语音感知认证的关键技术研究

论文摘要

随着通信技术的发展,语音远程通信在交流中发挥了日益重要的作用,但无线以及网络等通信信道的开放性,也为窃听、篡改等恶意攻击提供了可乘之机,安全认证迫在眉睫。同时,语音认证有其特殊性。语音信息数据量大、冗余性高,使得传统文本的认证算法不再适合。通信终端的资源限制和语音的实时性要求,又对认证算法的效率要求很高。目前,针对语音的认证算法相对匮乏,相关研究有着很高的实用性和挑战性。因此,本文致力于语音感知认证体系的研究,从模型、算法到实现进行了深入探讨。本文的主要工作和创新如下:1.提出一种语音感知认证的模型。目前,语音感知认证的相关模型尚未建立。本文构造了语音感知认证的一般性模型,将语音感知摘要和公钥签名相结合,实现对语音内容和身份的双重认证。同时给出了算法框架,为具体认证算法的研究设计提供了理论基础。2.针对语音认证所要求的感知特性,提出一种结合MFCC特征与掩蔽效应的语音感知签名方法。MFCC算法是一种被广泛应用的语音特征参数,但若直接用于语音的内容认证,鲁棒性仍有不足。本文在MFCC算法中结合了掩蔽效应,去除了时频域中掩蔽阈值以下的冗余,减轻了人耳难以感知的微扰对认证结果的影响,增强了特征的鲁棒性。同时利用奇异值分解实现摘要构造,用AES和Rainbow算法进行加密和签名。对算法的鲁棒性、篡改敏感性和安全性进行实验分析,性能良好,兼备篡改定位功能,可以满足感知认证的要求。3.提出一种鲁棒高效的语音感知签名。在保证安全性和感知性的基础上,研究高效的特征提取算法,以达到在通信设备上实时应用的目的。算法首先对语音提取浊音帧,提高鲁棒性的同时降低了后续计算量。感知特征提取采用了Mel谱多子带滤波和功率谱差分,操作简单且对噪声鲁棒性良好。摘要构造采用RM-EPN编码,压缩签名长度,并进一步提高鲁棒性,最后结合公钥签名算法得到签名。该算法侧重于鲁棒性和效率设计,实用性良好。4.提出了多变量公钥算法的高效优化方案。鉴于语音感知签名中公钥算法的重要性,对采用的多变量公钥算法高效实现的关键性问题进行研究。针对域L上的模幂计算,采用了矩阵化方法;针对域K上的乘法,采用一种基于Bitslice和复合域思想的并行运算方法;针对密钥过长的问题,采用稀疏矩阵LU压缩编码方法。实验数据表明,本文的优化方案对算法的效率和存储长度有很大改进。5.针对语音通信终端的应用环境,在FPGA实现的Leon3系统平台上,实现了本文提出的语音感知认证系统。实验结果表明,本文的感知认证算法在保证各项性能的基础上,能够在嵌入式环境中实现对语音的实时认证,应用前景广阔。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 插图索引
• 表格索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 认证技术的发展和现状
• 1.2.1 传统认证技术
• 1.2.2 多媒体认证技术
• 1.2.2.1 数字签名
• 1.2.2.2 数字水印
• 1.3 本文研究思路和内容
• 1.3.1 数字签名目前研究进展
• 1.3.2 公钥密码算法的研究进展
• 1.3.3 本文研究内容
• 1.4 本文结构安排
• 1.5 本章小结
• 第2章 语音感知认证的理论基础
• 2.1 语音感知特征的理论基础
• 2.1.1 人耳听觉系统
• 2.1.2 临界频带
• 2.1.3 非线性效应与MFCC系数
• 2.1.3.1 非线性滤波器效应
• 2.1.3.2 倒谱分析
• 2.1.3.3 MFCC倒谱系数
• 2.1.4 听觉隐蔽效应
• 2.1.4.1 时域掩蔽
• 2.1.4.2 频域掩蔽
• 2.2 多变量公钥算法的理论基础
• 2.2.1 公钥算法综述
• 2.2.2 多变量公钥算法综述
• 2.2.2.1 有限域基础
• 2.2.2.2 基本结构
• 2.2.2.3 安全性和效率设计
• 2.2.2.4 MI算法
• 2.2.2.5 HFE算法
• 2.2.2.6 UOV算法
• 2.2.2.7 STS算法
• 2.2.3 Rainbow算法
• 2.2.3.1 Rainbow的基本结构
• 2.2.3.2 Rainbow的签名流程
• 2.2.3.3 Rainbow安全性分析
• 2.3 本章小结
• 第3章 语音感知签名的算法模型
• 3.1 模型描述
• 3.1.1 语音感知签名的特性
• 3.2 框架设计
• 3.2.1 识别与检索
• 3.2.2 完整性认证
• 3.2.3 水印支持
• 3.2.4 语音恢复和处理
• 3.3 感知摘要算法流程
• 3.3.1 预处理
• 3.3.1.1 预加重
• 3.3.1.2 端点检测
• 3.3.1.3 分帧
• 3.3.1.4 加窗
• 3.3.1.5 其他
• 3.3.2 线性变换
• 3.3.3 特征提取
• 3.3.4 后处理
• 3.3.5 映射
• 3.4 本章小结
• 第4章 结合掩蔽效应的语音感知签名
• 4.1 算法原理和模型
• 4.2 算法步骤
• 4.2.1 掩蔽效应的应用
• 4.2.1.1 去除时域冗余
• 4.2.1.2 去除频域冗余
• 4.2.2 MFCC特征参数
• 4.2.3 摘要构造
• 4.2.4 加密与签名
• 4.2.5 匹配与篡改定位
• 4.3 实验结果与分析
• 4.3.1 实验环境与参数
• 4.3.2 性能分析
• 4.3.2.1 鲁棒性
• 4.3.2.2 篡改敏感性
• 4.3.2.3 唯一性
• 4.3.2.4 总体性能
• 4.4 本章小结
• 第5章 一种鲁棒高效的语音感知签名
• 5.1 算法原理和模型
• 5.2 算法步骤
• 5.2.1 预处理
• 5.2.2 特征提取
• 5.2.3 RM-EPN编码
• 5.2.4 签名与验证
• 5.3 实验结果与分析
• 5.3.1 鲁棒性
• 5.3.2 篡改敏感性
• 5.3.3 唯一性
• 5.3.4 算法效率
• 5.3.5 总体分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 多变量公钥算法的优化方案
• 6.1 总体分析
• 6.1.1 研究背景
• 6.1.2 难点分析
• 6.2 优化方案
• 6.2.1 域L上的运算优化
• 6.2.2 域K上的运算优化
• 6.2.2.1 私钥运算时的乘法优化
• 6.2.2.2 公钥运算时的乘法优化
• 6.2.3 存储优化
• 6.2.4 实验结果与分析
• 6.2.4.1 签名速度比较
• 6.2.4.2 验证速度比较
• 6.2.4.3 密钥长度比较
• 6.3 本章小结
• 第7章 语音感知认证系统的实现
• 7.1 语音感知认证系统的软硬件平台
• 7.1.1 LEON3平台
• 7.1.2 FPGA实验平台
• 7.1.3 嵌入式Linux操作系统
• 7.2 语音感知认证系统的应用程序实现
• 7.2.1 感知摘要实现
• 7.2.2 AES实现
• 7.2.3 Rainbow实现
• 7.2.3.1 参数配置
• 7.2.3.2 密钥生成
• 7.2.3.3 签名与验证
• 7.2.3.4 函数设计
• 7.3 实验结果与分析
• 7.4 进一步优化展望
• 7.5 本章小结
• 第8章 结束语
• 8.1 本文总结
• 8.2 进一步工作
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文与科研情况