GSM移动通信系统中语音隐藏算法研究

提出了一种能够在GSM移动通信网络中使用的信息隐藏算法。隐藏容量为50bit/s。实验结果表明算法对GSM、ADPCM等语音压缩编码以及滤波操作有很强的鲁棒性，携密语音的分段平均信噪比接近35dB，可以达到透明性要求。算法简单易行并且是基于盲检测的，具有很大的实用性。     

GSM移动通信系统中语音隐藏算法研究

提出了一种能够在GSM移动通信网络中使用的信息隐藏算法.隐藏容量为50 bit/s.实验结果表明算法对GSM、ADPCM等语音压缩编码以及滤波操作有很强的鲁棒性,携密语音的分段平均信噪比接近35 dB,可以达到透明性要求.算法简单易行并且是基于盲检测的,具有很大的实用性.     

回声隐藏的研究与实现

回声隐藏是利用音频做载体，隐藏信息的一种信息隐藏技术。提出了基于倒谱的回声隐藏算法，并用matlab实现。在此基础上，提出了增加隐藏容量的新算法。在采样率为44100Hz条件下，每秒能够隐藏346bit信息。     

回声隐藏的研究与实现

回声隐藏是利用音频做载体,隐藏信息的一种信息隐藏技术.提出了基于倒谱的回声隐藏算法,并用matlab实现.在此基础上,提出了增加隐藏容量的新算法.在采样率为44 100 Hz条件下,每秒能够隐藏346 bit信息.     

用于分布式识别的语音参数的提取和性能分析

主要研究用于分布式语音识别(DSR)的语音参数的提取方法以及参数性能分析。以前所用到的语音参数大部分是LPC倒谱参数,但其抗噪声性能较差。文中主要讨论了MEL倒谱参数,并在移动通信环境下,比较了两者的性能。     

语音隐藏的仿真及实现

信息的安全在通信网络中越来越重要,提出一种基于语音信息隐藏技术的研究和实现方法,并进行模拟仿真,结果表明,在广播语音中加入保密语音,用户可以从接收的信号中恢复出所需的保密语音,确保语音通信的保密性和安全性.     

基于倒谱预处理技术的语音增强算法研究

提出一种应用于单通道语音增强技术的倒谱预处理算法。倒谱预处理通过抑制语音中浊音的谐频成分,避免在非平稳噪声跟踪过程中将语音浊音信号功率谱错误估计成噪声功率谱;同时预处理还能增加语音间隙出现的概率,跟踪搜索窗内信号能量最小值时更有效地跟踪到噪声能量电平。实验结果表明应用文中提出的预处理算法后,快速有效跟踪噪声的同时能避免噪声功率谱过估,并且在客观评价指标方面得到更高的段信噪比提高量(SegSNRI:Segmengtal Signal-to-Noise Ratio Improvement)和感知语音质量评价(PESQ:Perceptual Evaluation of Speech Quality)得分改善量。     

鲁棒的密文彩色图像可逆数据隐藏方法

为了提高现有密文图像可逆数据隐藏方法的不可感知性、鲁棒性和嵌入容量等问题,提出一种大容量密文彩色图像可逆数据隐藏方法.在发送端,首先利用Logistic混沌映射加密算法对彩色图像进行加密并分成RGB三个色彩通道,对其进行分块和二维离散余弦变换;然后选取鲁棒性较好的低频部分进行秘密信息的嵌入,提高算法的抗攻击性;最后采用像素互补的方法进行大容量的嵌入秘密信息.在接收端,先对得到的加密图像进行解密,根据信息嵌入的逆过程提取秘密信息并恢复原始图像.实验结果表明,该方法与现有方法相比在图像质量、嵌入容量、鲁棒性和加密性能等方面具有更好的性能,可自适应地选择嵌入容量.当嵌入容量达到1.15 bpp时,平均峰值信噪比可达到39.39 dB.     

语音信息隐藏技术及应用

对语音中信息隐藏的研究现状进行了概述,并对常用的方法等进行了比较和分析,最后探讨了其广阔的应用前景和研究中的一些难点。     

鲁棒语音识别技术综述

鲁棒语音识别是为了解决噪声环境所引起的语音识别系统识别和训练不匹配的情况.依据噪声对语音识别系统的影响,从信号空间、特征空间及模型空间3个层面上分别对语音增强技术、特征增强技术及语音模型补偿、增强技术进行了总结,并分析了不同方法的特点、实现及应用.     

基于矢量泰勒级数的鲁棒语音识别

矢量泰勒级数是一种有效的抗噪声鲁棒语音识别算法.然而在对数谱域,美尔滤波器组的不同通道之间有较强的相关性,因而难以从含噪语音中准确估计噪声的方差.提出了一种基于矢量泰勒级数的倒谱域特征补偿算法.该算法在倒谱域,用一个高斯混合模型描述语音倒谱特征的分布,通过矢量泰勒级数从含噪语音中估计噪声的均值和方差.实验结果表明,此算法能明显提高语音识别系统的性能,优于基于矢量泰勒级数的对数谱域特征补偿算法.     

用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法

对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。     

基于FSS与PLP的噪声鲁棒语音识别

提出了一种基于分数阶谱相减(FSS)与感知线性预测(PLP)相结合的噪声鲁棒语音识别方法,记为FSS PLPC.该方法首先通过FSS在分数阶Fourier域对带噪语音进行降噪处理,然后计算增强语音的均方误差和Itakura距离并进行比较,以获得FSS的近似最优分数阶阶数.最后对根据此阶数得到的增强语音提取感知线性预测倒谱(PLPC).实验结果表明,FSS PLPC对于数字语音的识别性能优于传统的谱减法(SS PLPC)和感知线性预测倒谱(PLPC)法,并且随着信噪比的降低FSS PLPC表现出较好的噪声鲁棒性.     

语音保密通信中的信息隐藏算法研究

基于信息隐藏技术，提出并实现了一种语音保密通信的新方法。首先将保密语音进行混合激励线性预测（MELP）编码，形成隐藏信息。然后依据人耳的掩蔽效应，在公开语音DCT域中频点嵌入隐藏信息。解码器在同样的嵌入点检测隐藏信息，并经MELP解码恢复保密语音。实验结果表明该算法在隐藏信息后，信道中传输的分开语音具有透明性，并且在受到压缩、滤波等攻击时具有较高的鲁棒性。     

基于独立感知理论的鲁棒语音识别算法

为了提高在噪声环境下语音识别系统的性能,对基于子带独立感知理论的语音识别方法进行了研究.这些方法利用人耳对不同频率信号感知的差异,以及噪声和识别对象的频域特征差异,分别采用线性分析、判决分析、多层感知机以及子带最大似然估计对噪声影响进行补偿.实验表明,子带分析采用非线性策略优于线性策略.基于独立感知假定的子带模型,虽然由于独立性假定丢失了带间相关性,但对于噪声环境下语音识别而言可以捕获噪声和识别对象的频谱差异,从而获得比全带分析更高的鲁棒性.     

基于分块灰度统计特性的空域鲁棒信息隐藏算法

提出了一种基于图像分块灰度统计特性和混沌系统的空域信息隐藏新算法.利用空域重要位位置上的统计特性的相对不变特性对掩饰空间的选取过程加以控制,通过混沌猫映射的置乱增强秘密信息的不可见性,使得信息隐藏过程中秘密信息的脆弱性与隐秘的不可见性这两者的矛盾有机地统一起来.实验结果表明,在隐秘图像具有良好的不可见性的前提下,隐藏容量大于LSB算法,具有抗检测、抗提取能力,算法具有较强的抗椒盐、剪切、LSB、多低位破坏、JPEG、高斯白噪声攻击能力,鲁棒性好,优于传统的空域信息隐藏算法.     

面向定点实现的有限词汇量汉语语音识别方法

将声道模型视为全极点模型,采用具有定点运算性质的Ｓｃｈｕｒ算法求得部分相关系数,利用ＬＰＣ对数倒谱分析求得语音识别系统中采用的待识特征量——倒谱．本系统以倒谱作为特征参数,采用加权倒谱距离求得待识量与以Ｋ－均值聚类所得的参数库之间的特征距离,利用最小距离原则进行识别．经验证,本文所采用的方法取得了较好的实验结果     

融合MFCC和LPCC的语音感知哈希算法

为了提高语音感知哈希算法的鲁棒性和识别小范围篡改定位的能力,利用人类听觉模型提出了一种语音感知哈希算法.该算法基于人类听觉特性,首先对倒谱系数MFCC算法每帧的滤波器数量进行控制,得到每帧语音的梅尔频率倒谱参数;其次对自适应梅尔倒谱系数MFCC参数和语音LPCC系数进行融合,并采用分块方法对特征矩阵进行处理,对特征块进行2DNMF分解运算,降低特征矩阵的复杂度;最后对分解后的系数矩阵进行哈希构造,得到语音感知哈希串,利用哈希匹配实现语音认证.结果表明:该算法可以有效提高哈希认证的鲁棒性,并能够实现语音小范围篡改定位功能.     

汽车噪声中自动语音的识别技术

汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点．自动语音识别系统是一个基于训练的系统．在汽车噪声中,由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配,传统语音识别系统的性能会大幅度地下降,从而无法实用．为了提高语音识别系统在特定环境下的识别率及实用性,首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因,然后针对加性汽车噪声与信道失真对系统的影响,讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法．提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值相减算法相结合的方法．对大量的多人连续数字串语音的识别实验表明,这一方法大大提高了系统在汽车噪声环境中的识别率,它还可以简便、实时的实现,具有一定的实用性．