Unified Speech-Like Interference for Active Protection of Speech Information

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper considers the possibility of creating a speech-like interference for the means of vibro-acoustic protection of speech information based on tables of syllables and words of the Russian language. The choice of research directions and experimental conditions is substantiated: synthesis of sound files by random sampling of speech elements from a database, research of spectra of synthesized noise, algorithm for creating interference of the “speech choir” type, study of autocorrelation functions of synthesized speech-like interference, as well as their probability distribution density. It is shown that the spectral and statistical characteristics of the synthesized speech-like interference type "speech choir" of five voices are close to similar characteristics of real speech signals. At the same time, the speech choir was formed by averaging the instantaneous values of temporary realizations of sound files. It is shown that the spectral power density of the speech-like interference of the “speech choir” type practically is not changed with the number of averaged “voices” starting from five. The probability density distribution of the speech-like interference value with an increase in the number of voices in the “speech choir” approaches the normal law (unlike a real speech signal whose probability density is close to the Laplace distribution). Evaluation of the autocorrelation function gave a correlation interval of several milliseconds. The articulation tests of speech intelligibility using synthesized speech-like interference with different signal-to-noise ratios showed the possibility of reducing the integral noise level by 12-15 dB compared to noise-like interference. The dependencies of verbal intelligibility on the integral signal-to-noise ratio are constructed on the basis of polynomial and piecewise linear approximations. A preliminary assessment of a possible impact of speech-like interference on the psycho-emotional state of a person was performed. The direction of further research on increasing the efficiency of algorithms for generating speech-like interference is discussed.

About the authors

V. B Avdeev

Federal Autonomous Institution "State Research and Testing Institute for the Problems of Technical Protection of Information of the Federal Service for Technical and Export Control ("FAI “GNII PTZI FSTEC of Russia”)

Email: avb1952@mail.ru
st. January 9 280А

V. A Trushin

Novosibirsk State Technical University (NSTU)

Email: rastr89@mail.ru
pr. Karla Marksa 20

M. A Kungurov

Novosibirsk State Technical University (NSTU)

Email: mixailkungurov@gmail.com
pr. Karla Marksa 20

References

  1. Трушин В.А., Иванов А.В. Возможности снижения интегрального уровня помехи в средствах активной защиты информации речевой информации (состояние и перспективы) // Доклады ТУСУР. 2018. Т. 21. № 2. С. 38–42.
  2. Алдошина И., Притц Р. Музыкальная акустика // СПб.: Композитор. 2006. 720 с.
  3. Blintsov V., Nuzhniy S., Kasianov Y., Korytskyi V. Development of a mathematical model of scrambler-type speech-like interference generator for system of prevent speech information from leaking via acoustic and vibration channels // Technology audit and production reserves. 2019. vol. 5. no. 2(49). pp. 19–26.
  4. Davydau H.V. et al. Method for protecting speech information // Doklady BGUIR. 2015. vol. 8(94). pp. 107–110.
  5. Blintsov V., Nuzhniy S., Parkhuts L., Kasianov Y. The objectified procedure and a technology for assessing the state of complex noise speech information protection // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. vol 5. no. 9(95). pp. 26–34.
  6. Ахатаева С.М. и др. Способ формирования речеподобного помехового сигнала // Патент Республики Казахстан №26413. 2012. Бюл.11.
  7. Воробьев В.И., Давыдов А.Г., Давыдов Г.В. Речеподобные сигналы: разновидности, основные параметры, способы формирования, области применения // Минск: Доклады БГУИР. 2009. №3. С. 9-16.
  8. Зельманский О.Б. Методика синтеза речеподобных сигналов на разных языках для систем защиты информации // Информационные системы и технологии. 2012. № 4. С. 122–133.
  9. Гордиевич П., Средяк В., Омельчук Я., Порошин И. Формирование защитной речеподобной помехи путем генерации фонемных последовательностей // Правове, нормативне та метрологiчне забеспечения захисту iнформацiiв. 2009. С. 129–132.
  10. Horev A.A, Tsarev N.V. The method and algorithm of speech-like noise formation // 2017 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). 2017. pp. 419–422.
  11. Трушин В.А., Попов Д.Е., Кунгуров М.А., Марченко Д.Л. Создание речеподобной помехи на основе связных текстов // Проблемы правовой и технической защиты информации. 2018. Вып. 6. С.79–85.
  12. Асяев Г.Д., Антясов И.С. Оценка эффективности применения шумовых «речеподобных» помех для защиты акустической информации // Вестник УрФО 2018. № 2(28). С. 19–24.
  13. Mostafa T. et al. An efficient speech generative model based on deterministic/stochastic separation of spectral envelopes // Doklady BGUIR. 2020. vol. 18(2). pp. 23–29.
  14. Yerzhan N. et al. Intelligibility of the kazakh speechwhen it's PROTECTED with combined masking signals // Doklady BGUIR. 2015. vol. 8(94). pp. 67–73.
  15. Koul R.K., Allen G.D. Segmental intelligibility and speech interference thresholds of high-quality synthetic speech // Journal of speech & hearing research, American Speech-Language-Hearing Association. 1993. vol. 36. no. 4. pp. 790–798.
  16. ITU-T P.501 Test signals for use in telephonometry/ Series P: Telephone Transmission Quality. Objective measuring apparatus. 2004. pp. 27.
  17. ГОСТ 16600-72. Межгосударственный стандарт. Передача речи по трактам радиотелефонной связи. Требования к разборчивости речи и методы артикуляционных измерений // М.: Стандарт Информ. 2007. 74 с.
  18. Трушин В.А, Рева И.Л, Иванов А.В. Усовершенствованная методика оценки разборчивости речи в задачах защиты информации // Ползуновский вестник. 2012. №3/2. С. 238–241.
  19. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости речи // М.: Связь-издат. 1962.
  20. Хорев А.А, Макаров Ю.К. К оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации // Специальная техника. 2000. № 5. С. 46–56.
  21. Авдеев В.Б. О некоторых направлениях совершенствования методических подходов, применяемых при оценке эффективности технической зашиты информации // Специальная техника. 2013. № 3. С. 26–36.
  22. Trushin V.A., Khitsenko V.E. About the methods of forming a test signal in the instrumental evaluation // Journal of Physics: Conference Series of speaker clearance. 2020.
  23. Кропотов Ю.А. Модель одномерной плотности вероятности речевых сигналов // Системы управления, связи и безопасности. 2015. № 4. С. 158–170.
  24. Быков А.А., Кропотов Ю.А. Исследование автокорреляционных функций речевых сигналов // Радиотехника. 2008. № 9. С. 107–111.
  25. СН 2.2.4/2.1.8.562-96. Шум на рабочих местах, в помещениях жилых, общественных зданий и на территории жилой застройки // Санитарные нормы. М.: Минздрав России. 1996.
  26. Хорев А.А., Царев Н.В. Способ и алгоритм формирования речеподобной помехи // Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии. 2017. № 1. С. 57–67.
  27. Вашкевич М.И., Азаров И.С. Определение патологии голосового аппарата человека на основе анализа модуляционного спектра речи в критических полосах // Труды СПИИРАН. 2020. Т. 19(2). С. 249–276.
  28. Trushin V.A. The analysis of the formant method of speech intelligibility estimation as a method of performing indirect measurements // Научный вестник НГТУ. 2019. № 4 С. 135–146.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».