一种自适应录音干扰方法及系统

摘要

本发明公开了一种自适应录音干扰方法及系统。该方法包括：获取目标语音信号；将目标语音信号向稳态分布模型进行拟合，得到目标语音信号在稳态分布中的拟合参数，其中，表示特征参量，表示倾斜度参量，表示分散性参数，表示位置参数；基于拟合参数，利用稳态分布随机产生语音相似、幅度比目标语音信号大的语音干扰信号；将语音干扰信号释放到空间中。本发明提供的自适应录音干扰方法及系统能够针对不同人的语音特征自适应的发出语音相似、幅度比目标语音信号大的声掩语音干扰信号。

权利要求

1.一种自适应录音干扰方法，其特征在于，包括：获取目标语音信号；

将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述 稳态分布中的拟合参数 ，其中，表示特征参量，表示倾斜度参量，表示分散性参数，表示位置参数；

基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；

将所述语音干扰信号释放到空间中。

2.根据权利要求1所述的自适应录音干扰方法，其特征在于，所述将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，具体包括：采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合。

3.根据权利要求1所述的自适应录音干扰方法，其特征在于，所述基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号，具体包括：利用 稳态分布随机产生分布特征参数 、 、 、 的语音干扰信号，其中，为预设系数， ， 表示语音干扰信号的特征参量，表示语音干扰信号的倾斜度参量，表示语音干扰信号的位置参数，表示语音干扰信号的分散性参数。

4.根据权利要求1所述的自适应录音干扰方法，其特征在于，所述将所述语音干扰信号释放到空间中，具体包括：将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。

5.一种自适应录音干扰系统，其特征在于，包括：目标语音信号采集模块，用于获取目标语音信号；

目标语音信号特征参数估计模块，用于将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述 稳态分布中的拟合参数 ，其中， 表示特征参量，表示倾斜度参量，表示分散性参数，表示位置参数；

语音干扰信号产生模块，用于基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；

语音干扰信号释放模块，用于将所述语音干扰信号释放到空间中。

6.根据权利要求5所述的自适应录音干扰系统，其特征在于，所述目标语音信号特征参数估计模块，具体包括：特征参数估计单元，用于采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向稳态分布模型进行拟合。

7.根据权利要求5所述的自适应录音干扰系统，其特征在于，所述语音干扰信号产生模块，具体包括：语音干扰信号产生单元，用于利用 稳态分布随机产生分布特征参数 、 、、 的语音干扰信号，其中，为预设系数， ，表示语音干扰信号的特征参量，表示语音干扰信号的倾斜度参量，表示语音干扰信号的位置参数，表示语音干扰信号的分散性参数。

8.根据权利要求5所述的自适应录音干扰系统，其特征在于，所述语音干扰信号释放模块，具体包括：语音干扰信号释放单元，用于将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。

说明书

一种自适应录音干扰方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及声学领域，特别是涉及一种自适应录音干扰方法及系统。

背景技术

[0002] 近年来，随着信息技术的飞速发展，各种窃密手段层出不穷，国家秘密的安全保卫工作形势十分严峻。微型化的窃听窃照设备可以伪装成眼镜、汽车钥匙、钢笔和纽扣等形式，并具备无线发射和传输功能，这必然给保护国家秘密、军事秘密以及个人隐私造成极大的挑战，因此开展保护音频和图像信息的反窃听窃照技术方面的研究工作十分必要。

[0003] 传统的防窃听方式是采用声掩干扰录音技术来干扰录音和窃听，其技术是采用大的声音淹没小的声音。采用的声音的波形、音量对于防窃听的干扰的效果非常重要。对于不同的人，语音的幅度、频率等特征各不相同，声掩干扰的语音信号需要根据不同人的语音特征进行自适应调整。传统语音处理采用训练目标说话人的混合高斯模型的时候往往不能得到一个训练充分的模型，或者训练的模型阶数很低，不能很好的代表目标说话人的特性。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种自适应录音干扰方法及系统，能够针对不同人的语音特征，自适应的发出相应的声掩语音干扰信号。

[0005] 为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

[0006] 一种自适应录音干扰方法，包括：

[0007] 获取目标语音信号；

[0008] 将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述稳态分布中的拟合参数 ，其中， 表示特征参量， 表示倾斜度参量， 表示分散性参数， 表示位置参数；

[0009] 基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；

[0010] 将所述语音干扰信号释放到空间中。

[0011] 可选的，所述将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，具体包括：

[0012] 采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合。

[0013] 可选的，所述基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号，具体包括：

[0014] 利用 稳态分布随机产生分布特征参数 、 、 、的语音干扰信号，其中， 为预设系数， ， 表示语音干扰信号的特
征参量， 表示语音干扰信号的斜度参量， 表示语音干扰信号的位置参数， 表示语音干扰信号的分散性参数。

[0015] 可选的，所述将所述语音干扰信号释放到空间中，具体包括：

[0016] 将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。

[0017] 本发明还提供了一种自适应录音干扰系统，包括：

[0018] 目标语音信号采集模块，用于获取目标语音信号；

[0019] 目标语音信号特征参数估计模块，用于将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述 稳态分布中的拟合参数 ，其中， 表示特征参量， 表示倾斜度参量， 表示分散性参数， 表示位置参数；

[0020] 语音干扰信号产生模块，用于基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；

[0021] 语音干扰信号释放模块，用于将所述语音干扰信号释放到空间中。

[0022] 可选的，所述目标语音信号特征参数估计模块，具体包括：

[0023] 特征参数估计单元，用于采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合。

[0024] 可选的，所述语音干扰信号产生模块，具体包括：

[0025] 语音干扰信号产生单元，用于利用 稳态分布随机产生分布特征参数 、、 、 的语音干扰信号，其中， 为预设系数， ， 表示语音干扰信号的特征参量， 表示语音干扰信号的斜度参量， 表示语音干扰信号的位置参数， 表示语音干扰信号的分散性参数。

[0026] 可选的，所述语音干扰信号释放模块，具体包括：

[0027] 语音干扰信号释放单元，用于将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。

[0028] 根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的自适应录音干扰方法及系统采用 稳态分布模型对目标语音信号进行拟合，得到拟合参数，并基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度更大的干扰信号，从而防止被窃听。可见，本发明能够针对不同人的语音特征发出相适应的干扰信号。而且由于 稳态分布模型能够很好地表征语音信号的特性，提高了防窃听效果。

附图说明

[0029] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0030] 图1为本发明实施例1提供的自适应录音干扰方法流程示意图；

[0031] 图2为本发明实施例2提供的自适应录音干扰系统结构示意图。

具体实施方式

[0032] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0033] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

[0034] 实施例1

[0035] 参见图1，本实施例提供了一种自适应录音干扰方法，该方法包括：

[0036] 步骤101：获取目标语音信号，如果获取到的目标语音信号不是数字信号，需要将其转化为数字信号。

[0037] 步骤102：将目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，得到目标语音信号在 稳态分布中的拟合参数 ，其中，表示特征参量，表示倾斜度参量，表示分散性参数，表示位置参数。

[0038] 步骤103：基于拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比目标语音信号大的语音干扰信号。

[0039] 步骤104：将语音干扰信号释放到空间中。

[0040] 作为本实施例的一种实施方式，步骤102采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合。具体可以如下：

[0041] 稳态分布的特征函数如下式所示

[0042]

[0043] 其中：

[0044]

[0045]

[0046] 各个参数的取值范围是： ， ， ， 。

[0047] 采用基于最小二乘的牛顿迭代方法获取目标语音的特征参数，其代价函数为：

[0048]

[0049] 式中， 是第n次迭代拟合的语音信号特征函数。通过基于最小二乘的牛顿迭代方法，可以得到目标语音信号的在 稳态分布中的拟合参数 。

[0050] 作为本实施例的一种实施方式，步骤103具体可以为：

[0051] 设语音干扰信号的参数为 ，其中 、 、 、 ，，为根据实际需求设定的系数。因此，语音干扰信号同样为 稳态分布，同时可以根据目标语音信号自适应地调整，同时由于 ，所以语音干扰信号能够掩盖目标语音信号。

[0052] 接下来，利用 稳态分布产生随机的语音干扰信号，在产生相同特性的干扰信号的同时，又不影响正常的目标语音信号。设X为表示语音干扰信号的随机变量，则[0053]

[0054] 其中，V是均匀地分布在 的随机变量，W是均值为1的独立指数随机变量， ， 。

[0055] 作为本实施例的一种实施方式，步骤104将语音干扰信号通过扬声器释放到空间中，以对目标语音信号进行声掩干扰。

[0056] 对于不同的人，语音的幅度、频率等特征各不相同，本发明采用稳态分布模型能够很好地表征语音信号的特性，并能够产生根据目标语音自适应地产生相似的干扰信号，提高防窃听效果。

[0057] 实施例2

[0058] 参见图2，本实施例提供了一种自适应录音干扰系统，该系统包括：

[0059] 目标语音信号采集模块201，用于获取目标语音信号；

[0060] 目标语音信号特征参数估计模块202，用于将所述目标语音信号向 稳态分布模型进行拟合，得到所述目标语音信号在所述 稳态分布中的拟合参数 ，其中，表示特征参量，表示倾斜度参量，表示分散性参数，表示位置参数；

[0061] 语音干扰信号产生模块203，用于基于所述拟合参数，利用 稳态分布随机产生语音相似、幅度比所述目标语音信号大的语音干扰信号；

[0062] 语音干扰信号释放模块204，用于将语音干扰信号释放到空间中。

[0063] 作为本实施例的一种实施方式，目标语音信号特征参数估计模块202，具体包括：

[0064] 特征参数估计单元，用于采用基于最小二乘的牛顿迭代方法将目标语音信号向稳态分布模型进行拟合。

[0065] 作为本实施例的一种实施方式，语音干扰信号产生模块203，具体包括：

[0066] 语音干扰信号产生单元，用于利用 稳态分布随机产生分布特征参数 、、 、 的语音干扰信号，其中，为预设系数， ， 表示语音干扰信号的特征参量， 表示语音干扰信号的斜度参量， 表示语音干扰信号的位置参数， 表示语音干扰信号的分散性参数。

[0067] 作为本实施例的一种实施方式，所述语音干扰信号释放模块204，具体包括：

[0068] 语音干扰信号释放单元，用于将所述语音干扰信号通过扬声器释放到空间中。

[0069] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

[0070] 本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。