CC BY
105
УДК 621.37
ПРИМЕНЕНИЕ ФИЛЬТРА ШУМООЧИСТКИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕГО МИНИМАЛЬНОЕ ЗНАЧЕНИЕ СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОЙ ОШИБКИ,
В ПРОЦЕССЕ РАСЧЕТА СЛОВЕСНОЙ РАЗБОРЧИВОСТИ РЕЧИ
И. А. Григорьев
В целях учета шумоочистки акустического речевого сигнала при расчете словесной разборчивости речи, предложено использовать передаточную функцию фильтра, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки
Ключевые слова: отношение сигнал/шум, шумоочистка, словесная разборчивость
Введение
В настоящее время существует и активно используется большое количество различных систем активной виброакустической маскировки, успешно применяемых для защиты акустической речевой.
Существующие средства активной защиты акустической информации представляют собой генераторы шума (белого или окрашенного) речевого диапазона частот, основным назначением которых является создание шумовых помех, маскирующих речевой сигнал. В известных и разрабатываемых в настоящее время системах акустической маскировки используются шумовые, "речеподобные" и комбинированные помехи [1-4].
В то же время происходит совершенствование средств по добыванию акустической речевой информации в направлении использования перспективных методов и алгоритмов шумоочистки.
Фильтр шумоочистки, обеспечивающий минимальное значение среднеквадратической ошибки
Наиболее часто из шумовых используются следующие виды помех:
• "белый" шум (шум с постоянной спектральной плотностью в речевом диапазоне частот);
• "розовый" шум (шум с тенденцией спада спектральной плотности 3 дБ на октаву в сторону высоких частот);
• "коричневый" шум (шум с тенденцией спада спектральной плотности 6 дБ на октаву в сторону высоких частот);
• "окрашенный" шум - шумовая кореллиро-ванная с речью помеха (шум с огибающей амплитудного спектра, подобной речевому сигналу);
• "речеподобные" помехи - особый вид помех, которые формируются либо путем микширования в различных сочетаниях отрезков речевых сигналов и музыкальных фрагментов, а также шумовых помех, либо из фрагментов непосредственно скрываемого речевого сигнала при многократном наложении последних друг на друга с различными уровнями (так называемые фонемные клонеры);
• комбинированные помехи.
Григорьев Иван Александрович - ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России, аспирант, тел. (4732) 34-79-79
Шумоочистка направлена на повышение разборчивости речи, которая зависит от отношения мощности информативного сигнала к мощности шумов. Для режима отложенной обработки речи с применением методов шумоочистки отношение мощности сигнала к мощности шума будет определяться параметрами фильтра шумоочистки, обеспечивающего максимальное значение отношения мощности сигнала к мощности шума.
Рассмотрим вариант, когда на вход адаптивного фильтра шумоочистки поступает сумма сигнала с известным амплитудным спектром и помеха, представляющая собой "белый" шум. В этом случае максимальное отношение сигнал-шум будет обеспечиваться только тогда, когда частотная характеристика фильтра будет совпадать (с точностью до постоянного множителя) с амплитудным спектром входного сигнала. В этом случае фильтр шумоочистки будет согласованным с сигналом.
Для разработки оптимального фильтра шумоочистки определим его параметры (передаточную функцию) При этом будем считать, что амплитудный спектр речевого сигнала имеет постоянную величину только в пределах в каждой г-ой (г = 1, 2,..., 7) октавной полосе частот УА = 20 • ^ . В этом случае коэффициент переда-
чи оптимального фильтра шумоочистки можно определить для каждой г-ой (г = 1, 2,., 7) октавной полосе частот. Для этого выбирается та октавная полоса частот, в которой уровень тестового сигнала имеет максимальную величину. Обозначим этот уровень сигнала через У!т. В этом случае коэффициент передачи К0г оптимального фильтра (в дБ) в каждой г-ой октавной полосе частот определится выражением К = У,„ - У • Тогда, с учетом снижения
уровня шумов после прохождения их через оптимальный фильтр шумоочистки, можно получить выражения для определения уровня шумов в каждой г-ой октавной полосе частот Уп0г, а также в интегральной полосе частот Уп0 с учетом весовых коэффициентов октавных полос Кг (см. табл.). Эти соотношения будут иметь следующий вид
Уп 0, = Уп, - К0,; (1)
Уп 0 = 10 • 1§ Е К 1001Уп0г. (2)
1=1
Характеристики октавных полос
Номер октавной полосы, i Среднегеометрическая частота октавной полосы, f, Гц Весовой коэффициент октавной полосы, к.
1 125 0,01
2 250 0,03
3 500 0,12
4 1000 0,2
5 2000 0,3
6 4000 0,26
7 S000 0,07
Аналогично, сигнал при прохождении через оптимальный фильтр шумоочистки, будет уменьшаться, но в значительно меньшей степени. При этом уровни сигнала в каждой i-ой октавной полосе частот Vs0i, а также в интегральной полосе частот Vsi. с учетом весовых коэффициентов октавных полос Ki определяться следующими соотношениями
V 0 . = V. - к . ;
s 0 i si 0 і 7
К0 = 10 • lg y к 10°
(3)
(4)
Вычислим отношение сигнал-шум (в дБ) на поверхностях ограждающих конструкций или сигнальных разъемах исследуемого технического средства Е0 по формуле Е0 = Ух0 - Уп0 и пересчитаем в
отношение мощности сигнала к мощности шума (в разах) по формуле
д = 10°ДЕ". (5)
Как известно словесная разборчивость речи рассчитывается по формуле
W=
1
1+ 0,21q"
(6)
Таким образом, была рассчитана словесная разборчивость речи для случая, когда на вход адаптивного фильтра шумоочистки поступает сумма сигнала с известным амплитудным спектром и помеха, представляющая собой "белый" шум.
В случае применения средств активной маскировки, использующих другие виды помех, помимо "белого" шума, оптимальные параметры фильтра шумоочистки будут другими. В данном случае для режима отложенной обработки речи с применением методов шумоочистки отношение мощности сигнала к мощности шума будет определяться параметрами фильтра шумоочистки, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки воспроизведения всего речевого сигнала [5-6].
Формула для нахождения передаточной функции искомого фильтра принимает вид
к ( ja) = ■
Ss(a)
(7)
g, (ю) + g„ (ю)
где g, (ю) и gn (ю) - энергетические спектры сигнала U(t) и помехи Un (t) соответственно.
Для определения оптимальных параметров (передаточной функции) фильтра шумоочистки будем также считать, что амплитудный спектр речевого сигнала имеет постоянную величину только в пределах каждой i-ой (i = 1, 2, ..., 7) октавной полосе частот V = 20 • lg U, . Тогда коэффициент передачи оптимального фильтра шумоочистки можно определить для каждой октавной полосы частот. В этом случае с учетом (7) коэффициент передачи K0i оптимального фильтра (в дБ) в каждой i-ой октавной полосе частот определится выражением
K0i = 2у - 20 • lg (10°'1V- + 10°'1V-). (8)
Учитывая снижение уровня шумов V = 20 • lg Uni после прохождения их через оптимальный фильтр шумоочистки, можно получить выражения для определения уровня шумов в каждой i-ой октавной полосе частот Vn0i, а также в интегральной полосе частот Vn0 с учетом весовых коэффициентов октавных полос Ki. Эти соотношения будут иметь следующий вид
V 0. = V. + K . ; (9)
n0i ni 0i 7 v '
Vn0 = 10 • lg y к 100
(10)
Аналогично, сигнал при прохождении через оптимальный фильтр шумоочистки, будет уменьшаться, но в значительно меньшей степени. При этом уровни сигнала в каждой i-ой октавной полосе частот Vs0i, а также в интегральной полосе частот Vsi. с учетом весовых коэффициентов октавных полос Ki определяться следующими соотношениями
V = V. + K . ; (11)
s 0i .« 01 7 v '
V
= 10 • lg y к 100
(12)
После вычисления отношения сигнал-шум (в дБ) на отражающих поверхностях Е0 по формуле Е0 = У!0 - Уп 0 и пересчета в отношение мощности
сигнала к мощности шума в разах по формуле (5) вычисляется словесная разборчивость речи по формуле (6), учитывающая вид шумовой помехи.
Заключение
Приведенное выражение для фильтра, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки воспроизведения речевого сигнала, позволяет рассчитать словесную разборчивость речи с учетом шумоочистки.
1=1
1=1
1=1
Литература
1. Балашов П. А. Защита речевой информации на объекте. Информационно-методический журнал "Конфидент", № 4-5, 2000.
2. Торокин А.А. Инженерно-техническая защита информации. М.: 2004.
3. Абалмазов Э.И. Методы и инженернотехнические средства противодействия информационным угрозам. - М.: Гротек, 1997.
4. Вовченко В.В., Степанов И.О. Проблемы защиты информации от экономического шпионажа. / Защита информации, 1994, №1.
5. Гуткин Л. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуационных помехах. - М.: Госэнергоиздат, 1961.
6. Солодовников В.В. Введение в статистическую динамику систем автоматического регулирования. - М.: Гостехиздат, 1952.
Государственный научно-исследовательский испытательный институт проблем технической защиты информации Федеральной службы по техническому и экспортному контролю
THE APPLICATION OF THE DENOISING FILTER, PROVIDING MINIMUM VALUE OF THE ROOT-MEAN-SQUARE ERROR, IN THE PROCESS OF CALCULATION OF THE WORD SPEECH INTELLIGIBILITY
I.A. Grigoriev
The use of the transfer function of the filter, providing minimum value of the root-mean-square error, is suggested for the purposes of denoising accounting of the acoustic voice signal in the process of calculation of the word speech intelligibility
Key words: signal-to-noise ratio, denoising, word intelligibility
