CN104517066A - 一种文件夹加密方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种文件夹加密方法，具体指一种通过声纹加密技术和文字密码相结合的方式，对文件夹使用者的身份进行鉴别和确认并区分访问者，从而保证用户文件夹信息安全，涉及信息加密技术领域。本发明包括文件夹语音加密与解密模块(1)、文件夹文字加密与解密模块(2)、文件夹语音和文字相结合双重加密与解密模块(3)。本发明基于语音信号是人的天然属性和声纹信息唯一性，声纹信息不会丢失，且语音容易采集等特性，比传统数字或者文字加密更加安全可靠。用户的加密和解密使用更加灵活和方便。选择使用声纹加密和文字加密结合或使用文字加密或使用声纹加密的三种模式方法，使得文件夹加密具有了双重安全性，同时能满足用户对加密模式的灵活需求。

Description

一种文件夹加密方法

技术领域

本发明涉及信息加密技术领域，具体指一种通过声纹加密技术和文字密码相结合的方式，对文件夹使用者的身份进行鉴别和确认并通过声纹密码和文字密码结合区分访问者，从而保证用户文件夹信息安全。

背景技术

伴随着全球化、网络化、信息化、数字化时代的到来，人们对高可靠性的身份验证技术与身份识别技术的需求也日益增长。传统的以文字密码为特征的身份认证技术暴露出巨大的弊端，很难满足高安全性和长效安全性的要求，而在生物学和信息科学高度发展的今天，生物认证技术作为一种便捷、先进的信息安全技术已经在现实生活中得到广泛的应用。

语音是人的自然属性之一，由于说话人发声器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备的成本低；另外利用电话网还可以实现远程客户服务等等。近年来，利用语音特征进行身份鉴别的声纹识别在生物认证技术领域中越来越受到研究者的关注。

在信息化、数字化和网络化的今天，人们对个人隐私信息越来越重视。个人计算机上文件夹中存放着许多非常重要的信息，人们通常都选择对文件夹进行加密的方式来保护这些重要信息。但目前对文件夹的加密只是以传统文字密码的方式对文件夹进行保护，随着时间的推移，这种文字密码容易被窃取，更加容易被遗忘，从而造成了文字加密失效。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出一种文件夹加密方法。

众所周知，现有的文件夹加密系统都是通过传统的数字或者文字密码对文件夹进行加密保护，而本发明创新性地将声纹加密技术应用到对文件夹的保护上。因为每位说话人语音中所含声纹信息的唯一性，从而使得对文件夹进行声纹加密较采用普通文字密码更加安全可靠，且语音具有易采集、不易丢失等特性，可以较容易用于实现声纹加密。另外，本发明使用的是与文本无关的声纹加密技术，使得用户在加密和解密时可使用的说话内容更加灵活。同时本发明为了满足广大用户不同需求，使用者还可根据需要选择使用文字，或使用语音或同时使用语音和文字这三种加密和解密方式，使得文件夹具有更好的安全性。

本发明提出一种文件夹加密方法，该方法主要包括文件夹语音加密与解密、文件夹文字加密与解密、文件夹语音和文字相结合的双重加密与解密三个模块。本发明可直接应用到计算机(台式机或笔记本电脑)或移动设备(如手机)上，以下对这三个模块的实现步骤进行分别介绍。

所述文件夹语音加密与解密模块，包括如下步骤：

A.加密准备

用户点击进入欲加密的文件夹，对着计算机或移动设备的话筒讲话，该讲话语音即为加密语音。

B.声纹建模，完成语音加密

采用声纹识别系统自动录制上述加密语音，同时提取该加密语音中的声纹信息建立用户的声纹模型，建模后，该文件夹中的内容即被声纹密码保护并自动隐藏，语音加密完成。

C.语音解密

访问经语音加密文件夹时，访问者须用自己的语音进行解密，此时声纹识别系统通过已经建立的声纹模型对访问者解密语音进行打分，当系统对解密语音打分超过内设阈值时，判定解密语音和加密语音为同一人所说，访问者随即获得访问该文件夹的权限，文件夹下的内容才会显示。

所述文件夹文字加密与解密模块，包括如下步骤：

A.加密准备

用户点击进入欲加密的文件夹。

B.输入文字密码完成文字加密

通过输入一串任意长度的文字作为密码，输入后，该文件夹中的内容被文字密码保护并自动隐藏，文字加密完成。

C.文字解密

访问该加密后的文件夹时，须输入与文字加密密码一致的一串文字，访问者才能获得访问文件夹的权限，该文件夹的内容才会被显示。

所述文件夹语音和文字相结合双重加密与解密模块，包括如下步骤：

A.双重加密

采用语音加密与解密模块的步骤A、步骤B和文字加密与解密模块的步骤A、步骤B，完成对文件夹的语音和文字的双重加密。

B.双重解密

只有当语音密码和文字密码同时正确时，访问者才能获得该文件夹的访问权限，该文件夹的内容才会被显示。

以上三种实现方式，用户可根据需要选择任意一种对其文件夹进行加密与解密。值得注意的是，虽然本发明对文件夹加密后，将该文件夹下的所有内容自动隐藏起来了，这与Windows系统的自动隐藏命令形式上看起来类似，但由于其实质与本发明的加密操作是直接关联的，直接调用Windows下的系统显示命令并不能对采用本发明加密后的文件夹进行解密，即无法访问文件夹下的内容，因此必须采用本发明的解密方法才能真正实现文件夹解密。与现有技术相比，本发明将声纹加密技术运用到对文件夹的加密中，其特点在于：

第一、每个用户语音中包含的声纹信息具有唯一性，比传统的数字或者文字加密更加安全可靠。

第二、语音信号是人天然的属性之一，其信号中包含的声纹信息不会丢失，且语音容易采集，这使得本发明采用声纹作为密码更具可行性。

第三、采用与文本无关的声纹加密技术，使得用户在加密和解密时使用的说话内容更加灵活和方便。

第四、采用声纹加密和文字加密结合、仅使用文字加密或仅使用声纹加密三种模式的方法，使得文件夹加密具有了双重安全性，同时也能满足用户对加密方法的灵活需求。

附图说明

图1为本发明一种文件夹加密方法的设计总流程框图；

图2为本发明的文件夹语音加密过程流程框图；

图3为本发明的梅尔倒谱系数提取框图；

图4为本发明的文件夹语音解密过程流程框图；

图5为本发明的文字加密和解密流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

本发明提出一种文件夹加密方法，主要包括文件夹语音加密与解密模块1，文件夹文字加密与解密模块2，文件夹语音和文字相结合的双重加密与解密模块3。

基于本发明提供的方法，构建了一套文件夹加密的系统，其中涉及到的语音加密和解密部分所用到的技术为声纹识别技术，系统设计总流程(如附图1所示)包括：

A.首次进入欲加密的文件夹，用户选择用语音加密或文字加密或语音和文字双重加密模式。

B.根据选择的加密模式，系统引导用户采用正确的方式输入密码；

若选择语音加密模式，用户需输入一段语音作为加密密码；

若选择文字加密模式，用户需输入一串文字作为加密密码；

若选择语音和文字双重加密模式，用户既需输入一段语音，又需输入一串文字，生成加密密码。

C.系统对文件夹加密完成。

D.如果再次访问加密文件夹，就需对文件夹进行解密，系统根据文件夹已加密的模式自动识别出用户选择的加密模式，并进入相应的解密模式。

E.1在语音解密模式中，用户须输入一段语音作为解密语音，系统自动采用声纹识别系统对解密语音进行声纹匹配打分，若输出的分数大于设定阈值，系统判定加密用户与解密用户为同一人，文件夹解密成功；反之，输出的分数小于该阈值，系统判定加密用户与解密用户为不同人，文件夹解密失败，返回重试。

E.2在文字解密模式中，用户须输入一串解密文字，若这串文字同加密文字相同时，文件夹解密成功；否则，文件夹解密失败，返回重试。

E.3在语音和文字双重解密模式，用户只有语音和文字解密密码同时都正确时，文件夹才能解密成功，否则文件夹解密失败，返回重试。

本发明系统设计总流程中的语音加密过程即为声纹识别系统的声纹模型建立的过程，需要采用文件夹用户的语音对用户的身份进行建模，该模型即为用户的声纹密码，该密码也就是文件夹的加密密码。其具体细节(如附图2所示)包括步骤如下：

A.用户首次进入文件夹后，系统提示用户选择文件夹加密模式，此时选择语音加密模式。

B.系统提示用户进行加密语音录制，录制语音结束后，系统自动将语音文件存储。

C.对存储的语音文件进行预处理、静音检测和去除、提取39维梅尔倒谱特征系数作为特征参数，并对特征参数进行零规整。

所述Mel倒谱系统数提取过程分为预加重、端点检测、分帧、加窗、快速傅里叶变换(FFT)、Mel频率滤波和离散余弦变换(DCT)等(如附图3所示)主要步骤：

(a)预加重：预加重的目的是将更为有用的高频部分的频谱进行提升，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于进行频谱分析或声道参数分析。

(b)端点检测:对输入语音信号进行判断，从背景噪声中准确找出语音段的起始点和终止点。

(c)分帧：由于语音信号的准平稳特性，只在短时段上才可看做是一个平稳过程，若用对平稳过程的分析方法来分析，必须将信号划分为一个一个的短时段，每一短时段称为一帧，每一帧的长度大概为10-30ms；

分帧采用连续分段的方法，但为了使帧与帧之间平滑过渡，一般采用交叠分段的方法，即每一帧的帧尾与下一帧的帧头是重叠的。

(d)加窗：为了减小语音帧的截断效应，降低帧两端的坡度，使语音帧的两端不引起急剧变化而平滑过渡到零，就要让语音帧乘以一个窗函数。

本发明使用的窗函数为如下式的汉明窗：

w(n)＝0.54-0.46cos[2πn/(N-1)],0≤n≤N-1

其中N为一帧的采样点数。

(e)FFT：由于离散傅立叶变换(DFT)的运算量较大，可以采用高效的快速傅立叶变换(FFT)来把语音帧由时域变换到频域。

(f)Mel频率滤波：把上步变换得到的离散频谱用序列三角滤波器进行滤波处理，得到一组系数m1，m2……；

该滤波器组的个数p由信号的截止频率决定，所有滤波器总体上覆盖从0Hz到奈奎斯特频率，即采样率的二分之一。

(g)DCT：把上一步获得的mel频谱变换到时域，其结果就是MFCC系数。因为Mel频谱系数都是实数，可以使用DCT把它们变换到时域。MFCC倒谱系数的计算公式如下：

$C\left(i\right)\≈\sqrt{\frac{2}{N}}\underset{j=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}{m}_j\cos \left[(j-0.5)\frac{\mathrm{\πi}}{p}\right]$

其中p为滤波器组个数，N为一帧的采样点数。

D.基于事先存储的高斯混合通用背景模型(UBM)，采用最大后验概率自适应(MAP)的方法获得当前用户自身的高斯混合模型(GMM)，即用户的声纹模型，其中所用的高斯混合模型公式如下：

$P\left(X\right|\mathrm{\λ})=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i{p}_i\left(X\right),\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i=1$

其中，X为D维语音特征矢量；p_i(X)为高斯混合模型分量的密度函数；w_i为各高斯分量的加权系数；M为高斯混合模型中分量的个数。对于p_i(X)和w_i，它们满足以下公式：

$p_i\left(X\right)=\frac{1}{{\left(2\mathrm{\π}\right)}^{\frac{D}{2}}{\left|{\mathrm{\Σ}}_i\right|}^{\frac{1}{2}}}\exp (-\frac{{(X-u_i)}^T{\mathrm{\Σ}}_i^{-1}(X-u_i)}{2})$

其中u_i为均值向量，Σ_i为协方差矩阵。

整个高斯混合模型(GMM)由各混合分量的均值矢量、协方差矩阵以及混合权重来描述，用λ来表示该模型，有：

λ＝{w_i,u_i,Σ_i},i＝1,2,3,...，M

其中，UBM其实就是一个大型的GMM模型，用来训练表示与当前用户无关的说话人特征空间分布。

采用最大后验概率自适应(MAP)的方法,将当前用户的语音特征矢量对训练好的UBM模型参数进行更新，更新后的GMM模型即为该用户的GMM模型。

所述MAP自适应算法分为两步

第一步与EM算法的E-Step一样，对UBM的每个混合成分计算当前用户训练语音的充分统计量；

第二步为UBM模型参数的更新，将这些新的统计量与UBM模型参数用一个与语料相关的混合系数结合起来。

具体计算方法为：

给定GMM模型和当前用户的训练矢量x_t，首先算出训练矢量在UBM混合成分中高斯占有率，即对第i个混合成分：

$\mathrm{Pr}\left(i\right|x_t)=\frac{w_i{p}_i\left(x_t\right)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_j{p}_j\left(x_t\right)}$

然后利用Pr(i|x_t)来计算新的混合加权值、均值和方差统计量，分别如下：

$n_i=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pr}\left(i\right|x_t)$

$E_i\left(x\right)=\frac{1}{n_i}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pr}\left(i\right|x_t)x_t$

$E_i\left(x^2\right)=\frac{1}{n_i}\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pr}\left(i\right|x_t){x_t}^2$

这里与EM算法中的E-Step类似。

最后，这些由当前用户训练数据产生的新的充分统计量用来更新UBM模型的参数得到当前用户的声纹模型GMM，对第i个混合成分而言，更新后的权重、均值和方差为：

${\hat{w}}_i=[a_i^w{n}_i/T+(1-a_i^w)w_i]\mathrm{\γ}$

${\hat{u}}_i=a_i^m{E}_i\left(x\right)+(1-a_i^m)u_i$

${{\widehat{\mathrm{\σ}}}_i}^2=a_i^v{E}_i\left(x^2\right)+(1-a_i^v)({\mathrm{\σ}}_i^2+{u_i}^2)-{{\hat{u}}_i}^2$

其中，分别为GMM权重、均值和方差的自适应加权系数，用来控制新的统计量和UBM之间的平衡。

其中，加权系数定义如下：

$a_i^{\mathrm{\ρ}}=\frac{n_i}{n_i+{\mathrm{\γ}}^{\mathrm{\ρ}}},\mathrm{\ρ}\∈\{w,m,v\}$

γ^ρ是一个固定参数的因子，本发明中，r＝16。

E.最后存储当前用户的声纹模型参数，至此用户的声纹密码，即文件夹加密密码生成完成，同时文件夹下的内容自动隐藏，完成对文件夹的加密。

完成对文件夹声纹加密后，若用户再访问该文件夹，只有正确输入声纹密码，才能获得访问权限，此时系统弹出录音设备，采集用户的解密语音，并将语音文件自动存储，然后采用声纹识别系统的声纹与录入的解密语音进行声纹匹配，从而判断输入的声纹密码是否正确，即录入的语音中所含声纹信息与加密时的声纹是否一致，进而实现文件夹的解密(如附图4所示)，采用声纹匹配进行语音解密的具体步骤如下：

A.系统对录制的解密语音文件进行预处理、静音检测和去除、提取39维的梅尔倒谱特征系MFCC作为特征参数，对特征参数进行零规整。

B.将获得的解密语音特征参数矢量序列X＝{x₁,…，x_T}，通过在加密时已训练好的用户声纹模型GMM和高斯混合通用背景模型UBM上计算对数似然比来获得解密语音的分数，采用如下公式：

∧(X)＝logp(X|λ_hyp)-logp(X|λ_ubm)

其中λ_hyp代表加密时用户的声纹模型，λ_ubm表示高斯混合通用背景模型。

C.将上述得分与预先设置的得分阈值进行比较，若分数大于阈值，则判定加密语音和解密语音中的声纹信息一致，即来自同一说话人，文件夹就自动解密，否则系统判定加密语音和解密语音不是出自同一说话人，文件夹解密失败。

D.系统解密成功后，用户获得该文件夹的访问权，用户可获取其中的各种信息。

系统设计总流程图的文字加密和解密流程(如附图5所示)：用户选择文字加密模式后，只需输入一串文字即可完成对文件夹的加密；在解密过程中，系统会引导用户输入文字来解密，只有当输入的解密文字与加密文字相同时，系统才会完成解密文件夹，否则，需要返回重试。

本发明的一个实施例，根据本发明的方法，设计了一套文件夹加密系统，在装有windows7系统的个人计算机上运行。以下以仅选择使用语音加密和解密模式为例，详细说明其实现步骤如下：

A.若要保护一个名为“需加密的文件夹”下的全部文件内容，需要对该文件夹进行加密，此时开启加密系统。

B.为加密系统开启的界面，如前所述，系统为用户提供了三种加密模式：本次选择模式一，语音(声纹)加密。

C.加密模式选择后，系统自动弹出录音工具，方便录制加密语音，在录音设备上按“rec”按钮就可以开始录音，此时“rec”按钮会变成“stop”按钮，用户就可以对着话筒讲话即可，结束录音只需按“stop”按钮，然后按“Quit”就能自动生成声纹密码，完成对文件夹的加密。

D.此时，返回加密文件夹，发现文件夹已被加密了，其中的内容也被隐藏起来了，说明系统完成了对文件夹的加密。

E.若有用户进入加密后的文件夹，系统会提示文件夹已加密，并引导用户正确输入密码，在本例中应输入解密语音，系统会开启录音设备，方便用户录制解密语音。

F.解密语音录制完成后，系统能自动判定是否为本人，若判定为本人，解密就成功；若判定不是本人，解密失败，用户需返回重试。文件夹解密成功的界面，系统会自动恢复出所需的文件，以便下一次访问。

综上所述，本发明创新性地将声纹加密技术应用到对文件夹的加密保护领域，与现有技术相比，具有以下特点：

第一、每个用户语音中包含的声纹信息具有唯一性，比传统的数字或者文字加密更加安全可靠。

第二、语音信号是人天然的属性之一，其信号中包含的声纹信息不会丢失，且语音容易采集，这使得本发明采用声纹作为密码更具可行性。

第三、采用与文本无关的声纹加密技术，使得用户在加密和解密时使用的说话内容更加灵活和方便。

第四、采用声纹加密和文字加密结合、仅使用文字加密或仅使用声纹加密三种模式的方法，使得文件夹加密具有了双重安全性，同时也能满足用户对加密方法的灵活需求。

Claims (8)

1.一种文件夹加密方法，其特征在于，包括文件夹语音加密与解密模块(1)、文件夹文字加密与解密模块(2)、文件夹语音和文字相结合双重加密与解密模块(3)。

2.如权利要求1所述的一种文件夹加密方法，其特征在于，所述文件夹的语音加密与解密模块(1)，包括如下步骤：

A.加密准备

用户点击进入欲加密的文件夹，对着计算机或移动设备的话筒讲话，该讲话语音即为加密语音；

B.声纹建模，完成语音加密

采用声纹识别系统自动录制上述加密语音，同时提取该加密语音中的声纹信息建立用户的声纹模型，建模后，该文件夹中的内容即被声纹密码保护并自动隐藏，语音加密完成；

C.语音解密

访问经语音加密文件夹时，访问者须用自己的语音进行解密，此时声纹识别系统通过已经建立的声纹模型对访问者解密语音进行打分，当系统对解密语音打分超过内设阈值时，判定解密语音和加密语音为同一人所说，访问者随即获得访问该文件夹的权限，文件夹下的内容才会显示。

3.如权利要求1所述的一种文件夹加密方法，其特征在于，所述文件夹文字加密与解密模块(2)，包括如下步骤：

A.加密准备

用户点击进入欲加密的文件夹；

B.输入文字密码完成文字加密

通过输入一串任意长度的文字作为密码，输入后，该文件夹中的内容被文字密码保护并自动隐藏，文字加密完成；

C.文字解密

访问该加密后的文件夹时，须输入与文字加密密码一致的一串文字，访问者才能获得访问文件夹的权限，该文件夹的内容才会被显示。

4.如权利要求1所述的一种文件夹加密方法，其特征在于，所述文件夹语音和文字相结合双重加密与解密模块(3)，包括如下步骤：

A.双重加密

采用语音加密与解密模块(1)的步骤A、步骤B和文字加密与解密模块(2)的步骤A、步骤B，完成对文件夹的语音和文字的双重加密；

B.双重解密

只有当语音密码和文字密码同时正确时，访问者才能获得该文件夹的访问权限，该文件夹的内容才会被显示。

5.如权利要求1所述的一种文件夹加密方法的系统，其特征在于，系统设计总流程包括：

A.首次进入欲加密的文件夹，用户选择用语音加密或文字加密或语音和文字双重加密模式；

B.根据选择的加密模式，系统引导用户采用正确的方式输入密码：

若选择语音加密模式，用户需输入一段语音作为加密密码；

若选择文字加密模式，用户需输入一串文字作为加密密码；

若选择语音和文字双重加密模式，用户既需输入一段语音，又需输入一串文字，生成加密密码；

C.系统对文件夹加密完成；

D.如果再次访问加密文件夹，就需对文件夹进行解密，系统根据文件夹已加密的模式自动识别出用户选择的加密模式，并进入相应的解密模式；

E.1在语音解密模式中，用户须输入一段语音作为解密语音，系统自动采用声纹识别系统对解密语音进行声纹匹配打分，若输出的分数大于设定阈值，系统判定加密用户与解密用户为同一人，文件夹解密成功；反之，输出的分数小于该阈值，系统判定加密用户与解密用户为不同人，文件夹解密失败，返回重试；

E.2在文字解密模式中，用户须输入一串解密文字，若这串文字同加密文字相同时，文件夹解密成功；否则，文件夹解密失败，返回重试；

E.3在语音和文字双重解密模式，用户只有语音和文字解密密码同时都正确时，文件夹才能解密成功，否则文件夹解密失败，返回重试。

6.如权利要求5所述的一种文件夹加密方法的系统，其特征在于，所述语音加密，还包括如下步骤：

A.用户首次进入文件夹后，系统提示用户选择文件夹加密模式，此时选择语音加密模式；

B.系统提示用户进行加密语音录制，录制语音结束后，系统自动将语音文件存储；

C.对存储的语音文件进行预处理、静音检测和去除、提取39维梅尔倒谱特征系数作为特征参数，并对特征参数进行零规整；

D.基于事先存储的高斯混合通用背景模型，采用最大后验概率自适应的方法获得当前用户自身的高斯混合模型，即用户的声纹模型；

E.最后存储当前用户的声纹模型参数，至此用户的声纹密码，即文件夹加密密码生成完成，同时文件夹下的内容自动隐藏，完成对文件夹的加密。

7.如权利要求5所述的一种文件夹加密方法的系统，其特征在于，所述语音解密模式：

A.文件夹经过语音加密后，若用户再要访问该文件夹，须正确输入声纹密码，才能获得访问权限，此时系统弹出录音设备，采集用户的解密语音，并将语音文件自动存储，

B.声纹识别系统对录入的解密语音进行声纹匹配，判断录入的语音中所含声纹信息与加密时的声纹是否一致，进而实现文件夹的解密。

8.如权利要求7所述的一种文件夹加密方法的系统，其特征在于，所述声纹识别系统对录入的解密语音进行声纹匹配，步骤如下：

A.系统对录制的解密语音文件进行预处理、静音检测和去除、提取39维的梅尔倒谱特征系MFCC作为特征参数，对特征参数进行零规整；

B.将获得的解密语音特征参数矢量序列X＝{x₁,…,x_T}，通过在加密时已训练好的用户声纹模型GMM和高斯混合通用背景模型UBM上计算对数似然比来获得解密语音的分数，采用如下公式：

^(X)＝log p(X|λ_hyp)-log p(X|λ_ubm)

其中，λ_hyp为加密时用户的声纹模型，λ_ubm为高斯混合通用背景模型；

C.将上述得分与预先设置的得分阈值进行比较，若分数大于阈值，则判定加密语音和解密语音中的声纹信息一致，即来自同一说话人，文件夹就自动解密，否则，系统判定加密语音和解密语音不是出自同一说话人，文件夹解密失败；

D.系统解密成功后，用户获得该文件夹的访问权，用户可获取其中的各种信息。