CN111818519A - 一种端到端语音加密、解密方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明的提供一种端到端语音加密、解密方法及系统。本发明技术方案中，对待加密的语音段提取一组语音特征参数，组成高维特征矢量，然后分裂成几个低维特征矢量，每个低维特征矢量根据相应的量化码本，对应到矢量类语音库中的一个类语音帧，最后用几个低维特征矢量对应的几个类语音帧连接组成类语音段，作为加密语音段。解密时则通过相反的过程恢复出语音。本发明技术方案加密强度较高，不会引入很大的算法延时，也不需要额外的低码率压缩编码、解码过程，解密语音质量稳定，而且通用性好，可适用于更多的应用场景。

Description

一种端到端语音加密、解密方法及系统

技术领域

本发明涉及语音通信和信息安全领域，具体涉及一种端到端语音加密、解密方法及系统。

背景技术

随着语音通信的发展，对加密语音通信的需求越来越广泛。端到端语音加密，是指语音加密过程在语音进入通信系统之前完成，解密在语音输出终端后进行，在通信过程中语音全程是加密语音，避免了通过网络接入窃取信息的可能性，使窃听者无法获取语音通信的内容。端到端语音加密对通信设备没有特殊要求，通用性好，硬件的花销和代价相对较小，具有很高的实用性。

但是，加密语音通常要通过移动终端和通信网络进行压缩编码的处理。如果用传统的加密手段，则加密语音经过压缩编码后，语音信息会损失殆尽，导致无法正常解密恢复出语音。因而要实现加密语音的类语音化，以保证在通信系统中顺利传输。

现有技术中，常用的方法一种是采用模拟加密的方式，另一种是通过类语音调制的方式来实现端到端语音加密。模拟加密的方式通常是通过对语音信号进行时域、频域置乱实现语音加密，这种方式一方面加密强度比较低，另一方面会造成较高的算法延时，使用场景受到较多的限制。类语音调制的方式是先把语音低码率压缩编码，然后对压缩编码后的二进制序列加密后进行调制，成为类语音信号，再进入通信网络进行传输。这种方式中的低码率压缩编码和调制解调及传输过程中的误码会对解密语音质量有较大的影响，算法复杂度也比较高。

发明内容

本发明的目的是针对语音通信系统对端到端加密的需求，提供一种端到端语音加密、解密方法及系统，能够达到高强度的语音加密效果和相对较好的解密语音质量。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种端到端语音加密方法，包括以下步骤：

获取待加密的语音段，所述语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

对所述语音段提取语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，再将所述m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}；其中m、n均为正整数且n≤m；

对于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本Ci中查找与Vi距离最小的码矢，然后从矢量类语音库中获取与所述码矢对应的长度为L的类语音帧Si，其中i为整数且1≤i≤k；

把k个类语音帧S1,S2,…Sk按预定顺序连接，组成长度为L*k的类语音段，作为加密语音段。

基于上述，所述语音特征参数包括语音的能量参数、基音参数、声道参数和清浊音参数。

基于上述，所述语音帧长度L的取值范围为2到40毫秒。

本发明第二方面提供一种端到端语音解密方法，包括以下步骤：

获取加密语音段，所述加密语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

从所述加密语音段中按预定顺序提取k个类语音帧S1’,S2’,…Sk’；所述类语音帧的帧长为L;

对于每个类语音帧Si’进行识别，获取Si’在矢量类语音库中的标识，并从相应的量化码本Ci中获取所述标识对应的码矢，作为分裂矢量Vi’，其中i为整数且1≤i≤k；

将k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’组成m维特征矢量，并按预设规则从所述m维特征矢量中获取语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}，其中m、n均为正整数且n≤m；

使用所述语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}合成出长度为L*k的语音段，作为解密语音段。

基于上述，所述语音特征参数包括语音的能量参数、基音参数、声道参数和清浊音参数。

本发明第三方面提供一种端到端语音加密系统，包括：待加密语音段获取模块，特征模块，类语音获取模块和替换模块；

所述待加密语音段获取模块，用于获取待加密的语音段，所述语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

所述特征模块，用于对所述语音段提取语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，再将所述m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}；其中m、n均为正整数且n≤m；

所述类语音获取模块，用于获取k个类语音帧S1,S2,…Sk，获取方式为：对应于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本Ci中查找与Vi距离最小的码矢，然后从矢量类语音库中获取与所述码矢对应的长度为L的类语音帧Si，其中i为整数且1≤i≤k；

所述替换模块，用于把k个类语音帧S1,S2,…Sk按预定顺序连接，组成长度为L*k的类语音段，作为加密语音段替换所述待加密的语音段。

本发明第四方面提供一种端到端语音解密系统，包括：加密语音段获取模块，类语音获取模块，矢量模块，特征模块和合成模块；

所述加密语音段获取模块，用于获取加密语音段，所述加密语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

所述类语音获取模块，用于从所述加密语音段中按预定顺序提取k个类语音帧S1’,S2’,…Sk’，所述类语音帧的帧长为L；

所述矢量模块，用于获取k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’，获取方式为：

对于每个类语音帧Si’进行识别，获取Si’在矢量类语音库中的标识，并从相应的量化码本Ci中获取所述标识对应的码矢，作为分裂矢量Vi’，其中i为整数且1≤i≤k；

所述特征模块，用于将k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’组成m维特征矢量，并按预设规则从所述m维特征矢量中获取语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}，其中m、n均为正整数且n≤m；

所述合成模块，用于使用所述语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}合成出长度为L*k的语音段，作为解密语音段。

本发明第五方面提供一种移动终端，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，使用该移动终端进行端对端语音通信时，所述处理器执行所述程序，实现所述的端到端语音加密方法。

本发明第六方面提供一种移动终端，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，使用该移动终端进行端对端语音通信时，所述处理器执行所述程序，实现所述的端到端语音解密方法。

本发明第七方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时，实现所述的端到端语音加密方法的步骤，或者实现所述的端到端语音解密方法的步骤。

本发明的技术方案中，对待加密的语音段提取语音特征参数，组成高维特征矢量，然后分裂成几个低维特征矢量，每个低维特征矢量根据相应的量化码本，对应到矢量类语音库中的一个类语音帧，最后用几个低维特征矢量对应的几个类语音帧连接组成类语音段，作为加密语音段。解密时则通过相反的过程恢复出语音。本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体地说：

1．本发明技术方案与时域、频域置乱的模拟加密方式相比，由于使用类语音信号完全替代了原始语音，从加密语音中完全无法听出原始语音的内容，加密强度高，而且待加密语音段的长度有限，不会引入很大的算法延时，通用性好，可适用于更多的应用场景。

2．本发明技术方案与类语音调制的方式相比，不需要额外的低码率压缩编码、解码过程，也不会因为调制解调和传输中的误码使解密语音质量受到大的影响，解密语音质量稳定。

附图说明

图1是本发明实施例1的端到端语音加密方法步骤示意图。

图2是本发明实施例1的端到端语音解密方法步骤示意图。

图3是本发明实施例2的端到端语音加密系统示意图。

图4是本发明实施例2的端到端语音解密系统示意图。

具体实施方式

实施例1

本实施例提供了一种端到端语音加密方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

获取待加密的语音段，所述语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

对所述语音段提取语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，再将所述m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}；其中m、n均为正整数且n≤m；

对于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本Ci中查找与Vi距离最小的码矢，然后从矢量类语音库中获取与所述码矢对应的长度为L的类语音帧Si，其中i为整数且1≤i≤k；

把k个类语音帧S1,S2,…Sk按预定顺序连接，组成长度为L*k的类语音段，作为加密语音段。

本实施例对应所述端到端语音加密方法还提供了一种端到端语音解密方法，如图2所示，所述方法包括以下步骤：

获取加密语音段，所述加密语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

从所述加密语音段中按预定顺序提取k个类语音帧S1’,S2’,…Sk’；所述类语音帧的帧长为L;

对于每个类语音帧Si’进行识别，获取Si’在矢量类语音库中的标识，并从相应的量化码本Ci中获取所述标识对应的码矢，作为分裂矢量Vi’，其中i为整数且1≤i≤k；

将k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’组成m维特征矢量，并按预设规则从所述m维特征矢量中获取语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}，其中m、n均为正整数且n≤m；

使用所述语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}合成出长度为L*k的语音段，即为解密语音段。

本实施例加密方法中，预先建立k个量化码本，其中第i个量化码本Ci用于对所述k个分裂矢量中的第i个即Vi进行矢量量化，i为整数且1≤i≤k；Ci中包括预定数量的码矢，每个码矢与所述矢量类语音库中的一个类语音帧一一对应。

本实施例解密方法中，预先建立k个量化码本，其中第i个量化码本Ci与所述k个类语音帧中的第i个即Si’对应，i为整数且1≤i≤k；Ci中包括预定数量的码矢，每个码矢与所述矢量类语音库中的一个类语音帧一一对应。

需要说明的是，本实施例加密方法中使用的k个量化码本，与解密方法中使用的k个量化码本相同，其所对应的矢量类语音库也相同。

本实施例加密方法和解密方法中，预先建立k个矢量类语音库，每个矢量类语音库对应一个量化码本，即第i个矢量类语音库Di与量化码本Ci相对应，Di中包括预定数量的类语音帧，每个类语音帧与量化码本Ci中的一个码矢一一对应。

可选地，也可以所有k个量化码本对应同一个矢量类语音库，这个矢量类语音库中包括与所有k个量化码本中的所有码矢对应的类语音帧，此时要保证这k个量化码本中没有相同的码矢。

本实施例中的语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，n≤m是因为一些语音特征参数可能有多维。

本实施例中，将m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}，即把m维特征矢量按预设规则分成k组，每组包含m维特征矢量中的若干维，每组即为一个分裂矢量。k个分裂矢量的维数之和为m。

对矢量空间的每一个矢量x来说，矢量量化就是把x映射为a个离散矢量yi（1≤i≤a）中的一个。yi称为码矢，其集合称为码本。

把m维特征矢量分裂成k个分裂矢量的原因是，如果直接用m维特征矢量，可能会出现m的维数比较高，矢量量化中码本尺寸过大的情况，相应的矢量类语音库也会过大,导致搜索复杂度大，类语音帧识别困难等问题。分裂成k个分裂矢量则每个分裂矢量维数大大减小，解决了上述问题。

对于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本中查找与Vi距离最小的码矢，其中Vi和码矢之间的距离的计算可以从多种算法中选择，例如欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、标准化欧氏距离、马氏距离、夹角余弦、汉明距离、杰卡德距离、杰卡德相似系数、相关系数、相关距离、信息熵等。

本实施例中，所述语音特征参数包括语音的能量参数、基音参数、声道参数和清浊音参数。能量参数包括幅度、增益、能量、功率等参数中的一项或多项，基音参数包括基音周期、基音频率等参数中的一项或多项，声道参数包括共振峰频率、带宽、频谱倾斜、线性预测系数、线谱频率、线谱对参数、线性预测倒谱系数、离散倒谱、Mel频率倒谱系数等参数中的一项或多项，清浊音参数则是指对语音段的清浊音判决的结果，即该语音段是清音还是浊音。

对所述语音段提取的语音特征参数{P1,P2,…Pn}是对语音信号进行分析得到的一组参数，参数{P1,P2,…Pn}选择的原则是这组参数能够表征语音特征，或者使用这组参数可以合成出语音信号，并保持一定的合成语音质量。

对于语音的分析/合成，可以使用线性预测编码模型（LPC）、正弦模型、STRAIGHT模型等语音模型。

本实施例中，所述语音帧长度L的取值范围为2到40毫秒。特别的，k的取值要进行相应的设置。一般来说，可以使L*k≤120毫秒，以免造成算法延时过长，以及造成语音质量下降。

本实施例中，还可以对加密后语音段进行压缩编码后传输，而压缩编码后的语音帧长度L等于压缩编码算法的编码帧长。另外，可以通过同步控制，使加密过程中的类语音帧与压缩编码时的语音帧对齐。这样，压缩编码时，是对一帧帧的类语音信号直接进行压缩编码，从解码后恢复的类语音信号中就能准确地识别出类语音信号在矢量类语音库中的标识，从而正确地得到对应的码矢，得到和原始语音的特征矢量最接近的特征矢量，然后利用这些特征矢量较好地恢复语音。

实施例2

基于与上述方法同样的发明构思，本实施例中提供了一种端到端语音加密系统和一种端到端语音解密系统。

如图3所示，一种端到端语音加密系统，包括：待加密语音段获取模块，特征模块，类语音获取模块和替换模块；

所述待加密语音段获取模块，用于获取待加密的语音段，所述语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

所述特征模块，用于对所述语音段提取语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，再将所述m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}；其中m、n均为正整数且n≤m；

所述类语音获取模块，用于获取k个类语音帧S1,S2,…Sk，获取方式为：对应于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本Ci中查找与Vi距离最小的码矢，然后从矢量类语音库中获取与所述码矢对应的长度为L的类语音帧Si，其中i为整数且1≤i≤k；

所述替换模块，用于把k个类语音帧S1,S2,…Sk按预定顺序连接，组成长度为L*k的类语音段，作为加密语音段替换所述待加密的语音段。

如图4所示，一种端到端语音解密系统，包括：加密语音段获取模块，类语音获取模块，矢量模块，特征模块和合成模块；

所述加密语音段获取模块，用于获取加密语音段，所述加密语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

所述类语音获取模块，用于从所述加密语音段中按预定顺序提取k个类语音帧S1’,S2’,…Sk’，所述类语音帧的帧长为L；

所述矢量模块，用于获取k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’，获取方式为：对于每个类语音帧Si’进行识别，获取Si’在矢量类语音库中的标识，并从相应的量化码本Ci中获取所述标识对应的码矢，作为分裂矢量Vi’，其中i为整数且1≤i≤k；

所述特征模块，用于将k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’组成m维特征矢量，并按预设规则从所述m维特征矢量中获取语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}，其中m、n均为正整数且n≤m；

所述合成模块，用于使用所述语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}合成出长度为L*k的语音段，作为解密语音段。

需要说明的是，为描述的方便和简洁，上述描述的端到端语音加密系统和端到端语音解密系统的具体实现过程，可以参考上述实施例1描述的方法的过程，在此不再赘述。

实施例3

本实施例提供了两种移动终端，其中一种移动终端，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，使用该移动终端进行端对端语音通信时，所述处理器执行所述程序，实现所述的端到端语音加密方法。

另一种移动终端，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，使用该移动终端进行端对端语音通信时，所述处理器执行所述程序，实现所述的端到端语音解密方法。

需要说明的是，上述存储器存储有程序，上述程序可在上述处理器上运行。上述处理器执行上述程序时实现上述端到端语音加密、解密方法实施例中的步骤。或者，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述端到端语音加密、解密系统实施例中各单元的功能。

实施例4

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时，实现所述的端到端语音加密方法的步骤，或者实现所述的端到端语音解密方法的步骤。

本实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现上述各实施例中的基于接入层的安全系统的构建方法的步骤。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种端到端语音加密方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待加密的语音段，所述语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

对所述语音段提取语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，再将所述m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}；其中m、n均为正整数且n≤m；

对于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本Ci中查找与Vi距离最小的码矢，然后从矢量类语音库中获取与所述码矢对应的长度为L的类语音帧Si，其中i为整数且1≤i≤k；

把k个类语音帧S1,S2,…Sk按预定顺序连接，组成长度为L*k的类语音段，作为加密语音段。

2.根据权利要求1所述的端到端语音加密方法，其特征在于：所述语音特征参数包括语音的能量参数、基音参数、声道参数和清浊音参数。

3.根据权利要求1所述的端到端语音加密方法，其特征在于：所述语音帧长度L的取值范围为2到40毫秒。

4.一种端到端语音解密方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取加密语音段，所述加密语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

从所述加密语音段中按预定顺序提取k个类语音帧S1’,S2’,…Sk’；所述类语音帧的帧长为L;

对于每个类语音帧Si’进行识别，获取Si’在矢量类语音库中的标识，并从相应的量化码本Ci中获取所述标识对应的码矢，作为分裂矢量Vi’，其中i为整数且1≤i≤k；

将k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’组成m维特征矢量，并按预设规则从所述m维特征矢量中获取语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}，其中m、n均为正整数且n≤m；

使用所述语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}合成出长度为L*k的语音段，作为解密语音段。

5.根据权利要求4所述的端到端语音解密方法，其特征在于：所述语音特征参数包括语音的能量参数、基音参数、声道参数和清浊音参数。

6.一种端到端语音加密系统，其特征在于，包括：待加密语音段获取模块，特征模块，类语音获取模块和替换模块；

所述待加密语音段获取模块，用于获取待加密的语音段，所述语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

所述特征模块，用于对所述语音段提取语音特征参数{P1,P2,…Pn}，按预设规则组成m维特征矢量，再将所述m维特征矢量分裂成k个分裂矢量{V1,V2,…Vk}；其中m、n均为正整数且n≤m；

所述类语音获取模块，用于获取k个类语音帧S1,S2,…Sk，获取方式为：对应于每个分裂矢量Vi,从相应的量化码本Ci中查找与Vi距离最小的码矢，然后从矢量类语音库中获取与所述码矢对应的长度为L的类语音帧Si，其中i为整数且1≤i≤k；

所述替换模块，用于把k个类语音帧S1,S2,…Sk按预定顺序连接，组成长度为L*k的类语音段，作为加密语音段替换所述待加密的语音段。

7.一种端到端语音解密系统，其特征在于，包括：加密语音段获取模块，类语音获取模块，矢量模块，特征模块和合成模块；

所述加密语音段获取模块，用于获取加密语音段，所述加密语音段长度为L*k，其中k为正整数，L为预定的语音帧长度；

所述类语音获取模块，用于从所述加密语音段中按预定顺序提取k个类语音帧S1’,S2’,…Sk’，所述类语音帧的帧长为L；

所述矢量模块，用于获取k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’，获取方式为：对于每个类语音帧Si’进行识别，获取Si’在矢量类语音库中的标识，并从相应的量化码本Ci中获取所述标识对应的码矢，作为分裂矢量Vi’，其中i为整数且1≤i≤k；

所述特征模块，用于将k个分裂矢量V1’,V2’,…Vk’组成m维特征矢量，并按预设规则从所述m维特征矢量中获取语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}，其中m、n均为正整数且n≤m；

所述合成模块，用于使用所述语音特征参数{P1’,P2’,…Pn’}合成出长度为L*k的语音段，作为解密语音段。

8.一种移动终端，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于：使用该移动终端进行端对端语音通信时，所述处理器执行所述程序，实现权利要求1-3任一项所述的端到端语音加密方法。

9.一种移动终端，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于：使用该移动终端进行端对端语音通信时，所述处理器执行所述程序，实现权利要求4-5任一项所述的端到端语音解密方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时，实现权利要求1-3任一项所述的端到端语音加密方法的步骤，或者实现权利要求4-5任一项所述的端到端语音解密方法的步骤。

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