CN112104439B - 一种自适应录音干扰方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自适应录音干扰方法及系统。该方法包括：获取目标语音信号；将目标语音信号向
Figure 86407DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，得到目标语音信号在
Figure 597023DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 845601DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 834286DEST_PATH_IMAGE001
表示特征参量，
Figure 117500DEST_PATH_IMAGE003
表示倾斜度参量，
Figure 533438DEST_PATH_IMAGE004
表示分散性参数，
Figure 269312DEST_PATH_IMAGE005
表示位置参数；基于拟合参数，利用
Figure 294644DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比目标语音信号大的语音干扰信号；将语音干扰信号释放到空间中。本发明提供的自适应录音干扰方法及系统能够针对不同人的语音特征自适应的发出语音相似、幅度比目标语音信号大的声掩语音干扰信号。

Description

一种自适应录音干扰方法及系统
技术领域
本发明涉及声学领域，特别是涉及一种自适应录音干扰方法及系统。
背景技术
近年来，随着信息技术的飞速发展，各种窃密手段层出不穷，国家秘密的安全保卫工作形势十分严峻。微型化的窃听窃照设备可以伪装成眼镜、汽车钥匙、钢笔和纽扣等形式，并具备无线发射和传输功能，这必然给保护国家秘密、军事秘密以及个人隐私造成极大的挑战，因此开展保护音频和图像信息的反窃听窃照技术方面的研究工作十分必要。
传统的防窃听方式是采用声掩干扰录音技术来干扰录音和窃听，其技术是采用大的声音淹没小的声音。采用的声音的波形、音量对于防窃听的干扰的效果非常重要。对于不同的人，语音的幅度、频率等特征各不相同，声掩干扰的语音信号需要根据不同人的语音特征进行自适应调整。传统语音处理采用训练目标说话人的混合高斯模型的时候往往不能得到一个训练充分的模型，或者训练的模型阶数很低，不能很好的代表目标说话人的特性。
发明内容
本发明的目的是提供一种自适应录音干扰方法及系统，能够针对不同人的语音特征，自适应的发出相应的声掩语音干扰信号。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种自适应录音干扰方法，包括：
获取目标语音信号；
将所述目标语音信号向
Figure 713742DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述
Figure 628608DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 54648DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 521401DEST_PATH_IMAGE003
表示特征参量，
Figure 432725DEST_PATH_IMAGE004
表示倾斜度参量，
Figure 744758DEST_PATH_IMAGE005
表示分散性参数，
Figure 559393DEST_PATH_IMAGE006
表示位置参数；
基于所述拟合参数，利用
Figure 931468DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；
将所述语音干扰信号释放到空间中。
可选的，所述将所述目标语音信号向
Figure 205455DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，具体包括：
采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向
Figure 586757DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合。
可选的，所述基于所述拟合参数，利用
Figure 754434DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号，具体包括：
利用
Figure 795946DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生分布特征参数
Figure 416283DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 70118DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 826721DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 947124DEST_PATH_IMAGE010
的语音干扰信号，其中，
Figure 821801DEST_PATH_IMAGE011
为预设系数，
Figure 279328DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 890438DEST_PATH_IMAGE013
表示语音干扰信号的特征参量，
Figure 306375DEST_PATH_IMAGE014
表示语音干扰信号的斜度参量，
Figure 42250DEST_PATH_IMAGE015
表示语音干扰信号的位置参数，
Figure 825440DEST_PATH_IMAGE016
表示语音干扰信号的分散性参数。
可选的，所述将所述语音干扰信号释放到空间中，具体包括：
将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。
本发明还提供了一种自适应录音干扰系统，包括：
目标语音信号采集模块，用于获取目标语音信号；
目标语音信号特征参数估计模块，用于将所述目标语音信号向
Figure 822215DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述
Figure 143475DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 225700DEST_PATH_IMAGE017
，其中，
Figure 431554DEST_PATH_IMAGE001
表示特征参量，
Figure 784300DEST_PATH_IMAGE004
表示倾斜度参量，
Figure 682986DEST_PATH_IMAGE018
表示分散性参数，
Figure 252507DEST_PATH_IMAGE006
表示位置参数；
语音干扰信号产生模块，用于基于所述拟合参数，利用
Figure 262052DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；
语音干扰信号释放模块，用于将所述语音干扰信号释放到空间中。
可选的，所述目标语音信号特征参数估计模块，具体包括：
特征参数估计单元，用于采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向
Figure 233419DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合。
可选的，所述语音干扰信号产生模块，具体包括：
语音干扰信号产生单元，用于利用
Figure 162060DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生分布特征参数
Figure 625403DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 173059DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 497467DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 597010DEST_PATH_IMAGE019
的语音干扰信号，其中，
Figure 282070DEST_PATH_IMAGE011
为预设系数，
Figure 758050DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 579376DEST_PATH_IMAGE013
表示语音干扰信号的特征参量，
Figure 115399DEST_PATH_IMAGE014
表示语音干扰信号的斜度参量，
Figure 756596DEST_PATH_IMAGE020
表示语音干扰信号的位置参数，
Figure 272154DEST_PATH_IMAGE021
表示语音干扰信号的分散性参数。
可选的，所述语音干扰信号释放模块，具体包括：
语音干扰信号释放单元，用于将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的自适应录音干扰方法及系统采用
Figure 72619DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型对目标语音信号进行拟合，得到拟合参数，并基于所述拟合参数，利用
Figure 389331DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度更大的干扰信号，从而防止被窃听。可见，本发明能够针对不同人的语音特征发出相适应的干扰信号。而且由于
Figure 908037DEST_PATH_IMAGE003
稳态分布模型能够很好地表征语音信号的特性，提高了防窃听效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的自适应录音干扰方法流程示意图；
图2为本发明实施例2提供的自适应录音干扰系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
参见图1，本实施例提供了一种自适应录音干扰方法，该方法包括：
步骤101：获取目标语音信号，如果获取到的目标语音信号不是数字信号，需要将其转化为数字信号。
步骤102：将目标语音信号向
Figure 601187DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，得到目标语音信号在
Figure 521738DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 274931DEST_PATH_IMAGE022
，其中，
Figure 779468DEST_PATH_IMAGE001
表示特征参量，
Figure 10729DEST_PATH_IMAGE004
表示倾斜度参量，
Figure 785787DEST_PATH_IMAGE023
表示分散性参数，
Figure 709881DEST_PATH_IMAGE006
表示位置参数。
步骤103：基于拟合参数，利用
Figure 203179DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比目标语音信号大的语音干扰信号。
步骤104：将语音干扰信号释放到空间中。
作为本实施例的一种实施方式，步骤102采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将目标语音信号向
Figure 238131DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合。具体可以如下：
Figure 867696DEST_PATH_IMAGE024
稳态分布的特征函数如下式所示
Figure 962690DEST_PATH_IMAGE025
其中：
Figure 444750DEST_PATH_IMAGE026
Figure 17813DEST_PATH_IMAGE027
各个参数的取值范围是：
Figure 767464DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 33360DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 970092DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 612426DEST_PATH_IMAGE031
。
采用基于最小二乘的牛顿迭代方法获取目标语音的特征参数，其代价函数为：
Figure 216582DEST_PATH_IMAGE032
式中，
Figure 653380DEST_PATH_IMAGE033
是第n次迭代拟合的语音信号特征函数。通过基于最小二乘的牛顿迭代方法，可以得到目标语音信号的在
Figure 841523DEST_PATH_IMAGE024
稳态分布中的拟合参数
Figure 756389DEST_PATH_IMAGE034
。
作为本实施例的一种实施方式，步骤103具体可以为：
设语音干扰信号的参数为
Figure 215052DEST_PATH_IMAGE035
，其中
Figure 947385DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 999654DEST_PATH_IMAGE037
、
Figure 842845DEST_PATH_IMAGE038
、
Figure 296961DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 701659DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 241225DEST_PATH_IMAGE041
为根据实际需求设定的系数。因此，语音干扰信号同样为
Figure 888107DEST_PATH_IMAGE024
稳态分布，同时可以根据目标语音信号自适应地调整，同时由于
Figure 196729DEST_PATH_IMAGE042
，所以语音干扰信号能够掩盖目标语音信号。
接下来，利用
Figure 270864DEST_PATH_IMAGE024
稳态分布产生随机的语音干扰信号，在产生相同特性的干扰信号的同时，又不影响正常的目标语音信号。设X为表示语音干扰信号的随机变量，则
Figure 32147DEST_PATH_IMAGE043
其中，V是均匀地分布在
Figure 482719DEST_PATH_IMAGE044
的随机变量，W是均值为1的独立指数随机变量，
Figure 645847DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 389419DEST_PATH_IMAGE046
。
作为本实施例的一种实施方式，步骤104将语音干扰信号通过扬声器释放到空间中，以对目标语音信号进行声掩干扰。
对于不同的人，语音的幅度、频率等特征各不相同，本发明采用稳态分布模型能够很好地表征语音信号的特性，并能够产生根据目标语音自适应地产生相似的干扰信号，提高防窃听效果。
实施例2
参见图2，本实施例提供了一种自适应录音干扰系统，该系统包括：
目标语音信号采集模块201，用于获取目标语音信号；
目标语音信号特征参数估计模块202，用于将所述目标语音信号向
Figure 903577DEST_PATH_IMAGE003
稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述
Figure 892262DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 644317DEST_PATH_IMAGE022
，其中，
Figure 325834DEST_PATH_IMAGE001
表示特征参量，
Figure 61709DEST_PATH_IMAGE004
表示倾斜度参量，
Figure 588505DEST_PATH_IMAGE047
表示分散性参数，
Figure 726226DEST_PATH_IMAGE006
表示位置参数；
语音干扰信号产生模块203，用于基于所述拟合参数，利用
Figure 80109DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；
语音干扰信号释放模块204，用于将语音干扰信号释放到空间中。
作为本实施例的一种实施方式，目标语音信号特征参数估计模块202，具体包括：
特征参数估计单元，用于采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将目标语音信号向
Figure 37700DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合。
作为本实施例的一种实施方式，语音干扰信号产生模块203，具体包括：
语音干扰信号产生单元，用于利用
Figure 633767DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生分布特征参数
Figure 625994DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 383734DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 94201DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 228379DEST_PATH_IMAGE019
的语音干扰信号，其中，
Figure 340692DEST_PATH_IMAGE011
为预设系数，
Figure 767869DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 965632DEST_PATH_IMAGE013
表示语音干扰信号的特征参量，
Figure 637922DEST_PATH_IMAGE014
表示语音干扰信号的斜度参量，
Figure 604741DEST_PATH_IMAGE020
表示语音干扰信号的位置参数，
Figure 704284DEST_PATH_IMAGE021
表示语音干扰信号的分散性参数。
作为本实施例的一种实施方式，所述语音干扰信号释放模块204，具体包括：
语音干扰信号释放单元，用于将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种自适应录音干扰方法，其特征在于，包括：
获取目标语音信号；
将所述目标语音信号向
Figure 797878DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述
Figure 183860DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 58538DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 922589DEST_PATH_IMAGE001
表示特征参量，
Figure 330436DEST_PATH_IMAGE003
表示倾斜度参量，
Figure 215216DEST_PATH_IMAGE004
表示分散性参数，
Figure 951090DEST_PATH_IMAGE005
表示位置参数；
基于所述拟合参数，利用
Figure 743466DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；
将所述语音干扰信号释放到空间中。
2.根据权利要求1所述的自适应录音干扰方法，其特征在于，所述将所述目标语音信号向
Figure 881186DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，具体包括：
采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向
Figure 700981DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合。
3.根据权利要求1所述的自适应录音干扰方法，其特征在于，所述基于所述拟合参数，利用
Figure 924152DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号，具体包括：
利用
Figure 254639DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生分布特征参数
Figure 246866DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 270186DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 980653DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 849252DEST_PATH_IMAGE009
的语音干扰信号，其中，
Figure 961564DEST_PATH_IMAGE010
为预设系数，
Figure 391671DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 589434DEST_PATH_IMAGE012
表示语音干扰信号的特征参量，
Figure 996145DEST_PATH_IMAGE013
表示语音干扰信号的倾斜度参量，
Figure 87597DEST_PATH_IMAGE014
表示语音干扰信号的位置参数，
Figure 328086DEST_PATH_IMAGE015
表示语音干扰信号的分散性参数。
4.根据权利要求1所述的自适应录音干扰方法，其特征在于，所述将所述语音干扰信号释放到空间中，具体包括：
将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。
5.一种自适应录音干扰系统，其特征在于，包括：
目标语音信号采集模块，用于获取目标语音信号；
目标语音信号特征参数估计模块，用于将所述目标语音信号向
Figure 872200DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述
Figure 223547DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布中的拟合参数
Figure 396602DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 667047DEST_PATH_IMAGE001
表示特征参量，
Figure 573823DEST_PATH_IMAGE003
表示倾斜度参量，
Figure 587915DEST_PATH_IMAGE004
表示分散性参数，
Figure 529326DEST_PATH_IMAGE005
表示位置参数；
语音干扰信号产生模块，用于基于所述拟合参数，利用
Figure 236251DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；
语音干扰信号释放模块，用于将所述语音干扰信号释放到空间中。
6.根据权利要求5所述的自适应录音干扰系统，其特征在于，所述目标语音信号特征参数估计模块，具体包括：
特征参数估计单元，用于采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向
Figure 630323DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布模型进行拟合。
7.根据权利要求5所述的自适应录音干扰系统，其特征在于，所述语音干扰信号产生模块，具体包括：
语音干扰信号产生单元，用于利用
Figure 683992DEST_PATH_IMAGE001
稳态分布随机产生分布特征参数
Figure 214331DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 826578DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 832580DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 329420DEST_PATH_IMAGE009
的语音干扰信号，其中，
Figure 104478DEST_PATH_IMAGE010
为预设系数，
Figure 762993DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 754826DEST_PATH_IMAGE012
表示语音干扰信号的特征参量，
Figure 789778DEST_PATH_IMAGE013
表示语音干扰信号的倾斜度参量，
Figure 419343DEST_PATH_IMAGE014
表示语音干扰信号的位置参数，
Figure 248758DEST_PATH_IMAGE015
表示语音干扰信号的分散性参数。
8.根据权利要求5所述的自适应录音干扰系统，其特征在于，所述语音干扰信号释放模块，具体包括：
语音干扰信号释放单元，用于将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。
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