采用局部相位量化的合成语音检测方法

由于语音合成的便利性,合成伪装语音对说话人认证系统的安全构成了很大的威胁。为了进一步提升说话人认证系统的伪装语音检测能力,提出了一种利用语谱图频域信息的合成语音检测方法,它通过局部相位量化算法对语谱图频域信息进行描述。首先,将语谱图分为若干子块,然后对每个子块进行局部相位量化,经直方图统计分析后获得局部相位量化特征向量并将该特征向量作为随机森林分类器的输入特征,实现合成语音检测。实验结果表明,该方法进一步降低了合成语音检测系统的串联检测代价数值,并且具有更强的泛化能力。     

基于随机Radon变换的DRPE加密系统

对于使用随机相位模板(RPM)作为密钥的双随机相位编码(DRPE)加密系统,唯密文攻击算法(COA)是一种有效的攻击算法。为了提高DRPE加密系统抵抗COA算法攻击的能力,提出了一种基于随机Radon变换的JTC加密系统。该系统对待加密图像进行随机Radon变换,再使用JTC加密系统对其加、解密。除了DRPE加密系统中的RPM密钥之外,Radon变换参数亦被用作恢复原始图像的密钥。仿真结果表明,相比于仅使用RPM密钥的DRPE加密系统,基于随机Radon变换的DRPE加密系统可以有效抵抗COA算法攻击,提高加密系统的安全性。     

人脸识别中视频回放假冒攻击的实时检测方法

利用合法用户的脸部视频进行回放假冒攻击,是目前人脸认证系统的重要安全威胁。针对此问题,本文提出了一种仅用单个普通摄像头来抵抗人脸视频假冒攻击的方法。不同于以往从人脸区域中获取假冒线索进行活体检测的方法,本文通过人脸输入图像与场景参考图像之间的背景对比,从人脸周围背景区域中寻求视频假冒攻击线索。首先,本文在尺度空间里构建人脸周围区域图像的背景特征点集合;然后,利用背景特征点集合建立识别场地背景和人脸背景的Gabor背景描述子,并用融合相位补差的相似度来进行背景比对。实验表明该方法能有效地识别视频回放假冒攻击。     

一种基于卷积神经网络的端到端语音分离方法

大部分的语音分离系统仅仅增强混合的幅值谱（短时傅里叶变换的系数），但是对于相位谱却不做任何处理。然而，最近的研究表明相位信息对于语音分离的质量起着很重要的作用。为了同时利用幅值和相位信息，本文提出了一种有效的端到端分离方法。这种方法是直接利用原始语音波行点作为特征，是一种基于编解码器的卷积神经网络结构。跟其他的说话人独立的语音分离系统不同，本文提出的方法其神经网络只输出一个说话人的信号，其他的语音可以由混合语音与网络输出信号的差值获得。我们在TIMIT数据集上验证本文提出的方法。实验结果表明，本文提出的方法明显优于句子级别的排列不变性训练(uPIT)基线方法，对于信号失真比(SDR)相对提高了16.06%。      

实时语音采集系统中语音端点检测和增强方法

针对实时语音采集系统应用到工业行业中所面对的增加有效记录时间和提高噪声环境下的录音回放效果问题,研究了端点检测方法和语音增强方法。端点检测方法基于有限状态机模型,引入通信中AMR-WB标准的激活检测算法作为语音帧或噪声帧判据,端点检测可达到良好的实时性和准确性,并对于低幅度信号增加了过零率判据可进一步降低检测算法对语音的漏报率。语音增强方法以参数可配置的低频带阻滤波结合维纳滤波来增强语音采集系统对多种环境噪声的消除能力。实际使用表明该端点检测方法和语音增强方法对于提高工业领域应用中实时语音采集系统的记录长度和回放效果具有很强的实用性。     

邮包校核语音识别系统的实时实现

本文研究开发了一套邮包信息校核语音识别系统.该系统利用中大词汇量非特定人连续语音识别技术实时实现了邮包信息的语音校核.系统可以识别普通话或四川话语音,可识别的词汇量约为4500条.系统还采用了拒识技术与说话人自适应技术,提高了整个系统的稳健性.实验表明对普通话的首选识别率达到98.7%,前三选识别率达到99.9%.对四川话的首选识别率达到95.9%,前三选识别率达到98.6%,对无关语音的正确拒识率达到85%,对口音较重的说话人经过自适应后识别率可提高5－8个百分点.     

基于口令认证的RFID系统安全协议及其BAN逻辑分析

本文提出一种新的基于口令认证的RFID系统安全协议.该方法充分利用RFID低等级标签提供的有限资源:访问口令(PW)、标签的标识码(ID)和伪随机函数等建立RFID系统读写器和标签双向认证的安全协议,对该协议抵抗各种攻击的安全性进行理论分析并对该协议的认证功能进行BAN逻辑的形式化分析.结果表明该协议能够有效抵御在线和离线字典攻击、伪装攻击、重放攻击以及流量分析和跟踪攻击,因而解决了RFID系统的安全问题.     

重录语音检测算法

非法认证者可通过播放重新录制合法认证者的语音欺骗说话人识别系统以获得进入系统的权限，为社会安全带来威胁。因此，重录语音的检测具有现实的紧迫性，但相关的研究报道仍较缺乏。为此，本文提出一种重录语音的检测算法。该算法以MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，美尔频率倒谱系数）的统计量作为SVM（Support Vector Machine，支持向量机）和KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）分类方法的特征；除以上两种分类方法外，本文亦考察使用SAE（Sparse Autoencoder，稀疏自动编码器）的检测性能。为模拟现实生活中重录语音的真实情景，本文实验通过不同的录音设备、录音距离及录音环境对算法进行全面的测试。实验结果表明，通过增加重录语音的多样性作为训练可以使该算法的正确率提高到99.67%，达到了较好的检测性能。      

基于VEMAP的说话人识别鲁棒性研究

为了改善发声力度变化对说话人识别系统性能的影响.针对不同发声力度下语音信号的分析,提出了使用发声力度最大后验概率(Vocal Effort Maximum A Posteriori,VEMAP)自适应方法更新基于高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM)的说话人识别系统模型.实验表明,所提出的方法使不同发声力度下系统EER％降低了88.45％与85.16％,有效解决了因发声力度变化引起的训练语音与测试语音音量失配,从而导致说话人识别性能降低的问题,改善说话人识别系统性能效果显著.     

一种基于HVS的图像易碎水印

作为多媒体认证和篡改检测的一种新技术,易碎水印正得到越来越多的关注.基于小波变换,结合量化调制过程,本文提出了一个易碎水印算法.该算法具有以下特点:(1)构造水印金字塔,便于实现水印的多分辨率检测;(2)结合视觉特性量化调制,尽可能减小视觉失真;(3)结合图像融合技术的多分辨率检测,使检测结果更准确;(4)抵抗一定程度的JPEG有损压缩.为了实现篡改的检测,本文给出了一个攻击判别方案,以区分恶意攻击和偶然攻击.实验表明,嵌入的水印在脆弱性和鲁棒性上达到了较好的统一,能够抵抗一定程度的压缩而不影响篡改检测的精确性.     

基于有限条件攻击的安全测试方法

在网络战环境下,为了提高通信网络的抗攻击能力,需要对通信网络的安全性进行较全面的攻击测试。文中提出了基于有限条件攻击的安全测试方法,并设计了有限制条件攻击测试模型和算法。有限制条件攻击测试模型由攻击、目标、响应、条件四部分构成。基于该方法设计并实现了相应的原型攻击测试系统,并对GSM等无线网络进行了攻击测试,表明该方法可行、有效。     

A CMA-ES-Based Adversarial Attack Against Black-Box Object Detectors

Object detection is one of the essential tasks of computer vision. Object detectors based on the deep neural network have been used more and more widely in safe-sensitive applications, like face recognition, video surveillance, autonomous driving, and other tasks. It has been proved that object detectors are vulnerable to adversarial attacks. We propose a novel black-box attack method, which can successfully attack regression-based and region-based object detectors. We introduce methods to reduce search dimensions, reduce the dimension of optimization problems and reduce the number of queries by using the Covariance matrix adaptation Evolution strategy (CMA-ES) as the primary method to generate adversarial examples. Our method only adds adversarial perturbations in the object box to achieve a precise attack. Our proposed attack can hide the specified object with an attack success rate of 86％ and an average number of queries of 5, 124, and hide all objects with a success rate of 74％and an average number of queries of 6, 154. Our work illustrates the effectiveness of the CMA-ES method to generate adversarial examples and proves the vulnerability of the object detectors against the adversarial attacks.     

基于DCT变换的抗打印扫描电子签章方法

为了解决现有电子签章系统对打印扫描攻击抵抗性不足的问题,提出一种可以抗打印扫描的电子签章方法。该方法结合现有的电子签章系统。将经过私钥加密的文件摘要信息嵌入到印章图像中,通过抗打印扫描的水印算法实现电子筌章。与现有电子签章方法相比,该方法能够抵抗对电子签章的打印扫描攻击,实验结果验证了该方法的可行性。     

基于信号互相关的低速率拒绝服务攻击检测方法

低速率拒绝服务LDoS（Low-rate Denial of Service）攻击是一种基于TCP/IP协议漏洞,采用密集型周期性脉冲的攻击方式.本文针对分布式LDoS攻击脉冲到达目标端的时序关系,提出基于互相关的LDoS攻击检测方法.该方法通过计算构造的检测序列与采样得到的网络流量序列的相关性,得到相关序列,采用基于循环卷积的互相关算法来计算攻击脉冲经过不同传输通道在特定的攻击目标端的精确时间,利用无周期单脉冲预测技术估计LDoS攻击的周期参数,提取LDoS攻击的脉冲持续时间的相关性特征,并设计判决门限规则.实验结果表明基于信号互相关的LDoS攻击检测方法具有较好的检测性能.     

基于CPLD的天幕靶抗干扰技术研究

讨论了由蚊虫、声音等对天幕靶带来的干扰问题,通过对天幕靶原理分析,证明了弹丸与声波、蚊虫等引起天幕靶输出信号是不同的.在此基础上,提出了一种基于CPLD(Complex Programmable Logic Device)的抗干扰电路,并应用到具体的工程实践中.仿真分析和应用结果表明该电路能有效地抑制声波和蚊虫等对天幕靶带来的干扰,提高了电路的抗干扰能力,保证了测试结果的可靠性和精确性.     

基于小波阈值的激光探测声音信号去噪研究

激光声音探测技术是声音探测领域中重要的研究方向,但该探测技术极易受到背景光、大气湍流等引起的噪声干扰,对探测信号的噪声进行抑制是激光声音探测技术的关键。因此提出一种改进的阈值函数,通过调整参数可以改变小波系数估计值与原小波系数之间的偏差,同时尽量保存信号的特征信息。在实验室环境下通过实验验证了基于所提改进阈值函数的小波阈值去噪法的有效性,探测信号经去噪处理后噪声得到有效去除。     

An Algorithm of Voice Activity Detection Based on EMD and Wavelet Entropy Ratio

A new method was proposed to identify speech-segment endpoints based on the empirical mode decomposition (EMD) and a new wavelet entropy ratio with improving the accuracy of voice activity detection. With the EMD, the noise signals can be decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs). Then the proposed wavelet energy entropy ratio can be used to extract the desired feature for each IMFs component. In view of the question that the method of voice endpoint detection based on the original wavelet entropy ratio cannot adapt to the low signal-to-noise ratio (SNR) condition, an appropriate positive constant was introduced to the basic wavelet energy entropy ratio with effectively improved discriminability between the speech and noise. After comparing the traditional wavelet energy entropy ratio with the proposed wavelet energy entropy ratio, the experiment results show that the proposed method is simple and fast. The speech endpoints can be accurately detected in low SNR environments.     

空天飞行器模糊自适应轨迹线性化控制器设计

针对一类单输入单输出非线性不确定系统,提出了模糊自适应轨迹线性化控制(TLC)方法并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计.利用模糊系统具有以任意精度逼近非线性系统的能力对未知干扰和不确定进行估计,以减小其对系统性能的影响,并通过鲁棒控制项来克服模糊系统的逼近误差.采用Lyapunov方法,证明了闭环系统所有信号一致最终有界.最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器飞行控制系统,并在高超声速条件下进行了仿真验证,仿真结果表明了该方法的有效性和鲁棒性.