Евграшин А.В., Маслов О.Н., Рябушкин А.В., Шашенков В.Ф. «Активная защита речевой информации: резервы и новые возможности» Инфокоммуникационные технологии, 10, № 3, с. 82-93 (2012)

Рассматриваются методы и средства повышения эффективности систем защиты конфиденциальной информации от утечки по акустическим и виброакустическим каналам.

Гуляев В.П. «Расчет минимального уровня маскировки шумовым сигналом конфиденциальной речевой информации» Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере, № 4, с. 9-11 (2013)

Статья посвящена актуальным сегодня вопросам технической защиты информации ограниченного доступа, в том числе конфиденциальной речевой информации. В статье рассматривается алгоритм для определения минимального уровня маскирующего шума, обеспечивающего необходимую защищенность помещений, в которых циркулирует конфиденциальная речевая информация, от средств технической разведки. Автором определяются условия, при которых акустический (вибрационный) канал утечки речевой информации считается защищенным от перехвата средствами технической разведки.

Паршин К.А., Анашкин П.А. «Сравнительный анализ методик оценки защищенности речевой информации от утечки по прямым акустическим каналам при аттестации выделенных помещений» Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере, № 1, с. 13-26 (2015)

Статья посвящена применению альтернативной методики оценки звукоизоляционных свойств помещений, предназначенных для конфиденциальных переговоров. Методика основана на расчете индекса изоляции воздушного шума помещений, носит универсальный характер и может применяться различными организациями, в том числе и коммерческими, так как не требует значительных финансовых затрат и достаточно легко реализуется любым специалистом по защите информации. С целью определения возможности использования методик, применяемых в области охраны труда при оценке шумового воздействия на население, для аудита защищенности помещений при проведении переговоров конфиденциального характера, в статье рассмотрены инструментальная методика оценки защищенности речевой информации от утечки по прямым акустическим каналам при аттестации выделенных помещений, а также расчетно-графическая методика определения индекса звукоизоляции ограждающих конструкций в помещениях, предназначенных для конфиденциальных переговоров. Результатом статьи является сравнительный анализ применяемой и альтернативной методики.

Якушев Д.В. «Анализ речевого сигнала с помощью процедуры реконструкции математической модели речевого процесса по порождаемому речевому сигналу» Инфокоммуникационные технологии, 6, № 2, с. 32-34 (2008)

Исследовались результаты обратной фильтрации речевого сигнала. Получена модель речевого процесса с помощью процедуры реконструкции математической модели динамической системы по порождаемому временному ряду, в качестве которого использовался речевой сигнал. Коэффициенты представленной модели использовались для обратной фильтрации речевого сигнала и могут быть использованы для идентификации и верификации диктора по голосу. Полученная оценка производной объемной скорости воздушного потока через голосовую щель интегрировалась для получения оценки объемной скорости потока. Объемная скорость после обратной фильтрации сравнивалась с вычисленной объемной скоростью по известной модели. Полученные результаты обратной фильтрации с помощью реконструкции математической модели динамической системы по порождаемому временному ряду сопоставлялись с результатами обратной фильтрации с помощью модели линейного предсказания по величине среднеквадратической погрешности.

Червяков Н.И., Астапов К.А. «Использование вейвлетов для улучшения параметров нейронных сетей в задачах распознавания речи» Инфокоммуникационные технологии, 6, № 4, с. 1-12 (2008)

Предлагается новый способ улучшения нейрон- ных сетей с помощью добавления модуля обратного вейвлет-разложения. Рассматривается возможность применения нейронных сетей с модулем обратного вейвлет-разложения для задач распознавания речи. Приводятся результаты численного моделирования на ЭВМ.

Калашников Д.М. «Биометрия: предсказание длительности тональных звуков слитной речи» Инфокоммуникационные технологии, 12, № 3, с. 72-76 (2014)

Рассматривается проблема разделения на звуки слитной речи, определение их параметров и формирование баз звуков, характерных для голоса конкретного человека. Предложено строить распределение длин тональных звуков и по нему предсказывать наиболее вероятную длину одного звука слитной речи.

Жиляков Е.Г., Пашинцев В.П., Белов С.П., Лихолоб П.Г. «О методе скрытного кодирования контрольной информации в речевые данные» Инфокоммуникационные технологии, 13, № 3, с. 325-333 (2015)

Предложен метод скрытного кодирования контрольной информации в речевые данные, учитывающий распределение энергии частотных компонент на частотной оси. Использование для скрытного кодирование субполосных проекций вместо псевдослучайной последовательности, применяемой в методе расширения спектра позволяет увеличить скрытность в 10¹² раз, при уменьшении вероятности ошибки в 6 раз.

Амиргалиев Е.Н., Мусабаев Р.Р. «Один метод модуляции речевого сигнала по амплитуде и его применение в системах синтеза и клонирования речи» Вычислительные технологии, 15, № 1, с. 33-39 (2010)

Рассматривается метод модуляции речевого сигнала по амплитуде. Основное назначение метода – модификация интонационных характеристик речевого сигнала.

Алимурадов А.К., Чураков П.П. «Обзор и классификация методов обработки речевых сигналов в системах распознавания речи» Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль, № 2, с. 27-35 (2015)

Работа в области обработки речевых сигналов ведется достаточно активно. Представлены аналитический обзор и классификация существующих методов обработки, применяемых в системах распознавания речи. Обзор выполнен на основе аналитического исследования методов обработки, использующих различные виды анализа речевых сигналов. Представлена классификация методов обработки в частотной, временной и частотно-временной областях, применяемых в задачах фильтрации, сегментации, определения и распознавания речевых сигналов. Проведенный обзор и представленная классификация позволяют объективно оценить возможности существующих методов обработки; предварительно дать оценку возможности применения новых математических аппаратов в задачах обработки речевых сигналов в системах распознавания речи.

Алимурадов А.К., Чураков П.П. «Применение методов декомпозиции на эмпирические моды в задаче фильтрации речевых сигналов в условиях интенсивных помех» Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль, № 1, с. 4-14 (2016)

Существующие алгоритмы и узлы фильтрации речевых сигналов при наличии интенсивных помех не удовлетворяют предъявляемым требованиям, поэтому разработка методов повышения помехоустойчивости при фильтрации речевых сигналов является актуальной задачей. Материалы и методы. Для повышения эффективности фильтрации интенсивных помех предложена модификация преобразования Гильберта–Хуанга, состоящего из декомпозиции на эмпирические моды (ДЭМ). Представлен обзор существующих алгоритмов фильтрации речевых сигналов. На основе модификаций ДЭМ разработан алгоритм фильтрации, существенно расширяющий диапазон изменения отношения сигнал/шум управляющего зашумленного речевого сигнала. Проведен сравнительный анализ характеристик разработанного алгоритма для трех модификаций ДЭМ. Наиболее адаптивным методом декомпозиции речевых сигналов является метод комплементарной множественной декомпозиции на эмпирические моды, который рекомендуется для практического использования в системах голосового управления, функционирующих в условиях интенсивных помех.

Гуляев В.П., Шушарин А.С. «Анализ алгоритмов шумоочистки речевых сигналов» Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере, № 3-4, с. 59-66 (2012)

В доступных литературных источниках не обнаружены работы по анализу надежности защиты речевой информации при пространственно-многоканальном ведении акустической речевой разведки (АРР) с применением различных алгоритмов шумоочистки. Такая тактика ведения АРР требует иных подходов к активной маскировке речевых сигналов. В статье приводятся результаты анализа пяти алгоритмов шумоочистки при пространственно-многоканальном ведении АРР и активной маскировке речевых сигналов.