Алгоритм оценивания словесной разборчивости речи на основе функции когерентности
Ключевые слова:
маскирующий шум, словесная разборчивость речи, коэффициент корреляции, частотный спектр сигнала, средства активной защиты, функция когерентностиАннотация
Задача оценивания защищённости речевой информации конфиденциального характера в настоящее время является крайне актуальной. Но в условиях применения средств акустической защиты, то есть в условиях сильных шумов, существующие инструментально-расчётные методы дают большую погрешность при сравнении с крайне трудозатратными артикуляционными методами. В работе исследован метод оценки показателя защищённости речевой информации на основе корреляционного коэффициента Пирсона, но данный коэффициент обладает плохой чувствительностью к спектральным свойствам акустических сигналов. Поэтому автором предложен подход к определению показателя защищённости речевой информации на основе математического аппарата функции когерентности исходного и зашумлённого сигнала. В статье предлагается весь речевой частотный диапазон функции когерентности разбить на отдельные октавы. Посчитать математическое ожидание составляющих функции когерентности в октавах и на основе функции свёртки получить выражение для расчёта показателя защищённости речи. Предложенный алгоритм к определению показателя защищённости речевой информации позволяет повысить точность проводимой оценки.Литература
1. Гаврилова Е. С. Структура речевого воздействия // Вестник Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого. – Великий Новгород – 2015. – № 87. – Ч.1 – С.145-148.
2. Гаврилов И. В. Построение вероятностной модели комплексной системы защиты речевой информации для контроля ее защищенности / И. В. Гаврилов, Д. В. Гребенев // Вопросы защиты информации / ФГУП «ВИМИ». – М., 2015. – №3. – С. 79-84.
3. Аншакова Е. П., Чернышов А. К. Методика защиты помещений от утечки речевой информации по техническим каналам // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2010. – №1 (9). – С. 13-18.
4. Железняк В. К., Раханов К. Я., Бураченок И. Б. Оценка разборчивости речи взаимной корреляцией сигнала линейной частотной модуляции в каналах утечки инфомации // Вестн. Полоц. гос. ун-та. Сер. С. Фундаментальные науки. – 2015. – №12. – С. 22-27.
5. Сагдеев К. М., Петренко В. И. Методика оценки технической защищённости речевой информации в выделенных помещениях // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – №12 (137). – С. 121-129.
6. Железняк В. К., Макаров Ю. К., Хорев А. А. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации // Специальная техника. – 2000. – № 4. – С. 39–45.
7. Глущенко Л. А., Нырков А. П., Швед Д. В. Применение корреляционного подхода к определению качества речевой информации, зарегистрированной лазерным микрофоном // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. – 2015. – Вып.6 (34) – С. 187-195.
8. Гаврилов И. В. Методика оценивания качества маскирующего шума // Труды СПИИРАН. – 2015. – Вып.6 (43) – С. 179-190.
9. Дворянкин С.В., Макаров Ю.К., Хорев А.А. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации от утечки по техническим каналам // Защита информации. Инсайд. 2007. – № 2 (14). – С. 18-25.
10. Хорев А. А. Контроль эффективности защиты выделенных помещений от утечки речевой информации по техническим каналам // Защита информации. Инсайд. – 2010. – № 1 (31). – С. 34-45.
11. Покровский Н. Б. Расчёт и измерение разборчивости речи. – М.: "Связьиздат", 1962 – 392 с.
12. Быков Ю. С. Теория разборчивости речи в линиях связи. Оборонгиз, 1954.
13. Дворянкин С. В., Козлачков С. Б., Бонч-Бруевич А. М. Анализ возможностей корреляционного метода оценки эффективности маскирования речи белым шумом // РУНЦ «Безопасность» МГТУ им. Н.Э. Баумана [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://runc.bmstu.ru/articles/kor_filters.pdf. – Дата обращения: 18.06.2016 г.
14. Журавлёв В. М., Архипова Е. А. Метод экспериментального анализа функции эффективности маскирования речи // Национальный технический университет Украины "КПИ". Вестник Винницкого политехнического института. – 2009. – № 1.
15. Тактаров Н. Г. Справочник по высшей математике для студентов вузов / Н.Г. Тактаров. – М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. – 880 с.
16. Бендат Дж. Прикладной анализ случайных данных: Пер.с англ. / Дж. Бендат, А. Пирсол. – М.: Мир, 1989. – 540 с.
17. Ханян Г. С. Некоторые аспекты конструирования и вычисления дискретной функции когерентности двух сигналов // Вестник научно-технического развития. – 2010. – №7 (35). – С. 31–35.
18. Бороноев В. В. Оценка функции когерентности пульсовых сигналов при многоканальной пульсометрии / В. В. Бороноев, В. Д. Омпоков, Б. З Гармаев // Вестник бурятского государственного университета. – 2012. – №3. – С. 219–221.
19. Stoica P. Introductionton to Spectral Analysis / P. Stoica, R. L. Moses. – Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall. – 1997. – 345 p.
20. Kay S. M. Modern Spectral Estimation / S. M. Kay. – Englewood Cliffs. NJ: Prentice-Hall, – 1988, 576 p.
21. Отнес Р. Прикладной анализ временных рядов / Р. Отнес , Л. Эноксон. – М.: Мир, 1982 – 432 с.
22. Rabiner L. R. Theory and Application of Digital Signal Processing / L. R. Rabiner, B. Gold. – EnglewoodCliffs, NJ: Prentice-Hall – 1975, 762 p.
23. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С. Л. Марпл-мл. – М.: Мир, 1990. – 584 с.
2. Гаврилов И. В. Построение вероятностной модели комплексной системы защиты речевой информации для контроля ее защищенности / И. В. Гаврилов, Д. В. Гребенев // Вопросы защиты информации / ФГУП «ВИМИ». – М., 2015. – №3. – С. 79-84.
3. Аншакова Е. П., Чернышов А. К. Методика защиты помещений от утечки речевой информации по техническим каналам // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2010. – №1 (9). – С. 13-18.
4. Железняк В. К., Раханов К. Я., Бураченок И. Б. Оценка разборчивости речи взаимной корреляцией сигнала линейной частотной модуляции в каналах утечки инфомации // Вестн. Полоц. гос. ун-та. Сер. С. Фундаментальные науки. – 2015. – №12. – С. 22-27.
5. Сагдеев К. М., Петренко В. И. Методика оценки технической защищённости речевой информации в выделенных помещениях // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – №12 (137). – С. 121-129.
6. Железняк В. К., Макаров Ю. К., Хорев А. А. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации // Специальная техника. – 2000. – № 4. – С. 39–45.
7. Глущенко Л. А., Нырков А. П., Швед Д. В. Применение корреляционного подхода к определению качества речевой информации, зарегистрированной лазерным микрофоном // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. – 2015. – Вып.6 (34) – С. 187-195.
8. Гаврилов И. В. Методика оценивания качества маскирующего шума // Труды СПИИРАН. – 2015. – Вып.6 (43) – С. 179-190.
9. Дворянкин С.В., Макаров Ю.К., Хорев А.А. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации от утечки по техническим каналам // Защита информации. Инсайд. 2007. – № 2 (14). – С. 18-25.
10. Хорев А. А. Контроль эффективности защиты выделенных помещений от утечки речевой информации по техническим каналам // Защита информации. Инсайд. – 2010. – № 1 (31). – С. 34-45.
11. Покровский Н. Б. Расчёт и измерение разборчивости речи. – М.: "Связьиздат", 1962 – 392 с.
12. Быков Ю. С. Теория разборчивости речи в линиях связи. Оборонгиз, 1954.
13. Дворянкин С. В., Козлачков С. Б., Бонч-Бруевич А. М. Анализ возможностей корреляционного метода оценки эффективности маскирования речи белым шумом // РУНЦ «Безопасность» МГТУ им. Н.Э. Баумана [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://runc.bmstu.ru/articles/kor_filters.pdf. – Дата обращения: 18.06.2016 г.
14. Журавлёв В. М., Архипова Е. А. Метод экспериментального анализа функции эффективности маскирования речи // Национальный технический университет Украины "КПИ". Вестник Винницкого политехнического института. – 2009. – № 1.
15. Тактаров Н. Г. Справочник по высшей математике для студентов вузов / Н.Г. Тактаров. – М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. – 880 с.
16. Бендат Дж. Прикладной анализ случайных данных: Пер.с англ. / Дж. Бендат, А. Пирсол. – М.: Мир, 1989. – 540 с.
17. Ханян Г. С. Некоторые аспекты конструирования и вычисления дискретной функции когерентности двух сигналов // Вестник научно-технического развития. – 2010. – №7 (35). – С. 31–35.
18. Бороноев В. В. Оценка функции когерентности пульсовых сигналов при многоканальной пульсометрии / В. В. Бороноев, В. Д. Омпоков, Б. З Гармаев // Вестник бурятского государственного университета. – 2012. – №3. – С. 219–221.
19. Stoica P. Introductionton to Spectral Analysis / P. Stoica, R. L. Moses. – Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall. – 1997. – 345 p.
20. Kay S. M. Modern Spectral Estimation / S. M. Kay. – Englewood Cliffs. NJ: Prentice-Hall, – 1988, 576 p.
21. Отнес Р. Прикладной анализ временных рядов / Р. Отнес , Л. Эноксон. – М.: Мир, 1982 – 432 с.
22. Rabiner L. R. Theory and Application of Digital Signal Processing / L. R. Rabiner, B. Gold. – EnglewoodCliffs, NJ: Prentice-Hall – 1975, 762 p.
23. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С. Л. Марпл-мл. – М.: Мир, 1990. – 584 с.
An Algorithm for Assessing Verbal Speech Recognition based on the Coherence Function
Abstract
The problem of estimating the vulnerability of the speech information of a confidential nature is currently topical. However, in the use of means of acoustic protection, i.e. in conditions of strong noise, the existing instrumental and computational methods give greater accuracy when compared with the extremely labor intensive methods of articulation. In the paper we study the method of estimating the security of voice data based on the Pearson correlation coefficient. This ratio has poor sensitivity to the spectral properties of the acoustic signals. Therefore, the author suggests an approach to the definition of the security indicator of voice data based on the mathematical apparatus of the coher-ence function of source and noisy signals. We propose to split the entire speech frequency range of the coherence function into separate octaves. We also offer to calculate the expectation of the coherence function components in octaves and on the basis of convolution function obtain an expression for calculating the index of the vulnerability of speech. The proposed algorithm for determining the vulnerability index of voice data allows improving the assessment accuracy.
Опубликован
2016-10-10
Как цитировать
Гаврилов, И. В. (2016). Алгоритм оценивания словесной разборчивости речи на основе функции когерентности. Труды СПИИРАН, 5(48), 88-106. https://doi.org/10.15622/sp.48.5
Раздел
Информационная безопасность
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
