Применение методов шумоочистки для фильтрации речевой информации

8. Иванов А. В., Трушин В. А., Береснева А. В., Маркелова Г. В. Экспериментальные исследования защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам с учетом эффекта форсирования речи // Актуальные проблемы электронного приборостроения (АПЭП-2014). Новосибирск, 2014. Т. 3. С. 164-170.

9. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости. М.: ИПК Издательство стандартов, 1996. 198 с.

10. Иванов А. В., Трушин В. А., Хиценко В. Е. О выборе модели тестового сигнала при оценке защищенно -сти речевой информации от утечки по техническим каналам // Труды СПИИРАН. 2015. № 3 (40). C. 122-133.

УДК 004.056

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ШУМООЧИСТКИ ДЛЯ ФИЛЬТРАЦИИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ

А. В. Иванов, И. Л. Рева, П. С. Фазлуктинов

Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск, Россия

DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-4- 70- 73

Аннотация - Рассмотрена эффективность применения метода адаптивной фильтрации для речевых сигналов, зашумленных широкополосными помехами. Поставлен эксперимент с применением метода адаптивной фильтрации. Выявлено, что даже при низких изначальных значениях разборчивости речи (меньше 0.3) прирост может составлять более 0.1 (в значениях разборчивости речи). Получены зависимости прироста разборчивости речи от отношения сигнал/шум для розового и речеподобного шума. Выявлено, что эффективность шумоочистки также зависит и от спектра используемой помехи. Приведены рекомендации по возможному учету данного эффекта.

Ключевые слова: информационная безопасность, разборчивость речи, адаптивная фильтрация, шумо-очистка.

I. Введение

В настоящее время существует множество объективных подходов к оценке разборчивости речи. Среди отечественных наиболее популярным является формантный подход Н.Б. Покровского [1], адаптированный под задачи защиты информации [2]. Однако, данная методика разрабатывалась под задачи оценки качества линий связи, а реалии области информационной безопасности значительно отличаются, что привело к ряду недостатков, которые на протяжении последнего времени активно обсуждались многими авторами [3 -7]. Одним из таких моментов является то, что методика не учитывает возможность применения методов шумоочистки. Проведем экспериментальное исследование эффективности применения одного из методов шумоочистки - адаптивной фильтрации. Также очевидно, что прирост разборчивости речи после шумоочистки будет зависеть от исходного соотношения сигнал-шум.

II. Адаптивные методы шумоподавления

Методы адаптивного подавления обрабатывают искаженный сигнал и некий опорный сигнал. При этом опорный сигнал не должен коррелировать с шумом, но должен коррелировать с речью или (в большинстве случаев) наоборот. Для начала создается оценка компонента, коррелированного с опорным сигналом, после этого он вычитается из смеси сигнал+шум [8].

Метод адаптивного подавления реализован в двух типах систем. Отличаются эти две системы способом получения сигнала опорного сигнала.

В первом типе систем опорный сигнал формируется из зашумленного с помощью различных преобразований последнего. Эти системы называются одноканальными.

В случае двухканальных систем используются два слабо коррелированных между собой источника смеси сигнала и шума. Такой метод реализуют в режиме стереозаписи с двух микрофонов, которые находятся в разных точках пространства и по-разному ориентированы на источник звука. Двухканальные системы не так просты в реализации, так как порой сложно реализовать запись с двух микрофонов, направленных в определенные выверенные места, однако, при хороших условиях размещения микрофонов и последующей правильной генерации опорного сигнала, двухканальные системы гарантируют восстановление разборчивости крайне зашумленных сигналов [8].

Метод одноканального адаптивного подавления шума является наиболее удобным.

III. Постановка эксперимента

Для исследования были произведены аудиозаписи речи двух дикторов (мужчины и женщины), длительностью по 2 минуты каждая. Для записи использовался измерительный микрофон BC501, подключенный к шу-момеру ZET 110, имеющий функцию регистрации сигналов. Запись производилась с частотой дискретизации 50 кГц.

В качестве помех были выбраны розовый и речеподобный шум. Помехи были сгенерированы в Adobe Audition, речеподобный шум реализован на базе белого с применением эквалайзера.

Применяя метод адаптивного подавления помех, производим шумоочистку предварительно зашумленной записи диктора. В качестве опорного сигнала выбирается область молчания диктора, во время которой на записи воспроизводится только шум (рис. 1). Обнаружить эту область можно, полагаясь на слух или анализ временной области сигнала: области молчания выделяется по амплитуде.

) 22.[' 24.[' 2S.0 25.[' 30.0 32.0 34.0 36.0 38.0 40.0 42.0 44.0

Рис. 1. Выбор области молчания диктора

После выбора опорного сигнала программа предлагает настроить профиль шумоочистки, созданный на основе спектра шума: розового и речеподобного (рис. 2 и 3 соответственно). При анализе паузы происходит изменение параметров фильтра согласно обнаруженному на этом участке шума спектру.

Рис. 2. Профили шумоочитски для розового шума

Рис. 3. Профили шумоочитски для речеподобного шума

В окне настройки параметров отображен спектр опорного сигнала и огибающая фильтра, который будет применен при подавлении шума. В визуальном представлении фильтра отображается огибающая его спектра, ниже которой отображена итоговая интенсивность очищенного сигнала в частотной области. При высоких значениях подавления на определенных частотах интенсивность очищенного сигнала будет ниже, так как вместе с шумом будут удалены полезные составляющие сигнала.

Убедившись, что предложенная огибающая совпадает с заведомо известной огибающей шума, выделяем весь сигнал и производим очистку.

Для лучшей разборчивости в области 3кГц, отвечающей за яркость и артикулированность человеческой речи, шумоочистка производится в меньшей мере, чтобы не удалить частотные составляющие, вносящие большой вклад в разборчивость речи.

Для получения зависимости эффективности шумоочистки (прирост разборчивости Д"") от исходного отношения сигнал/шум сгенерируем записи со следующими отношениями: -20, -10, 0, 5, 10, 20 дБ.

По полученным до и после шумоочистки записям проводится анализ показателя разборчивости " субъективным методом. Аудиозаписи прослушиваются группой экспертов, состоящей из десяти человек. Фиксируется отношение правильно принятых слов к их общему количеству, что и является разборчивостью речи.

IV. Результаты экспериментов Результаты отображены на графике зависимости прироста разборчивости Д" от отношения сигнал/шум q. На рис. 4 и 5 показаны графики зависимости Д" от q в случае розового и речеподобного шума соответственно.

ТАБЛИЦА 1

ПОЛУЧЕННЫЕ УСРЕДНЕННЫЕ ЗНАЧЕНИЯ РАЗБОРЧИВОСТИ ДЛЯ РЕЧЕПОДОБОГО И РОЗОВОГО ШУМА

Сигнал/шум, dB "1роз "2роз "1реЧ "2реч

-20 0.1 0.1 0.1 0.1

-10 0.15 0.155 0.15 0.155

0 0.25 0.28 0.25 0.38

5 0.53 0.58 0.53 0.77

10 0.65 0.74 0.65 0.9

20 0.9 1 0.9 0.95

V. Обсуждение результатов

По итогам практических экспериментов была выявлена эффективность шумоочистки сигнала (прирост разборчивости речи) в зависимости от отношения сигнал/шум для розового и речеподобного шумов.

Метод адаптивного подавления помех позволяет улучшить разборчивость речи на 0.25 в случае речеподобного шума и на 0.11 при наличии розового шума. Объясняется разница широкополосной природой розового шума. В средствах защиты часто используются данные виды шумов.

При преодолении значения q = -5 дБ, прирост разборчивости начинает значительно расти, достигая своего пика в 0.25 при очистке от речеподобного шума и 0.11 при очистке от розового шума. После отношения 5-10 дБ начинается спад, так как разборчивость быстро приближается к 1.

VI. Выводы и заключение

В результате работы была исследована эффективность применения метода адаптивной фильтрации на примере использования широкополосных помех (розовый шум и речеподобный). Установлено, что даже при низкой исходной разборчивости (менее 0.3) можно получить существенный прирост (0.1 и более). Максимальный же прирост может достигать 0.25.

Полученные результаты в очередной раз говорят о необходимости учета шумоочистки в методике оценки защищенности речевой информации. Данный момент можно учитывать снижением норм до значений, при которых эффективность шумоочистки незначительна.

Список литературы

1. Железняк В. К., Макаров Ю. К., Хорев А. А. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации // Специальная техника. 2000. № 4. С. 39-45.

2. Покровский Н. Б. Расчет и измерение разборчивости речи. М.: Связьиздат, 1962. 390 с.

3. Авдеев В. Б. О некоторых направлениях совершенствования методических подходов, применяемых при оценке эффективности технической защиты информации // Специальная техника. 2013. № 2. С. 1-10.

4. Дидковский В. С., Дидковский М. Л., Продеус А. Н. Акустическая экспертиза каналов речевой коммуникации. Киев: Имекс-ЛТД, 2008. 420 с.

5. Герасименко В. Г., Лаврухин Ю. Н., Тупота В. И. Методы защиты акустической речевой информации от утечки по техническим каналам. М.: РЦИБ «Факел», 2008. 258 с.

6. Трушин В. А., Рева И. Л., Иванов А. В., Экспериментальная оценка разборчивости речи в задачах защиты информации на основе модифицированных артикуляционных измерений // Актуальные проблемы электронного прибостроения: материалы X-й Междунар. конф. (АПЭП. 2010). Новосибирск: НГТУ, 2010. Т. 3. C. 133-136.

7. Хорев А. А. Контроль эффективности защиты выделенных помещений от утечки речевой информации по техническим каналам // Защита информации. Инсайд. 2010. № 1 (31). С. 34-45.

8. Steeneken H. J. M., Houtgast T. RASTI: A Tool for Evaluating Auditoria // Bruel & Kjaer Technical Review. 1985. № 3. Р. 13-39.

УДК 004.056

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПЕРВИЧНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НА РЕЗУЛЬТАТ ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ

А. В. Иванов, И. Л. Рева, Д. С. Кофанов

Новосибирский государственный технический университет, г. Новосибирск, Россия

DOI: 10.25206/2310-9793-2017-5-4- 73-77

Аннотация - Рассмотрены основные характеристики измерительных микрофонов. Поставлен эксперимент с применением микрофонов с различными параметрами. Произведена оценка влияния данных параметров на результат оценки разборчивости речи. Измерения производились в одной и той же контрольной точке различными микрофонами. Выявлено существенное влияние уровня собственных шумов микрофона, при проведении оценки защищенности контрольной точки, в которой не используются средства активной защиты (измерения производятся на уровне фоновых шумов).

Ключевые слова: разборчивость речи, защита информации, уровень собственных шумов, микрофон.