[发明专利]一种加密语音信号的感知哈希特征提取方法及系统在审

专利信息
申请号: 201810971905.1 申请日: 2018-08-24
公开(公告)号: CN109036439A 公开(公告)日: 2018-12-18
发明(设计)人: 张秋余;周亮;张其文;晏燕;葛子贤;李改莉;李昱州;张登海 申请(专利权)人: 兰州理工大学
主分类号: G10L19/00 分类号: G10L19/00;G10L19/02
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 王戈
地址: 730000 甘肃*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 加密语音 互相关系数 矩阵 感知哈希 特征系数矩阵 特征参数 特征提取 哈希 二进制 分解 非负矩阵 哈希函数 语音感知 直接提取 鲁棒性 区分性 分帧 感知
【权利要求书】:

1.一种加密语音信号的感知哈希特征提取方法,其特征在于,包括:

获取初始时域语音信号;

对所述初始时域语音信号进行置乱加密处理,得到加密语音信号;

采用窗函数对所述加密语音信号进行分帧,得到多个加密语音帧;

根据公式计算每个加密语音帧与相邻加密语音帧的短时互相关系数,得到互相关系数矩阵;其中,Ri(k)为第i个加密语音帧的短时互相关系数,Pi-1(m)为第i-1个加密语音帧,Pi(m+k)是第i个加密语音帧的移位序列,k为延迟量,L为加密语音帧的长度,m={1,2,…,L},i={2,3,…,fn},fn为加密语音帧的总帧数;

将互相关系数矩阵每行中的短时互相关系数按从大到小排列;

将互相关系数矩阵每行中前N个数值大的短时互相关系数确定为特征系数矩阵的元,得到特征系数矩阵,其中1≤N≤fn

采用非负矩阵分解方法对所述特征系数矩阵进行分解,得到特征参数矩阵;

利用哈希函数对所述特征参数矩阵进行二进制哈希构造,得到所述加密语音信号的感知哈希值。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述初始时域语音信号进行置乱加密处理,得到加密语音信号,具体包括:

对所述初始时域语音信号进行不重叠分帧处理,得到多个初始时域语音分帧信号;所述初始时域语音分帧信号的长度为256;

分别对每个所述初始时域语音分帧信号进行一维离散余弦变换,得到多个频域语音分帧信号;

利用随机数生成器为每个频域语音分帧信号生成一个唯一的整数,对频域语音分帧信号按随机分配的整数的大小进行排列,得到多个置乱后的频域语音分帧信号,其中1≤所述随机分配的整数的个数≤fn

对多个置乱后的频域语音分帧信号进行离散余弦反变换,得到多个置乱后的时域语音分帧信号;

将所述多个置乱后的时域语音分帧信号顺序连接,得到所述加密语音信号。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用窗函数对所述加密语音信号进行分帧,得到多个加密语音帧,具体包括:

采用窗函数对所述加密语音信号进行分帧,得到多个加密语音帧Pn(m)=ω(m)×Xe((n-1)×inc+m);

其中,Pn(m)是第n个加密语音帧,1≤n≤fn,ω(m)为窗函数,inc为后一帧对前一帧的位移量,m为加密语音帧的帧内样点数,Xe(.)为加密语音信号。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将互相关系数矩阵每行中前N个数值大的短时互相关系数确定为特征系数矩阵的元,得到特征系数矩阵,具体包括:

将互相关系数矩阵每行中前22个短时互相关系数确定为特征系数矩阵的元,得到特征系数矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用哈希函数对所述特征参数矩阵进行二进制哈希构造,得到所述加密语音信号的感知哈希值,具体包括:

利用哈希函数对所述特征参数矩阵进行二进制哈希构造,得到所述加密语音信号的感知哈希值;其中,Hx(i)为加密语音信号的感知哈希序列的第i个感知哈希值,H1(i)为特征参数矩阵的第i个值,H1(i+1)为特征参数矩阵的第i+1个值。

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