端的并发调度阶段，传统的单点实时运算与无序抢占式外呼架构，在面对大规模样本和高维特征运算时，极易引发底层服务器连接池拥堵、资源竞争甚至系统死锁。系统将大量高昂的并发算力分配给无效的低响应样本，导致整体计算开销大、资源分配效率低下。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于时序特征锐化聚合与并发调度的资源分配方法解决了现有技术中存在的时序特征易被稀释、多维语义特征冲突以及高并发下算力分配低效且易引发死锁的问题。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于时序特征锐化聚合与并发调度的资源分配方法，包括：

3、s1：获取原始混合音频数据，利用复数域掩码技术分离，得到目标音频特征序列；并将原始混合音频数据转写为文本数据；

4、s2：利用特征聚合网络模型对目标音频特征序列进行处理，通过带有温度系数的注意力统计池化机制进行时序特征锐化聚合，得到目标事件发生概率；

5、s3：基于文本数据和并发调度策略，利用集成语言模型提取多维候选标签集合，并基于标签显著性权重矩阵进行遮蔽过滤，得到单一主导特征标签；

6、s4：基于目标事件发生概率和单一主导特征标签，计算各候选策略的边际效用率，剔除边际效用率低于预设阈值的候选策略后写入内存最大堆优先队列，依据出库顺序得到最终资源分配策略，完成资源分配。

7、进一步地，所述s1包括：

8、获取带有背景噪声和重叠语音的原始混合音频数据；

9、利用频率递归卷积循环网络，在复数域内对原始混合音频数据的频谱进行掩码预测，得到复数理想比率掩码；

10、基于复数理想比率掩码，结合幂集编码的多分类架构，进行特征提取，得到目标音频特征序列；

11、利用语音识别基座模型将原始混合音频数据转写为文本数据。

12、进一步地，所述特征聚合网络模型包括：

13、卷积特征投影层，用于利用一维卷积，提取目标音频特征序列的局部频谱纹理，得到局部时序表征；

14、下采样降维层，用于基于局部时序表征，利用步长大于1的一维卷积执行时域下采样，得到物理长度压缩的中间特征序列；

15、均方根归一化层，用于对中间特征序列执行均方根缩放操作，抑制局部能量过载，得到平滑特征序列；

16、旋转位置编码层，用于利用平滑特征序列，结合旋转矩阵变换捕捉特征序列间的相对时序依赖，得到全局上下文特征；

17、注意力统计池化层，用于基于全局上下文特征，利用小于1的温度系数锐化注意力权重分布，基于锐化后的注意力权重分布计算加权均值与加权标准差，拼接后得到目标事件发生概率。

18、进一步地，所述锐化后的注意力权重分布的表达式为：

19、；

20、其中，表示第帧特征的注意力权重，表示基于投影矩阵和上下文向量计算得到的第帧的原始注意力得分，表示预设的温度系数且，表示下采样压缩后的序列总帧数。

21、进一步地，所述目标事件发生概率的特征向量表达式为：

22、；

23、；

24、；

25、其中，表示输出的段级嵌入向量，即作为目标事件发生概率的特征表示，表示基于注意力权重分布计算的加权均值，表示基于注意力权重分布计算的加权标准差，表示第帧的局部时序表征，表示逐元素乘法运算。

26、进一步地，所述s3包括：

27、基于文本数据和并发调度策略，利用集成语言模型并行执行多重推断，依据多数投票机制，生成多维候选标签集合；

28、获取多维候选标签集合中各特征对应的预设显著性权重，构建标签显著性权重矩阵；

29、基于标签显著性权重矩阵，利用最大池化操作过滤权重较低的特征，提取具有最大权重的特征作为单一主导特征标签。

30、进一步地，所述单一主导特征标签的表达式为：

31、；

32、其中，表示输出的所述单一主导特征标签，表示输入的多维候选标签集合，表示基于预设的特征显著性权重分配矩阵遍历集合元素并提取最大权重值所在特征项的最大池化函数。

33、进一步地，所述s4包括：

34、结合单一主导特征标签对应的预设时间成本以及目标事件发生概率，通过计算，得到采取目标候选策略相对于基准策略的边际效用率；

35、判断目标事件发生概率是否低于预设拦截阈值；若低于预设拦截阈值，则将对应的候选策略予以剔除；若不低于预设拦截阈值，则将计算得到的边际效用率写入服务器的内存最大堆优先队列中进行降序排列，得到内存最大堆优先队列的出库顺序；

36、依据设定的并发阈值，按照内存最大堆优先队列的出库顺序生成最终资源分配策略，完成资源分配。

37、进一步地，所述边际效用率的表达式为：

38、；

39、其中，表示对第个目标对象采取第种目标候选策略的边际效用率，表示基于系统录入获取的第个目标对象的涉案金额，表示第个目标对象在采取第种目标候选策略下的目标事件发生概率，表示第个目标对象在采取基准策略下的目标事件发生概率，表示采取第种目标候选策略的预设时间成本，表示采取所述基准策略的预设时间成本。

40、本发明的有益效果为：本发明提供一种基于时序特征锐化聚合与并发调度的资源分配方法，通过利用复数域掩码技术和原始音频转写，在复数域内保留了信号的相位信息并有效剥离了噪声与重叠语音，为后续的特征聚合与语义分析提供了高保真的目标音频特征序列和文本数据。

41、在特征聚合网络模型中引入了带有温度系数的注意力统计池化机制。通过设置小于1的温度系数，强制放大注意力权重分布的极差，使得模型能够对长时序音频中短促且稀疏的关键突变帧产生尖锐的选择性聚焦，有效克服了传统池化方法造成的特征稀释问题，提升了目标事件发生概率的预测精度。

42、基于文本数据提取多维候选标签集合，并创新性地利用标签显著性权重矩阵结合最大池化操作进行遮蔽过滤。该机制利用高权重特征对低权重特征的信息遮蔽效应，直接过滤语义噪声，消除了多标签共存导致的特征冲突，实现了非结构化数据向低维、高密度单一主导特征标签的转化，降低了系统的计算维度。

43、基于目标事件发生概率和单一主导特征标签计算边际效用率，并通过设定预设阈值进行前置剪枝。该操作在算法前端直接阻断了无效样本进入分配队列，避免了底层gpu等并发计算资源被低响应任务消耗。同时，将筛选后的策略写入内存优先队列并按出库顺序调度，将无序抢占转化为平滑控制的流水线作业，消除了资源竞争引发的系统死锁风险，实现了算力与业务资源的帕累托最优配置。