語音感知哈希及其在密文語音檢索中的應用研究.pdf

1、近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術、多媒體處理技術發(fā)展迅猛，多媒體數(shù)據(jù)在信息交流、信息存儲等方面中發(fā)揮了越來越重要的作用。而語音作為最便捷的多媒體信息，在人類交流、溝通中的作用尤為重要。隨著計算機存儲技術的進步，特別是云存儲技術的發(fā)展，語音數(shù)據(jù)儲量也飛速增加。網(wǎng)絡平臺擁有龐大的用戶量，在其中，語音信息用途多樣，使用也很頻繁，而如何在保證隱私數(shù)據(jù)安全的前提下更高效地處理大規(guī)模語音信息成為急需解決的問題。
　　本文研究了適合大規(guī)模語音處理的語音感知哈

2、希技術及其在密文語音檢索中的應用，主要研究工作如下:
　　(1)現(xiàn)有的語音感知哈希算法所提取的摘要序列，沒有區(qū)分權重，導致大規(guī)模應用時效率較低。鑒于此，本文提出一種基于時域、頻域趨勢變化的語音感知哈希方案。該方案將語音分為時域和頻域兩部分提取特征，時域特征選取語音的短時能量變化情況，頻域特征選取語音的Bark域能量變化情況。使用該算法生成的感知哈希序列，匹配時先匹配時域感知哈希序列，再匹配頻域感知哈希序列，若兩組匹配結果都成功，則

3、判定匹配成功，若時域感知哈希匹配失敗，則不匹配頻域感知哈希，直接判定匹配失敗。這樣，在應用于大規(guī)模語音處理時，可大大提高感知哈希的匹配速度。實驗仿真結果表明，該算法在效率提升的情況下，依然具有很好的區(qū)分性，對常用的內容保持操作有很強的魯棒性。
　　(2)語音中不乏語音訂單、法庭證據(jù)、軍事機密等重要的信息，如果將這些重要語音信息不加保護的上傳云端，很容易造成信息泄露。而前端加密是保障云環(huán)境中數(shù)據(jù)安全的有效方法。加密數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大