[發明專利]一種基于深度感知哈希的密文語音檢索方法及系統

有效

• 申請號: 202010766576.4
• 申請日: 2020-08-03
• 公開（公告）號: CN111897909B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 張秋余;白建;李昱州;趙雪嬌;許福久;趙振宇
• 申請（專利權）人: 蘭州理工大學
• 主分類號: G06F16/31
• 分類號: G06F16/31;G06F16/33;G06F21/60;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王立普

1.一種基于深度感知哈希的密文語音檢索方法，其特征在于，包括：

根據原始語音庫，對原始語音文件進行加密處理來構建密文語音庫；

根據所述原始語音庫，構造原始語音文件的深度感知哈希序列，并生成系統哈希索引表；

步驟1：語音特征提取；

首先對原始語音提取Log-Mel Spectrogram/MFCC特征；在特征提取階段，使用Librosa庫提取音頻特征，采樣率為16kHz，幀長、幀移分別設為25ms、10ms，采用漢明窗函數，并將輸入語音時長固定為10s；

步驟2：深度感知特征提取；

將提取的特征輸入到訓練好的CNN-BiLSTM網絡模型中，提取深度感知特征序列H＝{H(i)|i＝1,2,…,M}；

步驟3：深度感知哈希序列的構造；

將提取的深度感知特征序列H＝{H(i)|i＝1,2,…,M}進行哈希構造，生成深度感知哈希序列h＝{h(i)|i＝1,2,…,M}，其中二進制深度感知哈希序列的長度M＝384；二進制深度感知哈希序列構造函數如下所示；

其中，H_meadian是特征向量H的中值；

步驟4：系統哈希索引表的生成；按照上述3個步驟，得到全部原始語音(S1,S2,…,Sx)的深度感知哈希序列(h1,h2,…,hx)，并且每條語音生成的深度感知哈希序列與其相對應的密文語音構成Key-Value的一一映射關系，并上傳到云端的系統哈希索引表中；

構造待查詢語音的深度感知哈希序列；

根據所述待查詢語音的深度感知哈希序列利用歸一化漢明距離算法在所述系統哈希索引表中進行檢索匹配，得到檢索匹配結果；

將所述檢索匹配結果進行解密，并反饋給語音用戶。

2.根據權利要求1所述的基于深度感知哈希的密文語音檢索方法，其特征在于，所述構建密文語音庫，具體包括：

獲取原始語音庫中的原始語音文件；

利用具有二次非線性的4D超混沌加密算法對所述原始語音文件進行加密，并上傳至云端的密文語音庫中，得到構建后的密文語音庫。

3.根據權利要求1所述的基于深度感知哈希的密文語音檢索方法，其特征在于，所述根據所述待查詢語音的深度感知哈希序列利用歸一化漢明距離算法在所述系統哈希索引表中進行檢索匹配，得到檢索匹配結果，具體包括：

獲取相似性閾值；

根據所述待查詢語音的深度感知哈希序列利用歸一化漢明距離算法公式確定待查詢語音的深度感知哈希序列h_q和與存儲在云端的系統哈希索引表中的語音哈希序列h_x的距離；

判斷所述距離是否小于相似性閾值；

若是，則檢索匹配成功，將匹配成功的密文語音數據解密后反饋給查詢用戶；

若否，則檢索匹配失敗。