Burachenok IB, Zheleznyak V.K. Wavelet transformations in estimation
protection of speech signal in the presence of noiseСекция 6.
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ И ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТ

Бурачёнок, И. Б.

Железняк, В. К.

Burachenok IB, Zheleznyak V.K. Wavelet transformations in estimation protection of speech signal in the presence of noiseСекция 6. ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ И ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТ

Digital Library of Polotsk State University (Репозиторий Полоцкого государственного университета)

PolotskSUМинистерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Полоцкий государственный университет»         ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: ДОСТИЖЕНИЯ, ПРОБЛЕМЫ, ИННОВАЦИИ (ИКТ-2018) Электронный сборник статей I Международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию Полоцкого государственного университета  (Новополоцк, 14–15 июня 2018 г.)                 Новополоцк Полоцкий государственный университет 2018 PolotskSU2             Информационно-коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ-2018) [Электронный ресурс] : электронный сборник статей  I международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию Полоцкого государственного университета, Новополоцк, 14–15 июня 2018 г. / Полоцкий государственный университет. – Новополоцк, 2018. – 1 электрон. опт. диск (CD-ROM).  Представлены результаты новейших научных исследований, в области информа-ционно-коммуникационных и интернет-технологий, а именно: методы и технологии ма-тематического и имитационного моделирования систем; автоматизация и управление производственными процессами; программная инженерия; тестирование и верификация программ; обработка сигналов, изображений и видео; защита информации и технологии информационной безопасности; электронный маркетинг; проблемы и инновационные технологии подготовки специалистов в данной области.   Сборник включен в Государственный регистр информационного ресурса. Регистра-ционное свидетельство № 3201815009 от 28.03.2018.      Компьютерный дизайн М. Э. Дистанова. Технические редакторы: Т. А. Дарьянова, О. П. Михайлова. Компьютерная верстка Д. М. Севастьяновой.  211440, ул. Блохина, 29, г. Новополоцк, Беларусь тел. 8 (0214) 53-21-23, e-mail: irina.psu@gmail.com    ISBN 978-985-531-602-3              Полоцкий государственный университет, 2018  PolotskSU323 УДК 621.311 ВЕЙВЛЕТ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ПРИ ОЦЕНКЕ ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В УСЛОВИЯХ НАЛИЧИЯ ШУМОВ канд. техн. наук И.Б. БУРАЧЁНОК, д-р техн. наук, проф. В.К. ЖЕЛЕЗНЯК (Полоцкий государственный университет, Беларусь) В настоящее время благодаря развитию информационных технологий, основан-ных на современных достижениях вычислительной техники, появилась возможность реализовывать сложные алгоритмы обработки сигналов с использованием цифровых методов и средств [1]. Существенную роль среди таких алгоритмов играют линейные интегральные преобразования, которые являются особенно эффективными при обна-ружении речевых сигналов (РС) в условиях наличия шумов и помех. Одним из таких преобразований является вейвлет-преобразование [2], позволяющее путем трансфор-мации выходного сигнала провести его детальный частотно-временной анализ. В отли-чие от преобразования Фурье, вейвлет-преобразование обеспечивает двумерное представление исследуемого сигнала в частотной области в плоскости частота – поло-жение. Аналогом частоты при этом является масштаб аргумента базисной функции времени, а положение характеризуется ее сдвигом. Переход от частотного анализа к масштабному открывает новые возможности для повышения точности оценки защи-щенности РС в условиях маскирующих шумов высокого уровня в технических каналах утечки (КУ). Поэтому возникает необходимость в сравнительном анализе некоторых мате-ринских вейвлетов с целью исследования информативности вейвлет-представления РС в частотно-временной области при изменении масштабных коэффициентов a и b . Выбор для сравнения широко известных вейвлет-функций (Гауссова типа, «Мексикан-ской шляпы», Мейера и комплексного вейвлета Морле (КВМ) [2]) позволит получить тонкую структуру РС и оценить влияние параметров выбранных материнских вейвлетов на возможность очистки от шумов с целью повышения точности оценки защищенности РС в технических КУ. Исследования информативности вейвлет-преобразования проводилось с помо-щью вейвлет-функции, вычисляемой на множестве значений аргументов ia  и jb . кото-рые являются масштабными коэффициентами по частоте и времени соответственно: 0,1,..., 1ai N= − ; 0,1,..., 1bj N= − . 1*01( , ) ,NkA kkt bW a b saaψ−=− =   ∑2( ) ( )s t L R∈ , (1) где 2( )L R  – бесконечно-размерное пространство (гильбертово пространство) [2]; ( )tψ  – исследуемая вейвлет-функция (рис. 1); ( ),k ks s t= ,kt tk= ∆  – исходный сигнал, представленный временным рядом со зна-чениями функции, следующими друг за другом с постоянным интервалом времени t∆ ; 0,1,... 1k N= − ; a – масштаб; b  –  сдвиг; , , 0a b R a∈ > . Основные характеристики исследуемых вейвлет-функций представлены на рис. 1. PolotskSU324  a)  б)  в)  г)  Рисунок 1. – Примеры исследуемых вейвлет-функций  Следует заметить, что все исследуемые вейвлеты обладают минимумом свойств, обеспечивающих полноценные возможности в технике преобразования и обладают свойствами частотно-временной локализации (имеют вид коротких, лока-лизованных во времени (или в пространстве), волновых пакетов с нулевым значением интеграла, способны к масштабированию (сжатию/растяжению).  Определение наибольшей информативности частотно-временной области сиг-нала осуществлялась на примере ударных и безударных изолированных гласных звуках русского языка. На рисунке 2 показан фрагмент ударной фонемы «а», произнесенной мужским голосом.     Рисунок 2. – Фрагмент фонемы «а»   Для исследований был выбран участок сигнала длительностью 0.1 с, где присут-ствует наибольшая интенсивность звука и сосредоточены основные форманты 1f  PolotskSU325 и 2f . Первая форманта равна 662 Гц (формантная область – 662±10 Гц), на рисунке 2 показана красным цветом, вторая форманта – 1114 Гц (формантная область – 1114±10 Гц) – зеленым цветом. Выделенный фрагмент гласного звука представим вре-менным рядом со значениями функции, следующими друг за другом с постоянным ин-тервалом времени :t∆  ( )k ks s t= , kt tk= ∆ , 0,1,... 1k N= − . Интервал временного окна, где процесс можно считать квазистационарным, определим равным 20 .t мс∆ ≤  Оценку локального спектра энергии проведем на основании построенной скало-граммы: 2( , ) ( , )i j A i jS a b W a b= , отобразив в трехмерном пространстве координат ( , , )a b S  и далее представив в виде топологической карты, изобразив поверхность ( , )S a b  в координатах ( , )a b .  Скалограммы заданного участка фонемы «а» (рис.2), представляющие масштаб-ное распределение энергии сигнала, где по оси времени отложена величина сдвига вейвлет-функции – b , по оси ординат – масштаб a , с использованием различных вейвлетов при одинаковых значениях масштабных коэффициентов представлены на рисунке 3.   а) с использованием  вейвлета «Мексиканской шляпы»  б) с использованием вейвлета Гауссова типа   в) с использованием  вейвлета-Мейера  г) с использованием комплексного вейвлета Морле  Рисунок 3. – Пример скалограмм звука «а» при использовании различных вейвлет-функций при одинаково заданных значениях масштабных коэффициентов  С целью снижения разборчивости фонемы для имитации маскирования РС была сформирована хаотическая импульсная помеха (ХИП) в диапазоне частот от 10 Гц до 10 кГц при использовании генератора маскирующих сигналов на базе диодов-генераторов серии ND 100. Для проведения анализа вейвлет-скалограмма выглядит более представительно, чем обычные спектрограммы оконного преобразования Фурье. При больших номерах масштабных коэффициентов хорошо виден постепенный эффект сглаживания, который имеет место для фильтрации сигналов и очистки от шума. Очистка сигнала от ХИП осу-PolotskSU326 ществлялась разложением сигнала на вейвлеты, идентификацией компонент шума, очисткой и восстановлением сигнала без этих компонент.  Таким образом, использование вейвлетов в задачах оценки защищенности РС в КУ продиктовано особенностями самого сигнала. В отличие от анализа Фурье не те-ряется информация о временных характеристиках, что очень важно при обработке не-стационарных сигналов [2]. Безусловно, выбор анализирующего вейвлета определяет-ся тем, какую информацию необходимо извлечь из сигнала. С учетом характерных осо-бенностей различных вейвлетов во временной и в частотной области, можно выявлять в анализируемых сигналах те или иные свойства и особенности, которые незаметны на графиках сигналов, особенно в присутствии шумов. По сравнению с другими методами [4] вейвлет-очистка сигналов от шумов при использовании вейвлет-преобразования имеет ряд преимуществ, заключающихся в первую очередь в оптимальной частотно-временной локализации [3], что позволяет удалять помеху вблизи некоторой точки, не искажая при этом самого сигнала.  Применение в качестве материнского КВМ при одних тех же значениях мас-штабных коэффициентах a  и b  обладает большей детализаций и информативностью. Изображение его вейвлет-скалограммы достаточно ясно выявляет наличие разномас-штабной периодичности, содержащейся в анализируемых зависимостях, показывая наличие появившихся частотных составляющих, не соответствующих собственным ча-стотам рассматриваемого РС. КВМ также имеет близкое сходство с речевыми фрагмен-тами (подобен импульсным составляющим нестационарных сигналов) и обладает ча-стотной локализацией лучшей среди других базисов [5]. КВМ имеет более узкий Фурье образ и продолжителен во временной области. Присутствие доминирующей частоты позволяет варьировать его избирательностью в частотной области. Вейвлеты как средство многомасштабного анализа позволяют выделять одно-временно как основные характеристики РС, так и его короткоживущие высокочастот-ные составляющие, которые существенно влияют на качество оценки защищенности КУ в условиях маскирующих помех высокого уровня. Применение для очистки от шумов КВМ для вейвлет-преобразования сложного измерительного сигнала с большой базой, предлагаемого для оценки защищенности РС в технических КУ [6], при настройке па-раметров вейвлета (масштабных коэффициентов a  и b ) в точке приема открывает ре-альную возможность существенно повысить точность оценки.  Литература  1. Сергиенко, А.Б.  Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. – СПб : Питер, 2002. – 608 с. 2. Дьяконов, В П. Вейвлеты. От теории к практике / В.П. Дьяконов. – М. : Солон-Пресс, 2004. – 400 с. 3. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам : [пер. с англ.] / И. Добеши. – Ижевск : НИЦ Регу-лярная и хаотическая динамика, 2001. – 464 с. 4. Штарк, Г.Г. Применение вейвлетов для ЦОС / Г.Г. Штарк. – М. : Техносфера, 2007. –192 с. 5. Burachonak, I.B. Analysis of fine structure vowel sound of the speech signal using wavelet transform / I.B. Burachonak, V.K. Zheleznyak // European and National dimension in research : materials of VIII junior researcher’s conference, Novopovotsk, 27–28 April 2016 : in 3 p. / Polotsk State University. – Novopovotsk, 2016. – Is. 3, part 3 : Technology.  – P. 183–186. 6. Бураченок, И.Б. Анализ измерительных сигналов для оценки защищенности речевой информации в технических каналах утечки / В.К. Железняк, И. Б. Бураченок // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. – 2017. – № 4. – С. 8–14. 

Вейвлет преобразования при оценке защищенности речевого сигнала в условиях наличия шумов

http://elib.psu.by:8080/bitstream/123456789/22190/1/%d0%91%d1%83%d1%80%d0%b0%d1%87%d1%91%d0%bd%d0%be%d0%ba_%d1%81323-326.pdf

Вейвлет преобразования при оценке защищенности речевого сигнала в условиях наличия шумов

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Digital Library of Polotsk State University (Репозиторий Полоцкого государственного университета)