RU2622631C1 - Method of forming masking interference for protection of speech information - Google Patents
Method of forming masking interference for protection of speech information Download PDFInfo
- Publication number
- RU2622631C1 RU2622631C1 RU2016109068A RU2016109068A RU2622631C1 RU 2622631 C1 RU2622631 C1 RU 2622631C1 RU 2016109068 A RU2016109068 A RU 2016109068A RU 2016109068 A RU2016109068 A RU 2016109068A RU 2622631 C1 RU2622631 C1 RU 2622631C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- masking
- signal
- speech
- noise
- spectrum
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03B—GENERATION OF OSCILLATIONS, DIRECTLY OR BY FREQUENCY-CHANGING, BY CIRCUITS EMPLOYING ACTIVE ELEMENTS WHICH OPERATE IN A NON-SWITCHING MANNER; GENERATION OF NOISE BY SUCH CIRCUITS
- H03B29/00—Generation of noise currents and voltages
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04K—SECRET COMMUNICATION; JAMMING OF COMMUNICATION
- H04K3/00—Jamming of communication; Counter-measures
- H04K3/40—Jamming having variable characteristics
- H04K3/42—Jamming having variable characteristics characterized by the control of the jamming frequency or wavelength
Abstract
Description
Изобретение относится к области защиты информации и может быть использовано для маскирования речевых сигналов (PC) в каналах утечки конфиденциальной информации.The invention relates to the field of information security and can be used to mask speech signals (PC) in the leakage channels of confidential information.
Известен способ маскирования речевой информации, передаваемой по проводным линиям связи, который основан на зашумлении линии связи в речевом диапазоне частот за счет линейного сложения речевого информационного сигнала с превышающим его по уровню шумовым сигналом. При этом демаскирование производят посредством адаптивной фильтрации принятого сигнала с компенсацией шумовой составляющей и выделением информационной составляющей, а зашумление линии связи осуществляют со стороны передатчика (см. патент РФ №2249307, кл. H04K 1/02. Способ защиты речевого информационного сигнала, передаваемого по линиям связи / В.Н. Световидов, М.Б. Федоров. Опубл. 27.03.2005).A known method of masking voice information transmitted over wired communication lines, which is based on the noise of the communication line in the speech frequency range due to the linear addition of the speech information signal with a noise signal exceeding it in level. In this case, unmasking is performed by adaptive filtering of the received signal with compensation of the noise component and the extraction of the information component, and the communication line is noisy from the transmitter side (see RF patent No. 2249307,
Недостатком этого способа является то, что для обеспечения необходимого уровня маскирования PC требуется значительное превышение уровня мощности шума над уровнем мощности сигнала, а это является демаскирующим признаком при передаче конфиденциальной информации.The disadvantage of this method is that to ensure the necessary level of masking PC requires a significant excess of the noise power level over the signal power level, and this is a unmasking sign when transmitting confidential information.
Наиболее близким по технической сущности (прототипом) к предлагаемому изобретению является способ формирования маскирующей помехи, который заключается в формировании шумового и маскирующего сигналов и их смешивании, при этом маскирующий сигнал формируется путем смешивания формантных сигналов, кратковременные автокорреляционные функции которых дополнительно маскируют кратковременные автокорреляционные функции вокализованных участков речевого сигнала. При этом формируется помеха с более высокими маскирующими свойствами (см. патент РФ №2154893, кл. Н03В 29/00. Способ и устройство формирования маскирующей помехи / Ф.С. Воевода, В.К. Железняк, В.Ф. Комарович, В.В. Панкин. Опубл. 20.08.2000).The closest in technical essence (prototype) to the present invention is a method for generating masking noise, which consists in generating noise and masking signals and mixing them, while the masking signal is formed by mixing formant signals, short-term autocorrelation functions of which additionally mask short-term autocorrelation functions of voiced sections speech signal. In this case, interference is formed with higher masking properties (see RF patent No. 2154893, class Н03В 29/00. Method and device for generating masking interference / F. S. Voevoda, V. K. Zheleznyak, V. F. Komarovich, V .V. Pankin. Publish. 08.20.2000).
Недостаток способа прототипа аналогичен недостатку способа аналога: для обеспечения необходимого уровня маскирования PC требуется значительное превышение уровня мощности шума над уровнем мощности сигнала, а это является демаскирующим признаком при передаче конфиденциальной информации.The disadvantage of the prototype method is similar to the disadvantage of the analog method: to ensure the necessary level of masking PC, a significant excess of the noise power level over the signal power level is required, and this is a unmasking sign when transmitting confidential information.
Задачей изобретения является создание способа формирования маскирующей помехи, позволяющего снизить уровень мощности маскирующей помехи относительно уровня мощности маскируемого речевого сигнала не снижая эффективность защиты речевой информации.The objective of the invention is to provide a method for generating a masking noise, which allows to reduce the power level of the masking noise relative to the power level of the masked speech signal without reducing the effectiveness of the protection of speech information.
Эта задача решается тем, что способ формирования маскирующей помехи для защиты речевой информации, заключающийся в том, что формируют шумовой и маскирующий сигналы с их последующим смешиванием, согласно изобретению дополнен тем, что для формирования маскирующего сигнала из заранее сформированной базы данных мод PC случайным образом выбирают моды. Осуществляют дискретное преобразование Фурье (ДПФ) выбранных мод, затем производят оценку спектров мощности мод и их нормировку в соответствии со значениями максимальной мощности в формантных областях маскируемого PC. [Форманта - область концентрации энергии в спектре речевого сигнала (см. М.А. Сапожков. Речевой сигнал в кибернетике и связи. - М.: Связьиздат, 1963, с. 414)]. После чего нормированные спектры мощности суммируют, получают амплитудный спектр, формируют стационарные участки маскирующего сигнала, длительность которых задают с учетом статистических свойств речевого сигнала, присваивают спектр фаз речевого сигнала, развернутый на 180°, подвергают обратному дискретному преобразованию Фурье (ОДПФ), преобразуют в аналоговую форму.This problem is solved in that the method of generating a masking noise to protect speech information, which consists in generating noise and masking signals with their subsequent mixing, according to the invention is supplemented by the fact that to generate a masking signal from a pre-formed database of PC modes, randomly select fashion. A discrete Fourier transform (DFT) of the selected modes is carried out, then the power spectra of the modes are estimated and normalized in accordance with the maximum power values in the formant regions of the masked PC. [Formant is the region of energy concentration in the spectrum of a speech signal (see MA Sapozhkov. A speech signal in cybernetics and communications. - M .: Svyazizdat, 1963, p. 414)]. After that, the normalized power spectra are summed up, an amplitude spectrum is obtained, stationary sections of the masking signal are formed, the duration of which is set taking into account the statistical properties of the speech signal, the phase spectrum of the speech signal is rotated 180 °, it is subjected to the inverse discrete Fourier transform (ODPF), it is converted to analog form.
Перечисленная новая совокупность существенных признаков обеспечивает возможность снизить уровень мощности маскирующей помехи относительно уровня мощности маскируемого речевого сигнала при сохранении уровня эффективности защиты речевой информации.The listed new set of essential features provides the opportunity to reduce the power level of masking noise relative to the power level of the masked speech signal while maintaining the level of effectiveness of protection of voice information.
Проведенный анализ уровня техники позволил установить, что аналоги, характеризующиеся совокупностью признаков, тождественных всем признакам заявляемого технического решения, отсутствуют, что указывает на соответствие заявляемого способа формирования маскирующей помехи условию патентоспособности "новизна".The analysis of the prior art made it possible to establish that analogues that are characterized by a combination of features that are identical to all the features of the claimed technical solution are absent, which indicates the compliance of the proposed method of forming a masking interference with the condition of patentability "novelty".
Результаты поиска известных решений в данной и смежных областях техники с целью выявления признаков, совпадающих с отличительными от прототипа признаками заявленного объекта, показали, что они не следуют явным образом из уровня техники. Из уровня техники также не выявлена известность влияния предусматриваемых существенными признаками заявленного изобретения преобразований на достижение указанного технического результата. Следовательно, заявленное изобретение соответствует условию патентоспособности "изобретательский уровень".Search results for known solutions in this and related fields of technology in order to identify features that match the distinctive features of the claimed object from the prototype showed that they do not follow explicitly from the prior art. The prior art also did not reveal the popularity of the impact provided by the essential features of the claimed invention, the transformations on the achievement of the specified technical result. Therefore, the claimed invention meets the condition of patentability "inventive step".
Заявленное изобретение поясняется следующими фигурами:The claimed invention is illustrated by the following figures:
фиг. 1 - эпюры напряжений временных реализаций фонемы «А» и ее пяти мод, полученных путем применения преобразования Хуанга-Гильберта;FIG. 1 - stress diagrams of temporary realizations of the phoneme “A” and its five modes obtained by applying the Huang-Hilbert transform;
фиг. 2 - процедура формирования спектра исходного сегмента маскирующего сигнала;FIG. 2 - the procedure for forming the spectrum of the initial segment of the masking signal;
фиг. 3 - блок-схема алгоритма, реализующего заявленный способ;FIG. 3 is a block diagram of an algorithm that implements the claimed method;
фиг. 4 - спектр маскирующей помехи, сформированной согласно заявленному способу, и спектр маскируемого PC при коэффициенте перекрытия спектров, равном 0,9.FIG. 4 is a spectrum of a masking interference generated according to the claimed method, and a spectrum of a masked PC with a spectral overlap coefficient of 0.9.
Реализация заявленного способа формирования маскирующей помехи для защиты речевой информации заключается в следующем.The implementation of the claimed method of forming a masking noise to protect speech information is as follows.
На подготовительном этапе записывают PC различных дикторов, отличающихся длительностью и содержанием.At the preparatory stage, PCs of various speakers are recorded, which differ in duration and content.
К каждой из записей последовательно применяют преобразование Хуанга-Гильберта, сущность которого заключается в том, что любой случайный процесс, а в частности PC, может быть представлен в виде аддитивной смеси мод сигнала gν(t) и остатка r(t) (см. Huang N.Е., Shen Z., Long S.R. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis //Proc. R. SOC. London, Ser. A. 1998. no. 454. P. 903-995):The Huang-Hilbert transform is sequentially applied to each record, the essence of which is that any random process, and in particular PC, can be represented as an additive mixture of signal modes g ν (t) and remainder r (t) (see Huang N.E., Shen Z., Long SR The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proc. R. SOC. London, Ser. A. 1998. no. 454. P . 903-995):
где ν=1, 2, …, V; V - число мод сигнала.where ν = 1, 2, ..., V; V is the number of signal modes.
Каждую моду PC gν(t) подвергают аналого-цифровомуEach PC g ν (t) mode is subjected to analog-to-digital
преобразованию (АЦП) и записывают в базу данных. База данных представляет собой таблицу, количество столбцов которой равно числу мод V, а количество строк таблицы равно количеству сегментов анализа записей дикторов Q.conversion (ADC) and write to the database. The database is a table, the number of columns of which is equal to the number of modes V, and the number of rows of the table is equal to the number of segments of analysis of Q speaker recordings.
Сформированную базу данных мод PC записывают в долгосрочную память.The generated database of PC mods is recorded in long-term memory.
На фиг. 1 представлены эпюры напряжений фонемы «А» и ее пяти мод, полученных путем применения преобразования Хуанга-Гильберта.In FIG. Figure 1 shows the stress diagrams of the phoneme “A” and its five modes obtained by applying the Huang – Hilbert transform.
На первом этапе маскируемый PC s(t) подвергают АЦП с частотой дискретизации ƒ∂=8 кГц.At the first stage, the masked PC s (t) is subjected to ADC with a sampling frequency of ƒ ∂ = 8 kHz.
Отсчеты преобразованного PC сегментируют на D участков локальной стационарности длительностью 32 мс по 256 отсчетов в каждом.The samples of the transformed PC are segmented into D sections of local stationarity with a duration of 32 ms and 256 samples in each.
Каждый сегмент последовательно подвергают дискретному преобразованию Фурье, результатами которого являются оценки спектра амплитуд и спектра фаз обрабатываемого сегмента PC APC(k, d), ФPC(k, d), где k - дискретная нормированная частота, d=1, 2, …, D. (см. А.И. Солонина, С.М. Арбузов. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB. - СПБ.: БХВ - Петербург, 2008. с. 339).Each segment is subsequently subjected to a discrete Fourier transform, the results of which are estimates of the amplitude spectrum and phase spectrum of the processed segment PC A PC (k, d), Ф PC (k, d), where k is the discrete normalized frequency, d = 1, 2, ... , D. (see A.I. Solonina, S.M. Arbuzov. Digital signal processing. Modeling in MATLAB. - SPB .: BHV - Petersburg, 2008. p. 339).
Спектр амплитуд сегмента PC APC(k, d) преобразуют в спектр мощности сегмента PC 
В спектре мощности каждого из анализируемых сегментов выделяют L формант и для каждой форманты определяют максимальное значение спектра мощности 
На втором этапе формируют сегменты маскирующего сигнала.In a second step, masking signal segments are formed.
Генератор случайных чисел генерирует W наборов по L случайных целых чисел z(w, l), где w=1, 2, …, W, распределенных по нормальному закону от 1 до Q, где Q - количество строк базы данных мод PC.The random number generator generates W sets of L random integers z (w, l), where w = 1, 2, ..., W, distributed according to the normal law from 1 to Q, where Q is the number of rows of the PC mode database.
В соответствии с номерами строк базы данных выбирают W наборов по L мод речевого сигнала g(n, w, l), где n - дискретное нормированное время.In accordance with the row numbers of the database, W sets of L modes of the speech signal g (n, w, l) are selected, where n is the discrete normalized time.
Каждую из мод подвергают ДПФ и оценивают спектр мощности соответствующей моды 
Значения спектров мощности мод PC нормируют в соответствии с выражениемThe values of the power spectra of the PC modes are normalized in accordance with the expression
Путем сложения L нормированных спектров мощности мод каждого из W наборов формируют W спектров мощности маскирующего сигнала в соответствии с выражениемBy adding L normalized power spectra of the modes of each of the W sets, W power spectra of the masking signal are formed in accordance with the expression
Процедура формирования спектра мощности сегмента маскирующего сигнала проиллюстрирована на фиг. 2.The procedure for generating the power spectrum of the masking signal segment is illustrated in FIG. 2.
Для каждого из w-го спектра сегмента маскирующего сигнала оценивают коэффициент перекрытия спектра:For each of the wth spectrum of the masking signal segment, the spectrum overlap coefficient is estimated:
где 
На следующем шаге определяют максимальный коэффициент перекрытия спектра среди W частных коэффициентов Ymax - max Y(w) и проверяют условие:In the next step, determine the maximum coefficient of spectrum overlap among W partial coefficients Y max - max Y (w) and check the condition:
При невыполнении этого условия, характеристические компоненты выбирают заново и вышеописанные процедуры повторяют.If this condition is not met, the characteristic components are selected again and the above procedures are repeated.
Если условие выполняется, то спектр мощности сегмента маскирующего сигнала, обладающий максимальным перекрытием спектра принимают за исходный спектр мощности маскирующего сигнала.If the condition is met, then the power spectrum of the segment of the masking signal having the maximum spectrum overlap is taken as the initial power spectrum of the masking signal.
На третьем этапе формируют стационарных участков маскирующего сигнала.In the third stage, stationary sections of the masking signal are formed.
Речевой сигнал представляет собой квазистационарный случайный процесс с периодом локальной стационарности длительностью до 100 мс. Средняя длительность гласных звуков составляет 180 мс, средняя длительность согласных 95 мс (см. В.Г. Михайлов, Л.В. Златоустова. Измерение параметров речи. - М.: Радио и связь, 1987. с. 26).The speech signal is a quasistationary random process with a period of local stationarity lasting up to 100 ms. The average duration of vowel sounds is 180 ms, the average duration of consonants is 95 ms (see V. G. Mikhailov, L. V. Zlatoustova. Measurement of speech parameters. - M .: Radio and communication, 1987. S. 26).
Генератором случайных чисел задают значение количества стационарных сегментов маскирующего сигнала DP, учитывающее статистику длительности фонем русского языка.The random number generator sets the value of the number of stationary segments of the masking signal D P , taking into account the statistics of the duration of the phonemes of the Russian language.
Исходный спектр мощности маскирующего сигнала повторяют на количестве сегментов DP. Для каждого следующего сегмента маскируемого PC пересчитывают коэффициент перекрытия спектра, и проверяют выполнение требования соответствия его значений норме YMC≥0,9.The initial power spectrum of the masking signal is repeated on the number of segments D P. For each subsequent segment of the masked PC, the spectrum overlap factor is recalculated, and the compliance of its values with the norm Y MC ≥0.9 is checked.
В случае невыполнения данного требования процесс формирования спектра мощности исходного сегмента маскирующего сигнала повторяют вновь.If this requirement is not fulfilled, the process of generating the power spectrum of the initial segment of the masking signal is repeated again.
Сформированный спектр мощности маскирующего сигнала преобразуют в спектр амплитуд маскирующего сигнала. Присваивают спектр фаз PC ФPC(k, d), развернутый на 180°и осуществляют обратное дискретное преобразование Фурье (ОДПФ).The generated power spectrum of the masking signal is converted into the spectrum of amplitudes of the masking signal. Assign the phase spectrum PC Ф PC (k, d), rotated 180 ° and carry out the inverse discrete Fourier transform (ODPF).
Маскирующий сигнал подвергают цифроаналоговому преобразованию (ЦАП) и смешивают с шумовым сигналом.The masking signal is subjected to digital-to-analog conversion (DAC) and mixed with a noise signal.
Блок-схема алгоритма, реализующего заявленный способ представлена на фиг. 3.A block diagram of an algorithm that implements the claimed method is presented in FIG. 3.
Для проверки результативности заявляемого способа были проведены эксперименты путем моделирования в программной среде MATLAB.To verify the effectiveness of the proposed method, experiments were conducted by modeling in the software environment MATLAB.
Для тестовой фразы «Актеры и актрисы драматического театра часто покупают в этой аптеке антибиотики» (см. ГОСТ Р 50840-95 "Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости"), сформирована маскирующая помеха согласно способу-прототипу и маскирующая помеха согласно заявленному способу.For the test phrase "Drama theater actors and actresses often buy antibiotics in this pharmacy" (see GOST R 50840-95 "Voice transmission through communication paths. Methods for assessing quality, intelligibility and recognition"), a masking noise is formed according to the prototype method and masking interference according to the claimed method.
В результате имитационного моделирования были получены следующие результаты: маскирующая помеха, реализованная согласно способу-прототипу обеспечивает коэффициент перекрытия спектра мощности маскирующей помехи над спектром мощности маскируемого речевого сигнала YMP≥0,9 при превышении уровня мощности помехи над уровнем мощности маскируемого речевого сигнала на NSR1=15 дБ. Маскирующая помеха, сформированная согласно предлагаемого способа, обеспечивает аналогичное значение коэффициента перекрытия при превышении уровня мощности помехи над уровнем мощности маскируемого речевого сигнала на NSR2=13,5 дБ. Что говорит о том, что заявленный способ обеспечивает снижение уровня мощности помехи на 1,5 дБ. Следовательно, технический результат, заявленный в задаче изобретения, достигнут.As a result of simulation, the following results were obtained: a masking noise, implemented according to the prototype method, provides a masking coefficient of the masked noise power spectrum over the masked speech signal power spectrum Y MP ≥0.9 when the noise power level exceeds the masked speech signal power level at NSR 1 = 15 dB. The masking noise formed according to the proposed method provides a similar value for the overlap coefficient when the power level of the interference exceeds the power level of the masked speech signal by NSR 2 = 13.5 dB. That suggests that the claimed method provides a reduction in the level of interference power by 1.5 dB. Therefore, the technical result claimed in the objective of the invention is achieved.
Спектр мощности сформированной заявленным способом маскирующей помехи и спектр маскируемого PC при коэффициенте перекрытия спектра, равном 0,9, изображен на фиг. 4.The power spectrum of the masked interference generated by the claimed method and the spectrum of the masked PC with a spectrum overlap coefficient of 0.9 are shown in FIG. four.
«Промышленная применимость» способа обусловлена наличием современной элементной базы, на основе которой могут быть выполнены устройства, реализующие данный способ.The "industrial applicability" of the method is due to the presence of a modern elemental base, on the basis of which devices that implement this method can be made.
Таким образом, предложенный способ формирования маскирующей помехи для защиты речевой информации обеспечивает снижение уровня мощности помехи по сравнению со способом прототипом.Thus, the proposed method of generating a masking noise to protect speech information provides a reduction in the level of interference power compared to the prototype method.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016109068A RU2622631C1 (en) | 2016-03-11 | 2016-03-11 | Method of forming masking interference for protection of speech information |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016109068A RU2622631C1 (en) | 2016-03-11 | 2016-03-11 | Method of forming masking interference for protection of speech information |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2622631C1 true RU2622631C1 (en) | 2017-06-16 |
Family
ID=59068372
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016109068A RU2622631C1 (en) | 2016-03-11 | 2016-03-11 | Method of forming masking interference for protection of speech information |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2622631C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU206958U1 (en) * | 2021-03-22 | 2021-10-04 | Общество с ограниченной ответственностью "Айфо-технолоджи" | PROTECTION DEVICE AGAINST UNAUTHORIZED RECORDING AND TRANSMISSION OF VOICE INFORMATION |
| RU2812340C1 (en) * | 2023-04-17 | 2024-01-30 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" | Method for generating and processing signal embedded in masking interference |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4103237A (en) * | 1955-12-15 | 1978-07-25 | International Telephone & Telegraph Corp. | Radio jamming system |
| EP0293167A2 (en) * | 1987-05-27 | 1988-11-30 | British Aerospace Public Limited Company | A communications jammer |
| RU2111527C1 (en) * | 1993-03-22 | 1998-05-20 | Владимир Кириллович Железняк | Device which measures characteristics of masking noise signals |
| RU2154893C1 (en) * | 1999-12-20 | 2000-08-20 | Военный университет связи | Masking jamming shaping method and device |
| RU2167497C2 (en) * | 1998-10-06 | 2001-05-20 | Закрытое акционерное общество "Лаборатория противодействия промышленному шпионажу" | Method for masking of acoustic communication lines |
-
2016
- 2016-03-11 RU RU2016109068A patent/RU2622631C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4103237A (en) * | 1955-12-15 | 1978-07-25 | International Telephone & Telegraph Corp. | Radio jamming system |
| EP0293167A2 (en) * | 1987-05-27 | 1988-11-30 | British Aerospace Public Limited Company | A communications jammer |
| RU2111527C1 (en) * | 1993-03-22 | 1998-05-20 | Владимир Кириллович Железняк | Device which measures characteristics of masking noise signals |
| RU2167497C2 (en) * | 1998-10-06 | 2001-05-20 | Закрытое акционерное общество "Лаборатория противодействия промышленному шпионажу" | Method for masking of acoustic communication lines |
| RU2154893C1 (en) * | 1999-12-20 | 2000-08-20 | Военный университет связи | Masking jamming shaping method and device |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU206958U1 (en) * | 2021-03-22 | 2021-10-04 | Общество с ограниченной ответственностью "Айфо-технолоджи" | PROTECTION DEVICE AGAINST UNAUTHORIZED RECORDING AND TRANSMISSION OF VOICE INFORMATION |
| RU2812340C1 (en) * | 2023-04-17 | 2024-01-30 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения" | Method for generating and processing signal embedded in masking interference |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gabbay et al. | Seeing through noise: Visually driven speaker separation and enhancement | |
| JP6109927B2 (en) | System and method for source signal separation | |
| KR100643310B1 (en) | Method and apparatus for disturbing voice data using disturbing signal which has similar formant with the voice signal | |
| GB2611430A (en) | Methods and apparatus for biometric processes | |
| FR2274101B1 (en) | ||
| Dranka et al. | Robust maximum likelihood acoustic energy based source localization in correlated noisy sensing environments | |
| Ganapathy | Multivariate autoregressive spectrogram modeling for noisy speech recognition | |
| RU2622631C1 (en) | Method of forming masking interference for protection of speech information | |
| Loughlin et al. | An information-theoretic approach to positive time-frequency distributions | |
| CN110503967B (en) | Voice enhancement method, device, medium and equipment | |
| CN103400578B (en) | Anti-noise voiceprint recognition device with joint treatment of spectral subtraction and dynamic time warping algorithm | |
| Voran | Using articulation index band correlations to objectively estimate speech intelligibility consistent with the modified rhyme test | |
| US20080027708A1 (en) | Method and system for FFT-based companding for automatic speech recognition | |
| Sanaullah et al. | Deception detection in speech using bark band and perceptually significant energy features | |
| Gandhiraj et al. | Auditory-based wavelet packet filterbank for speech recognition using neural network | |
| Blintsov et al. | The objectified procedure and a technology for assessing the state of complex noise speech information protection | |
| Guo et al. | Nec: Speaker selective cancellation via neural enhanced ultrasound shadowing | |
| Marković et al. | Whispered speech recognition based on gammatone filterbank cepstral coefficients | |
| Davis | Information theory: 3. Applications of information theory to research in hearing | |
| Siafarikas et al. | Wavelet packet based speaker verification | |
| Trysnyuk et al. | A method for user authenticating to critical infrastructure objects based on voice message identification | |
| Adrian et al. | Synthesis of perceptually plausible multichannel noise signals controlled by real world statistical noise properties | |
| Faundez-Zanuy et al. | Speaker identification experiments under gender de-identification | |
| RU2606566C2 (en) | Method and device for classifying noisy voice segments using multispectral analysis | |
| US9437199B2 (en) | Method and device for separating signals by minimum variance spatial filtering under linear constraint |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20180312 |