СИСТЕМНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЧЕПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ В СФЕРЕ БЕЗОПАСНОСТИ, СВЯЗИ И УПРАВЛЕНИЯ

Сергей В. Дворянкин, Сергей В. Уленгов, Роман А. Устинов, Никита С. Дворянкин, Антон О. Антипенко

Аннотация


Речеподобные сигналы (РПС) наряду с оригинальной речью всё активнее применяются в системах безопасности, связи и управления, всё чаще замещая в них последнюю. Цельработы состоит в уточнении инструментария моделирования для формирования речеподобных сигналов с заданными характеристиками при построении эффективных систем обработки и защиты акустической (речевой) информации. Методы.Рассмотрены методы формирования речеподобных сигналов по заданным изображениям их спектрограмм с раздельной или совместной обработкой их гармонической и формантной структур, соответствующей выбранной для конкретного приложения системной модели РПС. Результаты.Предложено в различных приложениях рассматривать РПС в виде комплекса реальных моделей прямого, косвенного и условного подобия системного отображения оригинальной речи. Выводы. Рассмотрены основные области применения системных моделей РПС. Оценены возможности и перспективы использования РПС для передачи в каналах речевых коммуникаций графической информации, в том числе о биометрических признаках легитимных удаленных пользователей защищённых информационных ресурсов.


Ключевые слова


речеподобные сигналы, безопасность, модель, биометрия.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Воробьёв В.И., Давыдов А.Г., Давыдов Г.В. Речеподобные сигналы: разновидности, основные параметры, способы формирования, области применения. / Доклады БГУИР. №3 (41). 2009. С. 9–6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rechepodobnye-signaly-raznovidnosti-osnovnye-parametry-sposoby-formirovaniya-oblasti-primeneniya/viewer (дата обращения: 01.12.2019).

2. Устинов, Роман А. Особенности современных систем защиты речевой информации. / Безопасность информационных технологий, [S.l.], v. 24, n. 4. P. 71–79, nov. 2017. ISSN 2074-7136.
URL: https://bit.mephi.ru/index.php/bit/article/view/279 (дата обращения: 24.01.2019).
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2017.4.08.

3. Дворянкин, Сергей В.; Дворянкин, Никита С.; Устинов, Роман А. Развитие технологий образного анализа-синтеза акустической (речевой) информации в системах управления, безопасности и связи. Безопасность информационных технологий, [S.l.], v. 26, n. 1. P. 64–76, mar. 2019. ISSN 2074-7136.
URL: (дата обращения: 01.12.2019).
DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2019.1.07.

4. 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. URL: http://www.inside-zi.ru/pages/2_2007/18.html (дата обращения: 01.12.2019).

5. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Ф.П. Тарасенко. 2-е изд., перераб. и доп. - Москва. КНОРУС, 2019. – 322 с.

6. Дворянкин, Никита Сергеевич. Анализ методов скрытного маркирования голосовых команд дистанционного речевого управления для подтверждения их подлинности. Безопасность информационных технологий, [S.l.], v. 24, n. 1. P. 18–27, apr. 2017. ISSN 2074-7136.
URL: (дата обращения: 01.12.2019).

7. Дворянкин С.В., Нагорных И.М. К вопросу о технологии преобразования звук – изображение – звук. / Спецтехника и связь. 2013. № 1. С. 28–32.
URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=18876233. (дата обращения: 01.12.2019).

8. Spanias A.S.,"Speech Coding: A Tutorial Review, Proc. Ieee, 82 (1994), 1541–1582.

9. Давыдов Г.В., Попов В.А., Потапович А.В., Сейткулов Е.Н., Савченко И.В. Синтез речеподобных сигналов на белорусском языке. / Доклады БГУИР. №4 (90). 2015. P. 9–16.
URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29737598 (дата обращения: 01.12.2019).

10. Дворянкин С.В. Речевая подпись. M.: РИО МТУСИ. 2003. – 184 c.

11. Natural Tts Synthesis By Conditioning Wavenet On Mel Spectrogram Predictions Jonathan Shen, Ruoming Pang, Ron J. Weiss, Mike Schuster, Navdeep Jaitly, Zongheng Yang, Zhifeng Chen, Yu Zhang, Yuxuan Wang, RJ Skerry-Ryan, Rif A. Saurous, Yannis Agiomyrgiannakis, and Yonghui Wu.
URL: https://arxiv.org/pdf/1712.05884.pdf (дата обращения:12.02.2018).

12. Griffin D.W. and Lim J.S., “Signal estimation from modified short-time Fourier transform,” IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1984. P. 236–243.

13. McAulay R.J., Quatieri T.F, Speech Analysis/Synthesis Based on a Sinusoidal Representation, IEEE Trans. on Acoust., Speech and Signal Processing. 1988. Vol. ASSP-34. P. 744–754.

14. Malik, Hafiz. “Securing Voice-driven Interfaces against Fake (Cloned) Audio Attacks.” CoRR abs/1902.06782 (2019): n. Pag

15. Рашевский Я.И., Каргашин В.Л. Обзор зарубежных методов определения разборчивости речи. [Текст]: научное издание / Ярослав Игоревич Рашевский, Виктор Леонидович Каргашин // Спец. техн. – 2003. N 1. С. 44–52: 1 ил. – 4
URL: http://irbiscorp.spsl.nsc.ru/webirbis-cgi-cnb-new/cgiirbis_64.exe?Z21ID=&I21DBN=AB&P21DBN=AB&S21STN=1&S21REF=&S21FMT=fullwebr&C21COM=S&S21CNR=20&S21P01=0&S21P02=1&S21P03=A=&S21STR=Рашевский,%20Ярослав%20Игоревич (дата обращения: 01.12.2019).

16. Алюшин В.М., Дворянкин С.В. Технологии образного анализа в задачах цифровой обработки речевой информации. // Научная визуализация. 2013. Т. 5. № 3. С. 75–88. URL: http://sv-journal.org./2013-3/06.php?lang=en (дата обращения: 01.12.2019).




DOI: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2019.4.08

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.