[发明专利]一种支持隐私保护的语音数据加密方法及系统

说明书

本发明公开一种支持隐私保护的语音数据加密方法及系统。该方法包括：获取语音信号；对语音信号进行分帧预处理，得到多帧语音的采样点，每一帧语音的长度为N；对每一帧语音的采样点采用由Folded‑towel三维离散混沌系统生成的第一维混沌序列进行置乱操作，得到置乱操作后的每一帧语音帧；将置乱后的每一帧语音帧的前N‑1位采样点采用Folded‑towel三维离散混沌系统生成的第二维混沌序列和第三维混沌序列进行替换扩散操作，得到多帧加密语音；将各帧加密语音按照置乱操作的顺序连接起来重新构造为时域语音，得到加密语音信号。采用本发明的方法或系统能够有效地保护语音数据拥有者存放到云端语音数据的隐私安全。

技术领域

本发明涉及云端语音数据隐私保护领域，特别是涉及一种支持隐私保护的语音数据加密方法及系统。

背景技术

随着云存储技术的深入研究与应用，为了保护语音数据拥有者数据的隐私安全，对包含敏感内容的语音数据在客户端加密后上传是保障语音数据隐私和安全的重要方式之一，系统所采用的加密算法需要保证加密语音的安全性、高效性、以及解密语音的听觉质量。因此，如何保证存储在云端的语音数据的隐私安全成为了研究热点问题。

目前，对语音数据的加密多数采用盲源分离、混沌等加密方式，例如，混沌加密通过生成具有较强随机性的混沌序列对语音信号进行扩散和替换达到加密的目的，具有很高的效率和安全性。其中，对语音信号的替换是通过数字语音的各个采样点与混沌序列进行异或运算实现的，由此增强了算法的加密效果。另外，盲源分离理论研究深度和算法实现难度都较大，目前对于盲源分离的研究仍然很不成熟，难以满足许多实际应用需求，应用也比较少。

综上所述，现有的密文语音检索方案所采用的语音加密方法为AES以及低维混沌，由于语音量化后数据量巨大，传统的加密方式需要多轮加密，系统较为复杂，并且安全性和效率比较差，不能满足实际应用，而低维混沌映射由于受到计算机有限精度效应影响，其混沌映射的无序性会随时间慢慢减弱，并且低维混沌序列加密方式简单，控制参数较少，易受混沌重构的威胁。由于存放至云服务器的语音往往包含许多敏感信息，如果发生数据泄露，将会对语音数据拥有者带来无法估量的利益损失，这就对用于加密语音数据拥有者存放到云端语音数据的加密算法提出了更高的要求，因此，使用加密性能更好的语音加密方法及系统对存放到云端的语音数据加密成为了必然趋势。

发明内容

本发明的目的是提供一种支持隐私保护的语音数据加密方法及系统，能够有效地保护语音数据拥有者存放到云端语音数据的隐私安全。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种支持隐私保护的语音数据加密方法，所述方法应用一种Folded-towel三维离散混沌系统，所述方法包括：

获取语音信号；

对所述语音信号进行分帧预处理，得到多帧语音的采样点，每一帧语音的长度为N；

对每一帧语音的所述采样点采用由所述Folded-towel三维离散混沌系统生成的第一维混沌序列进行置乱操作，得到置乱操作后的每一帧语音帧；

将所述置乱后的每一帧语音帧的前N-1位采样点采用Folded-towel三维离散混沌系统生成的第二维混沌序列和第三维混沌序列进行替换扩散操作，得到多帧加密语音；

将各帧所述加密语音按照置乱操作的顺序连接起来重新构造为时域语音，所述时域语音为最终得到的加密语音信号。

可选的，所述对语音信号进行分帧预处理，得到多帧语音的采样点，每一帧语音的长度为N，具体包括：