Савельев И.А., Антипенко А.О. «Фазовые характеристики голосовых вокализмов как следующий возможный этап развития систем защиты речевой связи» Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере, № 4, с. 5-14 (2021)

Отмечается, что экспоненциальное увеличение мощности вычислительных систем, в том числе домашнего использования, а также стремительное развитие алгоритмов машинного обучения, особенно в части анализа и синтеза речи, уже привели к появлению новых относительно доступных видов угроз обеспечению конфиденциальности и целостности системам речевой связи. Вместе с тем использование удобных речевых технологий в некоторых специфических задачах, например, биометрической аутентификации говорящего, сильно ограничено из-за возникающих проблем безопасности. В статье подробно рассмотрены характеристики речевых сигналов и приведены их основные модели (Гильбертовская модель, а также модель синусоидального описания речевого сигнала МакАуэля и Куатьери). Автор предлагает обратить внимание на фазовые характеристики голосовых вокализмов как на один из возможных путей купирования новых угроз системам речевой связи. Внимание при написании статьи уделено их практическому использованию – описаны основные области применения, а также представлено программное обеспечение, позволяющее анализировать и использовать фазовые характеристики во многих задачах защиты речевой информации. В выводах автор подчёркивает необходимость продолжения исследования возможной области применения фазовых характеристик, в том числе для надёжной аутентификации диктора. Ключевые слова: голосовые вокализмы, защита речевой информации, разборчивость, речевой сигнал, фазовые характеристики, синусоидальная модель.

Савченко В.В. «Метод редукции авторегрессионной модели речевого сигнала для систем передачи речи по низкоскоростным каналам связи» Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, 64, № 11, с. 682-695 (2021)

Рассмотрена задача редукции, или сокращения порядка p>>1 авторегрессионной модели (АР-модель) речевого сигнала по критерию минимума потерь полезной информации. Задача сформулирована как оптимизационная в терминах дискретного спектрального моделирования. Указано, что наиболее острой проблемой при ее решении является необходимость масштабирования параметров АР-модели под моделируемый сигнал на каждом шаге итеративных вычислений. Для преодоления указанной проблемы предложено использовать в качестве целевого функционала оптимизационной задачи меру информационного рассогласования сигналов в частотной области со свойством масштабной инвариантности. На ее основе разработан новый метод редукции АР-модели, в котором операция масштабирования вынесена за рамки итеративной процедуры оптимизации. Эффективность предложенного метода обоснована теоретически и исследована экспериментально. Показано, что основным эффектом его применения по сравнению с методом Берга, является выигрыш по точности редуцированной АР-модели в информационной метрике Кульбака–Лейблера. Полученные результаты адресованы исследователям и разработчикам систем и технологий цифровой передачи речи по низкоскоростным каналам связи.