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[發明專利]可實現篡改定位的語音感知哈希內容認證方法有效

專利信息
申請號: 201210409406.6 申請日: 2012-10-24
公開(公告)號: CN102915740A 公開(公告)日: 2013-02-06
發明(設計)人: 張秋余;邸燕君;黃羿博;陳海燕;劉揚威;省鵬飛;楊仲平 申請(專利權)人: 蘭州理工大學
主分類號: G10L19/087 分類號: G10L19/087;G10L25/45
代理公司: 蘭州振華專利代理有限責任公司 62102 代理人: 董斌
地址: 730050 *** 國省代碼: 甘肅;62
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 實現 篡改 定位 語音 感知 內容 認證 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于多媒體信息安全領域,基于語音感知哈希技術,提出了一種高效的可實現篡改區域精確定位的語音內容認證方法,可用于語音通信中的內容認證并可實現精確的篡改區域定位。

背景技術

[0002]?隨著數字信號處理技術、移動通信技術和互聯網等技術的快速發展,對音頻數據的偽造趨于隱蔽化,并且可以以極低的成本進行,因此對音頻數據的內容完整性認證需求日益增加。語音作為音頻的重要組成部分,其完整性在新聞報道、電話通信、金融交易、電子政務等應用中非常重要。語音的語義通過簡單的重排或去除幾個單詞就會改變,因此,語音的完整性與真實性只靠人類聽覺來判斷是遠遠不夠的。

對人類聽覺系統來講,語音內容認證技術需要保護的是語音內容而不是比特流本身的完整性,因此它應該能夠容忍一些保持語音聽覺質量或者語義的正常信號處理操作而不觸發檢測器。有效的內容完整性保護方法,不僅要滿足感知內容認證所必需的魯棒性、區分性,還需要滿足語音通信中的實時性,才能真正在語音認證系統中實用。語音內容認證技術可以實現對語音數據完整性、真實性進行保護,它保證接收到的語音數據在傳送過程中沒有經過第三方的惡意編輯和篡改,即在人類聽覺感知系統的意義上與原始語音是完全相同的??蓪崿F語音感知內容認證的技術主要有數字簽名,數字水印和感知哈希等。與數字水印技術相比,感知哈希技術不會對語音數據造成任何改變,其魯棒性也更好。

當前針對語音的感知哈希的研究很少,尤其是用于語音內容認證,語音感知內容認證就是實現對通信終端的語音信號進行篡改檢測與定位。焦玉華等人(見文獻JIAO?Yu-hua,?LI?Qiong,?NIU?Xia-mu.?Compressed?domain?perceptual?hashing?for?MELP?coded?speech[J].?IEEE?Computer?Society,?2008:?410-413.)提出了結合MELP的語音感知哈希算法;陳寧等人(見文獻CHEN?Ning,?WAN?Wang-gen.?Robust?speech?hash?function[J].?ETRI?Journal,?2010,?32(2):?345-347.)提出了基于線性預測系數(LPC)的非負矩陣分解(NMF)的魯棒語音哈希函數;陳寧等人(見文獻CHEN?Ning,?WAN?Wang-gen.?Speech?hashing?algorithm?based?on?short-time?stability[C]//?ICANN?2009,?Part?II,?LNCS?5769,?2009:426-434.)還提出了基于短時穩定性的語音哈希算法。這些算法都能夠有效檢測惡意篡改,然而效率卻不是很高,也不能實現篡改定位。

線性預測分析是目前分析語音信號最有效的方法之一。線性預測可用很少的參數有效而又正確地表現語音波形及其頻譜的性質,而且計算效率高,在應用上靈活方便。從LPC系數到LSP系數的轉化可采用多種方法求解,如:代數方程式求解法,離散傅里葉變換法(DFT),切比雪夫多項式求解法等。LSP參數是LPC在頻域的一種等價表示,比LPC參數有更好的魯棒性,可用來估計基本的語音特性,與語音譜包絡的關系較時域的LPC更為緊密,并且具有更好的量化特性與插值特性,被廣泛的應用于各種語音編碼標準中,并且在語音識別等方面也得到了較好的應用。

一種認證算法的效率主要與提取的特征尺度、算法計算量和特征提取的復雜度三個因素有關。提取何種特征直接影響算法性能,為了達到較小的認證計算量與數據量,應該提取與語義相關的特征,而非信號特征。

發明內容

本發明的目的是提供一種可實現篡改定位的語音感知哈希內容認證方法。

本發明是可實現篡改定位的語音感知哈希內容認證方法,其步驟為:

(1)?對語音信號A進行分幀,分為20ms的等長幀,使用漢明窗進行加窗,幀移為15ms;

(2)?對每一幀語音信號進行LPC分析,求得其10階LPC系數;

(3)?將每一幀LPC系數轉化為LSP系數,每一幀語音信號的LSP系數為一行組合為矩陣A;

(4)?將LSP系數順序分組,并將各組加權分解矩陣A得新矩陣AJ;

(5)?生成哈希向量h,????????????????????????????????????????????????;

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