izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2020-11-65-72izmertech-1864Research ArticleАКУСТИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯACOUSTIC MEASUREMENTSМетод измерения искажений речевого сигнала при передаче по каналу связи в биометрическую систему идентификацииMethod for measuring distortions of a speech signal during its transmission over a communication channel to a biometric identification systemСавченкоВ. В.SavchenkoV. V.

Нижний Новгород

Vladimir V. Savchenko

Nizhniy Novgorod

vvsavchenko@yandex.ruСавченкоА. В.SavchenkoA. V.

Нижний Новгород

Andrey V. Savchenko

Nizhniy Novgorod

avsavchenko@hse.ruНижегородский государственный лингвистический университетРоссияNizhniy Novgorod State Linguistic UniversityRussian FederationНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структурРоссияHSE University, Laboratory of algorithms and technologies for network analysisRussian Federation2020200720230116572Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1864

Исследована проблема искажений речевого сигнала при передаче по каналу связи в биометрическую систему в целях удалённой идентификации диктора по голосу. Для решения данной проблемы предложено корректировать частотный спектр принятого сигнала на основе принципа предыскажений. Для учёта априорной неопределённости передаточной функции используемого канала связи предложены новый информационный показатель искажений речевого сигнала и метод его измерений в условиях малых выборок наблюдений. Рассмотрен пример практической реализации метода на базе быстродействующего алгоритма параметрического спектрального анализа. С применением авторского программного обеспечения проведён натурный эксперимент при трёх разных вариантах комплектации канала связи. Показано, что первоначально искажённый речевой сигнал приводится в соответствие зарегистрированному в системе голосовому образцу по критерию допустимого информационного расхождения. Полученные результаты будут полезными при разработке новых и модернизации существующих биометрических систем и технологий идентификации пользователей.

This paper is devoted to the presence of distortions in a speech signal transmitted over a communication channel to a biometric system during voice-based remote identification. We propose to preliminary correct the frequency spectrum of the received signal based on the pre-distortion principle. Taking into account a priori uncertainty, a new information indicator of speech signal distortions and a method for measuring it in conditions of small samples of observations are proposed. An example of fast practical implementation of the method based on a parametric spectral analysis algorithm is considered. Experimental results of our approach are provided for three different versions of communication channel. It is shown that the usage of the proposed method makes it possible to transform the initially distorted speech signal into compliance on the registered voice template by using acceptable information discrimination criterion. It is demonstrated that our approach may be used in existing biometric systems and technologies of speaker identification.

acoustic measurementsspeech acousticsspeech signalvoice templatevoice identifi cationvoice verifi cationbiometrics.ReferencesDargan S., Kumar M., Expert Systems with Applications, 2020, vol. 143, no. 1, рр. 113–114. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113114Dargan S., Kumar M., Expert Systems with Applications, 2020, vol. 143, no. 1, рр. 113–114. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113114Sholokhov A., Kinnunenc T., Vestman V., Lee K. A., Computer Speech & Language, 2020, vol. 60, no. 3, р. 101024. https://doi.org/10.1016/j.csl.2019.101024Sholokhov A., Kinnunenc T., Vestman V., Lee K. A., Computer Speech & Language, 2020, vol. 60, no. 3, р. 101024. https://doi.org/10.1016/j.csl.2019.101024Савченко В. В., Савченко А. В. Способ обновления голосовых образцов в Единой биометрической системе в режиме реального времени // Измерительная техника. 2020. № 5. С. 58–65. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-5-58-65Savchenko V. V., Savchenko A. V., Measurement Techniques, 2020, vol. 63, no. 5, рр. 391–400. https://doi.org/10.1007/s11018-020-01800-5Savchenko V. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2020, vol. 63, no. 1, рр. 42–54. https://doi.org/10.3103/S0735272720010045Savchenko V. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2020, vol. 63, no. 1, рр. 42–54. https://doi.org/10.3103/S0735272720010045Рахманенко И. А., Мещеряков Р. В. Анализ идентификационных признаков в речевых данных с помощью GMMUBM системы верификации диктора // Труды СПИИ РАН. 2017. Т. 52. № 3. С. 32–50. https://doi.org/10.15622/sp.52.2Rakhmanenko I. A., Meshcheryakov R. V., Proceedings of the SPIIRAN, 2017, vol. 52, no. 3, pp. 32–50. https://doi.org/10.15622/sp.52.2Справочник по радиоэлектронным устройствам: в 2-х томах. Т. 2 / Под ред. Д. П. Линде. М.: Энергия, 1978. 328 с.Spravochnik po radioelektronnym ustroystvam: in 2 vol., vol. 2, ed. D. P. Linde, Moscow, Energiya Publ., 1978, 328 p. (in Russian).Kenny P., Boulianne G., Ouellet P., Dumouchel P., IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2007, vol. 15, no. 4, рр. 1435–1447. https://doi.org/10.1109/TASL.2006.881693Kenny P., Boulianne G., Ouellet P., Dumouchel P., IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2007, vol. 15, no. 4, рр. 1435–1447. https://doi.org/10.1109/TASL.2006.881693Motlicek P. et al., IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015, рр. 4445–4449. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178811Motlicek P. et al., IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015, рр. 4445–4449. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178811Yang B., Fu X., Sidiropoulos N. D., IEEE Transactions on Signal Processing, 2016, vol. 65, no. 5, рр. 256–269. https://doi.org/10.1109/TSP.2016.2614491Yang B., Fu X., Sidiropoulos N. D., IEEE Transactions on Signal Processing, 2016, vol. 65, no. 5, рр. 256–269. https://doi.org/10.1109/TSP.2016.2614491Farooq M., Adeeba F., Hussain S., The 22nd Conference of the Oriental COCOSDA, Cebu City, Philippines, October 25–27, 2019. https://doi.org/10.1109/O-COCOSDA46868.2019.9041237Farooq M., Adeeba F., Hussain S., The 22nd Conference of the Oriental COCOSDA, Cebu City, Philippines, October 25–27, 2019. https://doi.org/10.1109/O-COCOSDA46868.2019.9041237Галяшина Е. И. Актуальные проблемы идентификации лиц по фонограммам телефонных переговоров // Материалы XXIII международной научно-практической конференции «Деятельность правоохранительных органов в современных условиях». В 2-х томах. Иркутск: ВосточноСибирский институт МВД РФ. 2018. Т. 1. С. 324.Galyashina Ye. I., Proceedings of the XXIII International Conference, in 2 vol., Irkutsk, Vostochno-Sibirskiy institut MVD RF Publ., 2018.Liu D., He, Z., Chen D., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, no. 12, рр. 1–14. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2019.2951803Liu D., He, Z., Chen D., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, no. 12, рр. 1–14. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2019.2951803Barra S., Castiglione A., Narducci F., De Marsico M., Nappi M., Image and Vision Computing, 2018, vol. 76, no. 8, рр. 27–37. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2018.05.001Barra S., Castiglione A., Narducci F., De Marsico M., Nappi M., Image and Vision Computing, 2018, vol. 76, no. 8, рр. 27–37. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2018.05.001Mahé G., Gilloire A., Gros L., Speech Communication, 2004, vol. 43, no. 8, рр. 241–266. https://doi.org/10.1016/j.specom.2004.06.002Mahé G., Gilloire A., Gros L., Speech Communication, 2004, vol. 43, no. 8, рр. 241–266. https://doi.org/10.1016/j.specom.2004.06.002Xie F. L., Soong F. K., Lia H. A., Speech Communication, 2019, vol. 106, no. 12, рр. 57–67. https://doi.org/10.1016/j.specom.2018.11.007Xie F. L., Soong F. K., Lia H. A., Speech Communication, 2019, vol. 106, no. 12, рр. 57–67. https://doi.org/10.1016/j.specom.2018.11.007Park H. J., Ha I. H., Han S. K., Optics Communications, 2019, vol. 444, no. 8, рр. 160–164. https://doi.org/10.1016/j.optcom.2019.03.075Park H. J., Ha I. H., Han S. K., Optics Communications, 2019, vol. 444, no. 8, рр. 160–164. https://doi.org/10.1016/j.optcom.2019.03.075Anzar S. M., Amala K., Rajendran R., Computers & Electrical Engineering, 2016, vol. 50, no. 2, рр. 10–25. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2015.12.003Anzar S. M., Amala K., Rajendran R., Computers & Electrical Engineering, 2016, vol. 50, no. 2, рр. 10–25. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2015.12.003Savchenko V. V., Savchenko А. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2019, vol. 62, no. 5, рр. 276–286. https://doi.org/10.3103/S0735272719050042Savchenko V. V., Savchenko А. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2019, vol. 62, no. 5, рр. 276–286. https://doi.org/10.3103/S0735272719050042Savchenko V. V., Radiophysics and Quantum Electronics, 2015, vol. 58, no. 5, рр. 373–379. https://doi.org/10.1007/s11141-015-9611-4Savchenko V. V., Radiophysics and Quantum Electronics, 2015, vol. 58, no. 5, рр. 373–379. https://doi.org/10.1007/s11141-015-9611-4Savchenko V. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2019, vol. 64, no. 6, рр. 590–596. https://doi.org/10.1134/S1064226919060093Savchenko V. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2019, vol. 64, no. 6, рр. 590–596. https://doi.org/10.1134/S1064226919060093Савченко В. В., Савченко Л. В. Метод измерений показателя разборчивости речевого сигнала в информационной метрике Кульбака-Лейблера // Измерительная техника. 2019. № 9. С. 59–64. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2019-9-59-64Savchenko V. V., Savchenko L. V., Measurement Techniques, 2019, vol. 62, no. 9, pp. 832–839. https://doi.org/10.1007/s11018-019-01702-1

The authors declare that there are no conflicts of interest present.