Российский фонд
фундаментальных
исследований

Физический факультет
МГУ им. М.В.Ломоносова
 

13.05 Речеобразование и восприятие речи

 

Сиротский А.А. «Исследование эффективности применения широкодоступных звукопреграждающих материалов для защиты речевой информации от перехвата по акустооптическому каналу» Вестник Евразийской науки (Предыдущее название: Интернет-журнал Науковедение, с 2009 по 2017 год), 10, № 2, с. 70 (2018)

Hассматривается задача обеспечения малобюджетными средствами защищенности конфиденциальных переговоров на предприятиях малого бизнеса от перехвата речевой информации по акустооптическому каналу. Актуальность работы обуславливается тем, что в условиях конкуренции всё чаще обнаруживаются попытки перехвата коммерчески значимой речевой информации при отсутствии у владельца бизнеса достаточных знаний по технологиям защиты и средств на приобретение дорогостоящих систем защиты. Проведены экспериментальные исследования поглощающих свойств широкодоступных звукопреграждающих материалов, которые могут быть использованы как средства защиты от перехвата речевой информации по акустооптическому каналу. Экспериментальные исследования выполнены на специально созданном лабораторном стенде, имитирующим реальные физические процессы виброакустического преобразования информации, и представляющем собой разновидность лазерной измерительной системы. Приведены результаты экспериментальных исследований защитных свойств типичных образцов звукопреграждающих материалов, в результате которых определены регистрируемые выходные амплитудные значения для набора тестовых сигналов из октавных полос частот. Типичные показатели, характеризующие звукопреграждающие свойства материалов представлены в виде сравнительных диаграмм, позволяющих быстро и наглядно оценить и сопоставить их защитные свойства. Установлена возможность использования рассмотренных материалов в качестве звукопреграждающих изоляционных препятствий для защиты информации от утечки по акустооптическому каналу при отсутствии специальных требований к объекту защиты. Для частот до 1000 Гц наилучшими звукопоглощающими свойствами обладает фанера, наихудшими – покрывала. Для частот порядка 2000 Гц наилучшими звукопоглощающими свойствами обладает фанера, наихудшими – однослойное жалюзи. Для частот порядка 4000 Г ц наилучшими звукопоглощающими свойствами обладает жалюзи в 2 слоя, наихудшими -покрывала. Не всегда препятствие большей толщины эффективнее, чем препятствие меньшей толщины.

Вестник Евразийской науки (Предыдущее название: Интернет-журнал Науковедение, с 2009 по 2017 год), 10, № 2, с. 70 (2018) | Рубрики: 06.17 10.08 13.05

 

Блиялкин П.А., Смоленков А.В. «Выявление электронных устройств перехвата акустической речевой информации, построенных на базе средств беспроводной связи» Молодой ученый, № 14, с. 124-128 (2016)

Молодой ученый, № 14, с. 124-128 (2016) | Рубрики: 10.08 13.05

 

Фоминова Е.Р. «Проблемы неполной речевой идентификации» Молодежь. Наука. Инновации: Сборник докладов 63 Международной молодежной научно-технической конференции, Владивосток, 17–20 нояб., 2015. Т. 1, с. 135-137 (2015). 356 с.

На сегодняшний день традиционные системы информационной безопасности (ИБ) не совершены. Основная проблема таких систем – это не только возможность получения персональных данных (ПДн) злоумышленником, но и свободное использование этих данных. Зачастую ПДн, на которые опирается большая часть систем ИБ, становятся легко доступны для злоумышленников (адрес электронной почты, логин, пароль, номер телефона). Эта проблема решается с помощью технологий голосовой биометрии (ГБ). Т.е. идентификации личности по голосу с целью предоставления доступа к данным в информационных системах (ИС), базах данных (БД). Биометрические системы аутентификации обладают существенными отличиями от традиционных СКУД (системы контроля и управления доступом), использующих в качестве идентификаторов символьные пароли и электронные ключи. Биометрическая аутентификация возможна только по индивидуальным признакам личности. И в отличие от материального идентификатора (токен, смарт-карта, жетон) или пароля, которые могут быть утеряны или намеренно переданы злоумышленникам, биометрические технологии, обеспечивают больший процент надежности системы информационной безопасности. На сегодняшний день одно из самых распространённых, за рубежом, применение ГБ – это идентификация человека (счет в банке, авторизация действия или восстановление пароля). Так же ГБ перспективна и в области криминалистики, для идентификации звонящего человека, не зарегистрированного в базе данных, а так же, для оценки его психоэмоционального состояния. Основной недостаток такого вида идентификации - это использование характеристик речи, которые подвержены влиянию психоэмоционального состояния человека, что существенно снижает процент идентификации в ИС. Существующие на данный момент системы не могут обеспечить большой набор методик расчета характеристик голосового тракта, необходимых при определении антропометрических особенностей диктора, а также его психоэмоционального состояния. Актуальность этого исследования обусловлена разработкой интегрированного программно-аппаратного комплекса для решения задач голосовой биометрии.

Молодежь. Наука. Инновации: Сборник докладов 63 Международной молодежной научно-технической конференции, Владивосток, 17–20 нояб., 2015. Т. 1, с. 135-137 (2015). 356 с. | Рубрика: 13.05

 

Тимофеев М.В., Цепелев А.П., Иванов В.И., Степанова О.Ю. «Идентификация голоса человека на основе Мел-частотных кепстральных коэффициентов (MFCC)» Молодежь. Наука. Инновации: Сборник докладов 64 Международной молодежной научно-технической конференции, Владивосток, 21–25 нояб., 2016. Т. 1, с. 240-243 (2016)

Идентификация человека по голосу является очень важным направлением в современном мире. С развитием информационных технологий данный идентификатор как никогда актуален. В статье описывается метод идентификации голоса человека на основе мелчастотных кепстральных коэффициентов и эксперимент. Речь представляет собой акустическую волну, которая излучается системой органов: легкими, бронхами и трахеей, а затем преобразуется в голосовом тракте. Если предположить, что источники возбуждения и форма голосового тракта относительно независимы, речевой аппарат человека можно представить в виде совокупности генераторов тоновых сигналов и шумов, а также фильтров. Мел-частотные кепстральные коэффициенты (Mel-frequency cepstral coefficients) или MFCC – это своеобразное представление энергии спектра сигнала. Преимущество его использования заключаются в следующем: – используется спектр сигнала, что позволяет учитывать волновую “природу” сигнала при дальнейшем анализе; – спектр проецируется на специальную mel-шкалу, позволяя выделить наиболее значимые для восприятия человеком частоты.

Молодежь. Наука. Инновации: Сборник докладов 64 Международной молодежной научно-технической конференции, Владивосток, 21–25 нояб., 2016. Т. 1, с. 240-243 (2016) | Рубрика: 13.05

 

Китанов М.Ю. Разработка метода и технических средств автоматического изменения времени послезвучания с целью повышения разборчивости речи (2011)

Исследовано изменение времени послезвучания для каждого звука в речевом сигнале при их обработке на основе математической модели с использованием модуляционной теории. 1. Разработан новый метод повышения разборчивости речи, путем автоматического формирования времени послезвучания звуков в сигнале. 2. Показано, что в настоящее время управления процессом затухания звуков активно используется только в архитектурной акустике, а также в устройствах, имитирующих акустические условия в помещении. Существующие способы управления не позволяют управлять процессом затухания отдельно для каждого звука. 3. Разработана математическая модель способа автоматического изменения времени послезвучания для каждого звука. 4. Экспериментально исследовано влияние параметров обработки речевого сигнала на разборчивость речи. Для большинства режимов обработки сигнала происходит увеличение разборчивости речи относительно сигнала без обработки. Максимум разборчивости для большинства режимов обработки сигналов достигается при значении максимального времени послезвучания 60 мс. Наибольшая разборчивость соответствует тем режимам обработки, для которых послезвучание отсутствует во время звучания звуков.

Разработка метода и технических средств автоматического изменения времени послезвучания с целью повышения разборчивости речи (2011) | Рубрика: 13.05

 

Кондратьев К.В. Методы и средства адаптивной компенсации акустической обратной связи при передаче речевой информации (2017)

Разработан новый метод подавления акустической обратной связи в программно-аппаратном комплексе системы звукоусиления без искажения сигнала. Содержание: Глава 1. Анализ объекта исследования и постановка задачи; Глава 2. Метод компенсации акустической обратной связи; Глава 3. Построение модели фильтра акустической обратной связи; Глава 4. Экспериментальные исследования и полученные результаты.

Методы и средства адаптивной компенсации акустической обратной связи при передаче речевой информации (2017) | Рубрика: 13.05

 

Соколянский А.А. «Звуки речи и звуки языка в структуре многоуровневой фонологии» Международный научно-исследовательский журнал, № 1-4, с. 137-141 (2018)

В ряде работ автора статьи разработана одна из возможных моделей многоуровневой фонологии русского языка. Многоуровневая фонология строится на различении речевого потока, речи и языка. Речевому потоку принадлежит слог, к явлениям речи – звуки речи первого рода и звуки речи второго рода, связь между языком и речью осуществляется с помощью звуков языка, к языку относятся такие единицы, как синтагмо-фонема, парадигмо-фонема и морфонема. Вопрос о фонемном статусе дифференциатора остается открытым. Предлагаемая статья посвящена речевым аспектам многоуровневой фонологии.

Международный научно-исследовательский журнал, № 1-4, с. 137-141 (2018) | Рубрики: 13.05 13.06

 

Никоноров С.А., Боголюбов А.Н. «Вейвлет-анализ аудиосигналов и синтез речи» Ученые записки физического факультета МГУ, № 6, с. 1860601 (2018)

Разработан алгоритм анализа и аппроксимации речевых сигналов с использованием непрерывного вейвлет-преобразования. В данной работе были исследованы аудиофайлы голосовой базы Zuiga Mizuki, некоторые из них (файлы гласных звуков) были восстановлены при помощи предложенного алгоритма синтеза.

Ученые записки физического факультета МГУ, № 6, с. 1860601 (2018) | Рубрика: 13.05