

Метод измерения искажений речевого сигнала при передаче по каналу связи в биометрическую систему идентификации
https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-11-65-72
Аннотация
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.
Об авторах
В. В. СавченкоРоссия
Нижний Новгород
А. В. Савченко
Россия
Нижний Новгород
Список литературы
1. Dargan S., Kumar M., Expert Systems with Applications, 2020, vol. 143, no. 1, рр. 113–114. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113114
2. Sholokhov 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.2019.101024
3. Савченко 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.2020-5-58-65
4. Savchenko V. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2020, vol. 63, no. 1, рр. 42–54. https://doi.org/10.3103/S0735272720010045
5. Рахманенко 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.52.2
6. Справочник по радиоэлектронным устройствам: в 2-х томах. Т. 2 / Под ред. Д. П. Линде. М.: Энергия, 1978. 328 с.
7. 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.2006.881693
8. Motlicek P. et al., IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015, рр. 4445–4449. https://doi.org/10.1109/ICASSP.2015.7178811
9. Yang 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.2016.2614491
10. Farooq 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-COCOSDA46868.2019.9041237
11. Галяшина 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.
12. 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.2019.2951803
13. Barra 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.2018.05.001
14. Mahé G., Gilloire A., Gros L., Speech Communication, 2004, vol. 43, no. 8, рр. 241–266. https://doi.org/10.1016/j.specom.2004.06.002
15. Xie 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.2018.11.007
16. Park 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.2019.03.075
17. Anzar S. M., Amala K., Rajendran R., Computers & Electrical Engineering, 2016, vol. 50, no. 2, рр. 10–25. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2015.12.003
18. Savchenko V. V., Savchenko А. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2019, vol. 62, no. 5, рр. 276–286. https://doi.org/10.3103/S0735272719050042
19. Savchenko V. V., Radiophysics and Quantum Electronics, 2015, vol. 58, no. 5, рр. 373–379. https://doi.org/10.1007/s11141-015-9611-4
20. Savchenko V. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2019, vol. 64, no. 6, рр. 590–596. https://doi.org/10.1134/S1064226919060093
21. Савченко 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.2019-9-59-64
Рецензия
Для цитирования:
Савченко В.В., Савченко А.В. Метод измерения искажений речевого сигнала при передаче по каналу связи в биометрическую систему идентификации. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2020;(11):65-72. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-11-65-72
For citation:
Savchenko V.V., Savchenko A.V. Method for measuring distortions of a speech signal during its transmission over a communication channel to a biometric identification system. Izmeritel`naya Tekhnika. 2020;(11):65-72. (In Russ.) https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2020-11-65-72