Синтез речеподобных сигналов на белорусском, казахском и русском языках

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

СИНТЕЗ РЕЧЕПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ НА БЕЛОРУССКОМ, КАЗАХСКОМ И РУССКОМ ЯЗЫКАХ

Е.Н. Сейткулов

Евразийский национальный университет

им. Л.Н. Гумилева, г. Астана,

А.В. Потапович, Г.В. Давыдов

Белорусский государственный университет

информатики и радиоэлектроники», г. Минск

Работа посвящена разработке комбинированных маскирующих сигналов для систем защиты речевой информации, включающие “белый” шум и речеподобные сигналы для языков организаций Таможенного союза: русского, белорусского и казахского. Применение комбинированных маскирующих сигналов позволят снизить уровень шума в защищаемом помещении, вызываемого работой устройств защиты речевой информации, при одновременном обеспечении защиты речевой информацию на русском, белорусском и казахском языках.

Предлагается маскирующие сигналы формировать из “белого” шума и речеподобных сигналов на белорусском, русском и казахском языках. Для обеспечения этого требования необходимо создать базы структурные единиц речи для каждого из языков и разработать алгоритмы синтеза речеподобных сигналов для белорусского, русского и казахского языков. При этом необходимо использовать данных о статистических характеристиках текстов на указанных языках (вероятности длины фоноабзаца, длины предложения, длины слова, вероятности появления аллофонов и определенных слогов для каждого из языков).

Такой подход к формированию маскирующих речь комбинированных сигналов обеспечивает более высокие показатели защищенности речевой информации, так как выделение и обработка любого сигнала тем более затруднительна, чем ближе помеха (комбинированные маскирующие сигналы, включающие речеподобные сигналы) по своей форме и частоте к защищаемому сигналу. Поэтому одним из перспективных вариантов формирования маскирующих речеподобных сигналов является формирование их по базе структурных единиц речи дикторов, речевые сигналы которых требуют повышенной степени защищенности. При этом форманты защищаемых речевых сигналов и форманты маскирующих речеподобных сигналов будут трудно различимы. Эффективность устройств защиты речевой информации весьма велика, когда в них сформированы речеподобные сигналы по базе аллофонов сотрудников, работающих в защищаемом помещении, и с учетом вероятностей длительностей слов, длительностей предложений и вероятностей появления фонем в русской речи. Такое решение применено в устройстве защиты речевой информации «Прибой-Р». В устройстве защиты речевой информации «Барон» используется также синтезатор речеподобные сигналы, но он формантного типа, что не позволяет полностью учесть особенности голоса сотрудников, работающих в защищаемом помещении. Когда речеподобные сигналы сформированы по базе аллофонов сотрудников, работающих в защищаемом помещении, то весьма трудно в перехваченном сигнале отделить форманты речи и частоту основного тона речеподобных сигналов и защищаемого речевого сигнала..

Важным требованием к маскирующим сигналам является требования, чтобы они формировались случайным образом, т. е. чтобы «белый» шум формировался за счет тепловых шумов полупроводниковых приборов или другой природы физических шумов. Это требование обусловлено необходимостью исключения какой-либо возможности очистки от шумов перехваченных акустических сигналов. Применение сформированных цифровым методом шумов вместо «белого» шума создает опасность того, что имеется возможность применения очистки сигналов от шумов. С другой стороны, и речеподобные сигналы, сформированные с использованием генератора случайных чисел, должны базироваться на тепловых шумах полупроводниковых приборов, а не на псевдослучайных последовательностях, сформированных цифровыми устройствами, что позволит повысить степень защищенности речевой информации.

По структуре комбинированные маскирующие сигналы должны состоять из «белого» шума с равномерной спектральной плотностью мощности в диапазоне частот от 100 до 10000 Гц и речеподобных сигналов на русском, белорусском и казахском языках

Синтез таких сигналов для каждого языка требует учета его специфики. Компиляция участков естественной речи широко используется в системах синтеза речи и в системах тестирования линий связи. Однако, для русского, белорусского и казахского языков сведения о методах формирования речеподобных сигналов для систем защиты речевой информации и алгоритмах их реализации слабо разработаны [1, 2].

При подготовке заданных текстов и создании речевых баз, учитывающих основные фонетические, лексические и грамматические особенности современных русского, белорусского и казахского языков. Помимо вышеуказанных этапов, весьма важным представляется выделение в языке так называемых фонем -- таких звуковых единиц речи, которые имеют смыслоразличительное значение, так как в потоке речи в силу разных обстоятельств можно получать тот или иной оттенок (варианты фонем). При создании речевых баз русского, белорусского и казахского языков необходимо также понимание работы речевого аппарата, который принимает участие в создании звуков. Алгоритмы синтеза речеподобных сигналов для систем защиты речевой информации для отдельных языков изложены в [3-6].

В одном из вариантов построения систем защиты речевой информации. предложено было речеподобные сигналы использовать в виде диалога участников переговоров на трех языках. Сценарии диалога могут быть следующие: говорит один из трех участников диалога в определенной последовательности, сменяя друг друга; говорит другой из участников диалога и реплику вставляет третий участник диалога или одновременно говорят два участника диалога; одновременно говорят три участника диалога.

С учетом языка участника диалога число возможных сценариев диалога определится

речеподобный сигнал маскирующий язык

,

где - число возможных сценариев диалога из трех человек; - число сочетаний один из трех; - число сочетаний два из трех; - число сочетаний три из трех.

В случае, когда участников диалога 6 человек, по 2 представителя (мужчина и женщина) для каждого из трех языков, число сценариев диалога определится

,

где - число возможных сценариев диалога из шести человек; - число сочетаний один из шести; - число сочетаний два из шести; - число сочетаний три из шести.

Распределения вероятностей сценариев по количеству одновременно говорящих и длительности таких сценариев представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Распределения вероятностей сценариев по количеству одновременно говорящих и длительности таких сценариев

Распределение вероятностей выбора дикторов для каждого из сценариев подчинено требованию равной вероятности. Например, для сценария , когда в диалоге участвует один из шести, то вероятность того, что будет выбран именно этот участник диалога, равна 16,7 %.

Список литературы

1. Сейткулов, Е.Н. Обоснование метода формирования комбинированных маскирующих речь сигналов / Е.Н. Сейткулов, Г.В. Давыдов, А. Потапович // Вестник КазНТУ, №2(102) - 2014. - С. 181 - 187.

2. Davydau, H.V. Method for protecting speech information // H.V. Davydau, V.A. Papou, A.V. Potapovich, Y.N. Seitkulov, Li Ye, Fan Yanhong, Jiang Jingsai, Bi Xiaoyan // Доклады БГУИР, 2015, № 6 С. 107 - 110.

3. Сейткулов, Е.Н. База аллофонов для компиляционного синтеза речеподобных сигналов на русском языке / Е.Н. Сейткулов, Г.В. Давыдов, А.В. Потапович // Современные средства связи: Материалы ХIХ Междунар. науч.-техн. конф. 14-15 окт. 2014 года, Минск: УО ВГКС, 2014 - С.193-195.

4.Сейткулов, Е.Н. База аллофонов для синтеза речеподобных сигналов на казахском языке / Е.Н. Сейткулов, Г.В. Давыдов, А.В. Потапович // Технические средства защиты информации: Тезисы докладов ХII Белорусско-российской научно-технической конференции (Минск 4-5 июня 2015г) Минск, БГУИР, 2015, С.18-19.

5. Сейткулов, Е.Н. Компиляционный синтез речеподобных сигналов с использованием сплайнов Е.Н. Сейткулов, Г.В. Давыдов, А.В., Потапович // Материалы XIX Международной научно-технической конференции «Современные средства связи», Минск 14 -15 октября 2014 г., С. 192 -193.

6. Давыдов, Г.В. Синтез речеподобных сигналов на белорусском языке Г.В. Давыдов, В.А. Попов, А.В. Потапович, Е.Н. Сейткулов, И.В. Савченко // Доклады БГУИР, 2015, №4, С. 27 - 32.

Размещено на Allbest.ru