Научный журнал

Международный журнал экспериментального образования

ISSN 2618–7159

ИФ РИНЦ = 0,425

• Авторы
• Файлы
• Литература

Котенко В.В. 1 Бандурка В.П. 1 Динчари А.А. 1 Постовалов Д.Ю. 1

---

1 Южный федеральный университет

Статья в формате PDF

0 KB

1. Котенко В.В. Теория виртуализации и защита телекоммуникаций: монография – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. – 244 с.

2. Котенко В.В., Котенко В.В., Румянцев К.Е., Горбенко Ю.И. Оптимизация процессов защиты информации с позиций виртуализации относительно условий теоретической недешифруемости. // Прикладная радиоэлектроника. – 2013. – Т. 12. № 3. – С. 265.

3. Котенко В.В. Основы виртуального шифрования. // Информационное противодействие угрозам терроризма. – 2011. – № 17. – С. 68-75.

4. Котенко В.В. Виртуализация защиты дискретной информации относительно условий непродуктивности анализа ключа. // Информационное противодействие угрозам терроризма. – 2011. – № 17. – С. 96.

5. Котенко В.В., Левендян И.Б. Компьютерная технология формирования виртуального образа личности при решении задач аутентификации. // Информационная безопасность регионов. – 2005. – № 1. – С. 112.

6. Котенко С.В., Першин И.М., Котенко В.В. Особенности идентификационного анализа на основе информационной виртуализации изображений местоположения объектов в ГИС. Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 8 (157). – С. 212-219.

7. Котенко В.В. Защита информационных ресурсов с позиций виртуализации процесса защиты информации при полной априорной неопределенности источника / Технические и естественные науки: теория и практика сборник материалов международных научных e-симпозиумов [Электронный ресурс]. под редакцией К.Е. Румянцева. – 2015. – С. 73-90.

8. Котенко С.В., Котенко В.В. Методика идентификационного анализа процессов помехоустойчивого кодирования при кодировании для непрерывных каналов / Информационное противодействие угрозам терроризма. – 2013. – № 20. – С. 151-157.

Анализ параметров спектра речевого сигнала в процессе аутентификации производится на выходе полосовых фильтров, предназначенных для разделения полосы частот спектра исходного сигнала на непересекающиеся частотные области, так называемые спектральные каналы. Число полосовых фильтров Nф определяется известной методикой синтеза полосных вокодеров [1] и задается достаточно большим (Nф > 16). С этих позиций получено выражение для оценки ординат энергетического спектра речевого сигнала:

, (1)

где τ0 – период дискретизации ; 0– шаг квантования по частоте; i – номер спектрального канала, определяемый из условия i = l, если ωHl ≤ jω0 < ωBl; ωHl и ωBl – соответственно нижняя и верхняя граничные частоты l-го спектрального канала.

Оценка ординат амплитудного спектра речевого сигнала получена на основании (1) из равенства

. (2)

Выражения (7), (8) определяют алгоритм параметрического анализа и синтеза речевого сигнала в системах аутентификации.

Полученный алгоритм имеет ряд особенностей, отличающих его от известных алгоритмов параметрического анализа и синтеза речевого сигнала. Так, в качестве параметров спектра речевого сигнала здесь используются дискретные значения ковариационной функции огибающей и фазовых соотношений сигналов спектральных каналов. Это открывает возможность оценки любого числа ординат амплитудного спектра в процессе синтеза речевого сигнала. Число ординат амплитудного спектра N0, используемых в данном случае для синтеза речевого сигнала, не ограничивается числом полосовых фильтров анализатора Nф и может быть задано любым N0 > Nф путем выбора шага квантования по частоте при условии, что 0 < Bi – Hi, можно определять любое необходимое число ординат в пределах каждого спектрального канала. Очевидно, что точность восстановления огибающей спектра звука при синтезе речевого сигнала будет повышаться с увеличением N0, которое обеспечивается уменьшением шага квантования по частоте 0. Кроме этого, применение полученного алгоритма в вокодерных системах позволяет производить синтез речевого сигнала в целях аутентификации с учетом его фазовых соотношений.

Библиографическая ссылка