针对频率域语音增强算法中因相位混乱产生人工伪影，导致去噪性能受限、语音质量不高的问题，提出一种基于多尺度阶梯型时频Conformer生成对抗网络（MSLTF-CMGAN）的语音增强算法。将语音语谱图的实部、虚部和振幅谱作为输入，生成器首先在多个尺度上利用时间-频率Conformer学习时域和频域的全局及局部特征依赖；其次，利用Mask Decoder分支学习振幅掩码，而Complex Decoder分支则直接学习干净的语谱图，融合这两个Decoder分支的输出可得到重建后的语音；最后，利用指标判别器判别语音的评价指标得分，通过极大极小训练使生成器生成高质量的语音。采用主观评价平均意见得分（MOS）和客观评价指标在公开数据集VoiceBank+Demand上与各类语音增强模型进行对比，结果显示，所提算法的MOS信号失真（CSIG）和MOS噪声失真（CBAK）比目前最先进的方法CMGAN（基于Conformer的指标生成对抗网络语音增强模型）分别提高了0.04和0.07，尽管它的MOS整体语音质量（COVL）和语音质量的感知评估（PESQ）略低于CMGAN，但与其他对比模型相比在多项主客观语音质量评估方面的评分均处于领先水平。

正确识别裁判文书中的实体是构建法律知识图谱和实现智慧法院的重要基础。然而常用的命名实体识别（NER）模型并不能很好地解决裁判文书中的多义词表示和实体边界识别错误的问题。为了有效提升裁判文书中各类实体的识别效果，提出了一种基于联合学习和BERT的BiLSTM-CRF（JLB-BiLSTM-CRF）模型。首先，利用BERT对输入字符序列进行编码以增强词向量的表征能力；然后，使用双向长短期记忆（BiLSTM）网络建模长文本信息，并将NER任务和中文分词（CWS）任务进行联合训练以提升实体的边界识别率。实验结果表明，所提模型在测试集上的精确率达到了94.36%，召回率达到了94.94%，F1值达到了94.65%，相较于BERT-BiLSTM-CRF模型分别提升了1.05个百分点、0.48个百分点和0.77个百分点，验证了JLB-BiLSTM-CRF模型在裁判文书NER任务上的有效性。