автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.19, диссертация на тему:Защита оперативных аудиозаписей от искажающих факторов среды распространения акустических сигналов

АО «ЦНИИРЭС»

Совет по защите диссертацийССД 115.21.01

Па правах рукописи

РГВ од

КАЛИНОВСКИЙ АНДРЕЙ ГЕННАДЬЕВИЧ,

ЗАЩИТА ОПЕРАТИВНЫХ АУДИОЗАПИСЕЙ ОТ ИСКАЖАЮЩИХ ФАКТОРОВ СРЕДЫ РАСПРОСТРАНЕНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

Специальность:

05.13.19. - Методы и средства защиты информации, информационная

безопасность

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент

Дворянкин

Сергей Владимирович

Москва 2000

//V (У/'-ЖГ

Работа выполнена в АО «Центральный научно-исследовательский институт радиоэлектронных систем».

Научный руководитель - кандидат технических наук, доцент

ДВОРЯНКИ!! С.В.

Официальные оппоненты:

- доктор технических паук, профессор ВИКУЛОВ О.В.

- доктор технических наук, профессор ПЕТРАКОВ A.B.

Ведущая организация - Московский государственный инженерно-физический институт, г.Москва.

Защита состоится « 19 » декабря 2000 г. в 11.00 час. На заседании диссертационного совета ССД 115.21.01 при АО «ЦНИИРЭС» по адресу: 129110, г.Москва, проспект Мира, 69, ЦНИИРЭС.

С диссертацией можно ознакомиться в специальной библиотеке АО «ЦНИИРЭС».

Автореферат разослан < » ноября 2000 г.

Научный секретарь диссертационного совета канд.техн.наук, с.н.с.

Геннадиева Е.Г.

UliJ-f-oa о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Важное место в группе специальных технических средств правоохранительных органов занимает звукозаписывающая аппаратура. Аудиозапись активно используется как одно из средств обеспечения безопасности в различных направлениях жизнедеятельности. Общедоступные и скрытые средства фиксации аудиосигналов используются для протоколирования оперативной информации в ходе переговоров, встреч, лекций, совещаний, а также во время розыскных, контролирующих и других действий. В ряде случаев низкое качество проведенной записи создает определенные трудности при понимании и осмыслении полученной аудиоинформации. Причины этого обусловлены как неудачным или неумелым выбором и использованием технических средств, так и объективными трудностями, выражающимися в невозможности получения высококачественной, «чистой» записи звука в некоторых конкретных обстоятельствах.

Аудиозапись, полученная в ходе проведения оперативно-розыскных мероприятий с помощью специальных средств и методов, может служить источником информации (нередко единственным) о явлениях и процессах, имеющих криминогенный или криминальный характер. Известно, что более половины специальных технических средств правоохранительных органов, предназначенных для добывания оперативно-розыскной информации, так или иначе связаны с получением оперативных сведений из переговоров и акустической обстановки их проведения. В этом контексте оперативные аудиозаписи можно рассматривать как наиболее значимую компоненту оперативно-розыскной информации.

Однако получение данного вида оперативно-розыскной информации в большинстве случаев связано с воздействием различного рода мешающих факторов, большинство из которых можно определить как искажающие воздействия среды распространения акустических сигналов. В связи с этим возникает задача защиты акустических компонент оперативно-розыскной информации от вышеназванных факторов воздействия.

Защите аудиоинформации уделяется в последнее время большое значение. Теоретическое обоснование необходимости данной защиты от различного вида угроз и решение целого ряда возникающих при этом проблем дано в работах ученых Дворянкина С.В., Женило В.Р., Макарова В.Ф., Минаева В. А., Петракова A.B., Чудновского JI.C. и др.

Однако в этих работах защита аудиоинформации рассматривается в основном с позиций предотвращения ее утечки, в то время как вопросам обеспечения целостности оперативной аудиоинформации уделяется недостаточно внимания.

Таким образом, актуальность настоящего диссертационного исследования обусловлена необходимостью применения в практике правоохранительных органов современных достижений науки и техники в области цифровой обработки аудиосигналов с целью коррекции и компенсации иска-

жающих воздействия среды распространения акустических сигналов для увеличения объема и качества извлекаемой из оперативной аудиозаписи информации.

Проблемные задачи защиты оперативных аудиозаписей от искажающих воздействий охватывают широкий круг вопросов. Его можно разделить на три различные группы:

1. Фильтрация помех, которые могут иметь сосредоточенный, шумо-и/или речеподобный характер.

2. Компенсация искажений, вносимых активным воздействием на среду распространения акустических сигналов.

3. Коррекция пассивных искажающих воздействий, которым подвергается речевой сигнал в ходе проведения аудиозаписи.

Количество существующих методов фильтрации обширно, все они широко используют априорную информацию о помехах и сигнале (Архангельский C.B. Локтев Н.А, Минин A.B., Ребгун Э.К., Шаров В.А). Определенный интерес с точки зрения решения первой группы вопросов представляет адаптивная обработка сигналов. Метод использует не априорные сведения о помехе, а производит ее оценку в процессе обработки. Благодаря этому он эффективен при фильтрации не одного, а разного типа помех, в том числе широкополосных и нестационарных. Однако, существующие системы, которые основаны на методе адаптивной фильтрации, не учитывают условия реального оперативно-розыскного мероприятия, где получить «чистый» вспомогательный сигнал, по которому производится оценка помехи, одновременно с полезным сигналом, практически невозможно.

Что же касается решения второй и третьей группы обозначенных вопросов, то задача защиты речевых сигналов от искажений, путем выделения неизвестной передаточной функции искажающей системы, в качестве которой рассматриваются влияние реверберирующей акустической среды, а также жестких сред распространения звука, влияние которых весьма значительно при съеме аудиоинформации по виброакустическому каналу, практически остается не исследованной.

Объект исследования - современные технологии фиксации, обработки и анализа аудиосигналов в условиях проведения оперативно-розыскных мероприятий и методика применения аудиозаписей в раскрытии и расследовании преступлений.

Предмет исследования - методы защиты оперативных аудиозаписей, учитывающие особенности их получения при наличии искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов.

Цель исследования - увеличение объема и качества извлекаемой из оперативных аудиозаписей информации.

Научная задача заключается в реализации комплексного подхода к обеспечению целостности оперативной аудиоинформации на основе разработки и совершенствования методов защиты от искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов. ■

Для этого были поставлены и решены следующие частные задачи:

- анализ искажений, вносимых средой распространения акустических сигналов и получение теоретической зависимости влияния этих искажений на эффективность деконволюдии с целью последующего выбора предлагаемых методов;

- разработка и совершенствование методов деконволюции аудиосигналов, подвергшихся искажающему воздействию среды распространения акустических сигналов с априорно неизвестной передаточной функцией;

- разработка методов компенсации влияния искажающих факторов, возникающих вследствие активного воздействия на среду распространения акустических сигналов;

- компьютерная реализация предложенных методов и экспериментальное исследование

Методы исследования. Методы исследования основаны на акустической теории речеобразования, теории слухового восприятия, теории оптимальных систем, теории функционального анализа и теории вероятностей, теории восстановления сигналов, теории гомоморфных систем.

В диссертации также использовались методы системного анализа, математические методы цифровой обработки сигналов, численные методы оптимального управления, элементы системного программирования, методы акустической теории речеобразования, численные методы оптимизации и эксперименты.

Научная новизна. Рассмотрены особенности применения аудиозаписи в деятельности оперативных аппаратов правоохранительных органов и угрозы целостности оперативной аудиоинформации.

Проанализированы составляющие качества речи и рассмотрены причины его снижения. На базе проведенного анализа существующих методов восстановления аудиосигналов сделан вывод, что в настоящее время недостаточно исследованы и разработаны методы выделения из полученной аудиозаписи сигнала, максимально приближенного к исходному, что достигается путем выделения и последующего удаления спектральных составляющих импульсных характеристик искажающей акустической среды.

Для синтеза алгоритма рассмотрены широко распространенные в оперативной практике искажения сигналов, которые характерны в условиях воздействия реверберирующей акустической среды, а также при снятии аудиоинформации по виброакустическому каналу; исследована зависимость влияния воздействий искажающих систем на эффективность методов деконволюции.

Впервые разработан метод, осуществляющий разложение искаженного речевого сигнала на собственно исходный сигнал и характеристики среды распространения акустических сигналов с учетом ее фазовых характеристик.

Предложен метод асинхронной компенсации активных помех, на основе синтеза и вычитания из исходною сигнала «новой помехи», получаемой

по параметрам составляющих спектра в местах перекрытий полезной смеси и вспомогательного сигнала.

Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты позволяют осуществлять защиту оперативной аудиоинформации посредством применения разработанных методов на основе их комплексного использования.

Обоснованность и достоверность результатов. Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечивается применением апробированного аппарата исследований и подтверждается экспериментальными данными, полученными в ходе компьютерной реализации предлагаемых методов.

Реализация результатов работы. Разработанные методы восстановления речевых сигналов, искаженных воздействием акустической среды распространения применялась для обработки оперативной аудиоинформации в практической деятельности оперативно-технических служб ГУБОП МВД РФ, ТУ МВД РФ, экспертно-криминалистического отдела МВД Чувашской Республики.

Положения, выносимые на защиту:

- классификация искажающих факторов среды распространения акустических сигналов;

- классификация методов защиты оперативных аудиозаписей от искажений, вносимых средой распространения акустических сигналов и оценка их применимости в решении задач повышения качества и информативности оперативной аудиоинформации;

- усовершенствованный метод деконволюции искаженных аудиосигналов, основанный на применении модифицированного метода неопределенной инверсной свертки;

'- метод деконволюции, использующий априорные сведения об импульсной характеристике искажающей системы;

- метод компенсации искажений, вносимых активным воздействием на среду распространения акустических сигналов;

Апробация результатов исследования:

Результаты диссертационного исследования доложены и получили одобрение на Международных научных конференциях «Информатизация правоохранительных систем» (Москва, Академия управления МВД России) в 1998 - 2000 г.г., на постоянно действующем семинаре «Речевая связь с машинами» МНТО РЭС им. А.Попова в 1998 г.

По теме диссертации опубликовано пять печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка литературы, включающего 124 наименования. Объем диссертации 150 листов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность разрабатываемой темы и ее значимость для науки и практики; указывается степень разработанности темы исследования, предмет и объект исследования, цель и задачи исследования; формулируются методы, которые использовались в исследовании; обосновываются положения, выносимые на защиту; раскрывается научная новизна и практическая значимость результатов; обосновывается достоверность полученных результатов; указывается апробация исследования и внедрение результатов исследования.

Первый раздел посвящен анализу влияния воздействий, искажающих аудиосигнал, и существующим методам их устранения.

Рассмотрены искажения, возникающие в процессе фиксации оперативной аудиоинформации, которые следует рассматривать как факторы, оказывающие влияние на ее защищенность. Эти факторы неразрывно связаны с понятием качества оперативных аудиозаписей.

Аудиозапись при проведении оперативно-технических мероприятий рассматривается в двух аспектах, как с точки зрения добывания и последующего использования информации, так и с точки зрения ее защиты. Первый аспект, отражает содержательную сторону получаемой информации, т.е. фиксацию смысла передаваемого сообщения, и невербальную (экстралингвистическую) информацию. Все это определяет качество оперативных аудиозаписей.

Выявлен ряд объективных причин, в силу которых вносятся значительные искажения в качество регистрируемой оперативной аудиоинформации, основные из которых:

1. Негласность проведения аудиозаписи, которая выражается в маскировке звукозаписывающей аппаратуры и самого процесса записи.

2. Место звукозаписи, которое выбирается исходя из условия получения информации как таковой, и не может быть оптимальным с точки зрения обеспечения ее качества.

3. Информация, содержащаяся в аудиозаписи, является очень важной и не может быть получена другим путем.

4. Фиксация речи в процессе оперативного мероприятия происходит в динамических условиях, могут передвигаться участники разговора, меняться положение звукозаписывающего аппарата и т.п. При этом изменяется и акустическая обстановка. Такая смена условий звукозаписи происходит довольно быстро, и это отражается на качестве аудиозаписи.

5. Неудачный или неумелый выбор и использование средств аудиозаписи, которое может осложнятся тем, что не всегда фиксация необходимой аудиоинформации проводится силами подготовленных специалистов оперативно-технических подразделений.

Таким образом, качество оперативной звукозаписи зависит от целого ряда факторов, совместное воздействие которых и вызывает искажение реги-

стрируемого речевого или иного акустического сигнала. В большинстве случаев условия оперативно-розыскного мероприятия не позволяют произвести звукозапись необходимого качества. Тогда необходима последующая, учитывающая специфические отличия сигнала и воздействия искажающей среды обработка и очистка речевого сигнала, позволяющая повысить натуральность и разборчивость речи, а также подчеркнуть другие признаки в уже полученной аудиозаписи.

1 Рассмотрен процесс проведения оперативной аудиозаписи с точки зрения ее защиты. Учитывая тот факт, что среда распространения акустических сигналов является каналом получения оперативной аудиоинформации, этот канал рассматривается как объект воздействия информационных угроз, в качестве которых выступают искажающие воздействия среды распространения акустических сигналов.

На основе системной классификации угроз информации приведена классификация искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов (рис.1, табл. 1.).

К группе пассивных воздействий относятся искажения, которые по предпосылкам проявления можно отнести к объективным параметрам классификации угроз. Эти параметры проявляются вследствие реверберации, а также в результате искажений, возникающих при снятии аудиосигналов по виброакустическому каналу, в процессе их распространения в ограждающих строительных конструкциях. В этих случаях причиной искажений является свертка полезного аудиосигнала с импульсной характеристикой искажающей системы.

Факторы группы активных воздействий по предпосылкам проявления могут представлять собой как субъективные, так и объективные параметры угроз.

Рис. 1. Классификация искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов

Здесь имеет место активное воздействие на среду распространения акустических сигналов рече- и/или шумоподобных помех, имеющих как преднамеренный (субъективные угрозы) так и непреднамеренный (объективные угрозы) характер.

Таблица 1.

Угрозы безопасности оперативной аудиоинформации с учетом классификации искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов

Параметры классификации Значения параметров Группы искажающих воздействий

1. Виды Искажение физической целостности Пассивные, активные

Искажение логической структуры Пассивные, активные

2. Природа происхождения Случайная Пассивные, активные

Преднамеренная Пассивные (ВАК), активные

3. Предпосылки проявления Объективные Пассивные, активные

Субъективные Пассивные (ВАК), активные

4. Источники угроз Технические устройства Активные

Внешняя среда Пассивные

Существующие к настоящему времени разрозненные методы устранения подобных искажений сводятся в основном к восстановлению разборчивости речевых сигналов (очистки) на основе фильтрации, иногда теряя при этом некоторую долю информативности. Говоря же о влиянии данных искажающих факторов на канал получения оперативной аудиоинформации, представляющий собой среду распространения акустических сигналов, необходимо учитывать их комплексное, совместное воздействие, устраняя причины которого, можно избежать потерь оперативно-значимой информации или свести их к минимальному ущербу.

Соответственно необходимо производить классификацию методов защиты оперативной аудиоинформации от вышеназванных воздействий.

Методы можно разделить на три группы.

1) Фильтрация помех, которые могут иметь сосредоточенный, шумо-и/шш речеподобный характер. В ряде случаев данные методы могут быть применимы для защиты от активных искажений.

2) Компенсация искажений, возникающих в процессе записи звука. Данную группу методов можно наиболее эффективно использовать при наличии узкополосных, частотно-модулированных помех. При этом сохраняется значительная часть информации о спектре полезного сигнала. Такая ком-

пенсация дает наилучший результат при наличии априорных сведений о помехе. Эти методы могут применяться для защиты как от пассивных, так и от активных искажений с лучшими по сравнению с фильтрацией результатами.

3) Коррекция искажающих воздействий, которым подвергается речевой сигнал в ходе проведения аудиозаписи. Данная группа методов применяется для защиты оперативной аудиоинформации от пассивной группы искажающих факторов и, прежде всего, от реверберации. Методы, которые можно было бы отнести к данной группе, мало изучены, и их практического применения пока обнаружить не удалось.

В связи с этим в работе более подробно рассмотрены причины возникновения пассивных искажающих факторов, такие как влияние ревербери-рующей акустической среды, а также искажения, возникающие при распространении акустического сигнала в жесткой среде.

Проведен анализ существующих способов восстановления искаженных акустических сигналов, которые разделены на следующие группы:

- основанные на оценке спектральных характеристик помех;

- использующие математическую модель речевого сигнала;

- использующие отдельные характерные свойства речевого сигнала;

- основанные на особенностях слухового восприятия;

- основанные на анализе содержания динамического спектра речевого сигнала.

Показано, что всем этим методам свойственны недостатки, которые накладывают серьезные ограничения на их использование в задачах защиты оперативных аудиозаписей от искажающих факторов среды распространения акустических сигналов.

Анализ влияния воздействий, искажающих аудиосигнал, и существующих методов их устранения позволяет сделать вывод о том, что задачу защиты оперативной аудиоинформации от искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов нужно рассматривать с позиций последующего восстановления аудиозаписей на основе усовершенствованных и разработанных методов, относящиеся к компенсации и коррекции. Повышение эффективности использования оперативных аудиозаписей невозможно без наиболее полного извлечения всех видов информации (смысловой, экстралингвистической и др.). Особенно это важно при ограниченном количестве полученного материала, что характерно для оперативной практики. Небольшой объем анализируемого материала зачастую не предоставляет возможности использования лингвистических признаков и приводит к повышению значения акустических признаков оперативных аудиозаписей, которые в наибольшей степени зависят от качества записанной речи. Приемлемое качество речи в оперативных аудиозаписях невозможно без четкой организации проведения аудиозаписи, тщательного планирования проводимых мероприятий, грамотного выбора технических средств, повышения квалификации оперативного состава. Соблюдение этих требований позволяет уже сразу получать аудиозапись с меньшим уровнем искажений и помех. Уникальность за-

фиксированной аудиоинформации не позволяет получить ее другим путем или повторно, что приводит к необходимости восстановления аудиосигнала. Количество существующих методов восстановления достаточно велико. Большинство из них ориентированы на фильтрацию помех определенного вида. Однако задачи коррекции и компенсации влияния искажающих факторов акустической среды распространения практически не исследованы, несмотря на то, что в современных условиях информационно-технического противодействия преступных элементов они приобретают особую остроту.

Во втором разделе проводится исследование и разработка методов коррекции и компенсации искаженных аудиосигналов.

Исследуются традиционные методы восстановления искаженных сигналов. Восстановление сигнала рассматривается как обработка отклика на выходе системы, вносящей искажения, позволяющая получить функцию, наиболее близкую (по тому или иному критерию) к истинному сигналу. При этом процесс восстановления представляет собой апостериорное обращение тех этапов формирования сигнала, которые вызвали его искажение. В этом случае реальные явления, вызывающие искажения заменяются их математической моделью

Задача восстановления искаженных сигналов рассматривается с точки зрения математической физики, что позволяет сделать вывод о том, что она является типичной обратной задачей и принадлежит к классу некорректно поставленных задач.

В качестве математической модели системы, вносящей искажения, выбрана линейная система, инвариантная к сдвигу, по определению обладающая свойством суперпозиции сигналов. Нелинейность искажающей системы, в качестве которой рассматривается среда распространения акустических сигналов, учитывалась при выборе методологического подхода к решению задачи восстановления искаженных сигналов.

Процессы в линейных системах описываются линейным дифференциальным уравнением. Его частное, фундаментальное решение обычно представляют в виде интеграла

СО

/(*)= \Ь(х,$, (1)

~оо

где: - функция изменения входного воздействия,

Н(х, ф - отклик системы на единичный импульс (функция импульсного отклика).

В практических задачах восстановления сигналов вся информация о характеристиках искажающей системы может быть представлена только в виде функции импульсного отклика, а зачастую не известна даже она. Измерение этой функции как результат на импульсное входное воздействие представляет собой далеко не простую задачу.

При известной функции импульсного отклика решение обратной задачи сводится к решению интегрального уравнения (1), называемое основным интегральным уравнением обратной задачи.

Процессы в системах, инвариантных к сдвигу, описываются интегральным уравнением типа свертки

со

/(*)= \Кх(2)

-со

Далее будем пользоваться записью в сиволической форме

Дх) = /,(*)* г(*). (3)

Основным достоинством свертки, которое используется в дальнейшем, является свойство, согласно которому преобразование Фурье свертки двух функций равно произведению их Фурье-преобразований.

Рассмотрены вопросы, возникающие при решении обратных задач:

1. Существует ли решение основного интегрального уравнения?

2. Если решение существует, является ли оно единственным?

3. Приводят ли малые изменения исходных данных соответственно к малым изменениям решения?

В случае положительного ответа на эти вопросы задачу называют корректно поставленной. Задачи восстановления сигналов, как правило, являются некорректными.

Исследование традиционных методов восстановления показало, что ошибки регистрации наблюдаемой функции, которые неизбежно возникают в процессе добывания аудиоинформации, ошибки в задании функции импульсного отклика проявляются в виде помех, что в конечном итоге приводит к неустойчивости решения основного интегрального уравнения (1).

Избежать этого в некоторых случаях позволяют регулярные процедуры поиска устойчивых решений.

При решении задачи восстановления для регуляризации решения строится семейство обратных операторов, которое зависит от некоторого числового параметра а, называемого параметром регуляризации. С помощью каждого оператора семейства решается корректно поставленная задача. При согласованном стремлении к нулю параметра а и погрешности исходных данных, решение корректной задачи стремится к истинному решению соответствующей некорректной задачи.

Рассмотрены различные методы восстановления искаженных сигналов, проведена их оценка. Для сравнения этих методов использовалось среднеквадратичное отклонение восстановленного сигнала от истинного.

Методы восстановления, предусматривающие решение основного интегрального уравнения типа свертки, можно различать по способам обеспечения устойчивости решения, которая достигается умножением передаточной функции инверсного фильтра \/Н(а>) на стабилизирующий множитель

К(со) того или иного вида. Такой подход позволил оценить среднеквадратичные ошибки для каждого метода.

Для анализа были взяты следующие методы восстановления.

1. Инверсная фильтрация без ограничений.

2. Инверсная фильтрация с ограничением полосы частот.

3. Регуляризация решения методом А.Н.Тихонова.

4. Оптимальная линейная фильтрация.

Показано, что наименьшей среднеквадратической ошибкой восстановления обладает метод оптимальной линейной фильтрации, одной из разновидностей которой является обобщенная гомоморфная обработка, которая также еще учитывает нелинейность искажений, вносимых средой распространения акустических сигналов.

Рассмотрены нелинейные системы, называемые гомоморфными, которые подчиняются обобщенному принципу суперпозиции и представляются линейными преобразованиями векторных пространств. На основе обобщенной гомоморфной обработки усовершенствуются и разрабатываются методы восстановления аудиосигналов, подвергшихся воздействиям группы пассивных искажающих факторов. Эти искажение можно рассматривать как результат воздействия линейной системы, инвариантной к сдвигу. Как отмечалось ранее, процессы в таких системах описываются уравнением свертки (3). Разделение компонент сигналов, искаженных воздействием таких систем, будем называть термином деконволюция

Показано, что такое разделение можно осуществить с помощью инверсной фильтрации. При этом, однако, приведены существенные ограничения на применение данного метода. Лучшим решением представляется использование гомоморфных систем, которые подчиняются обобщенному принципу суперпозиции относительно свертки. В силу того, что свертка обладает свойствами коммутативности и ассоциативности, т.е. удовлетворяет аксиомам векторного сложения, она может служить основной операцией для гомоморфных систем. Структура гомоморфной системы для свертки показана на рис. 2.

Рис. 2. Структура гомоморфной системы со сверткой в качестве входной и

выходной операций.

Система В» обладает свойством

В. = + Л = ^ + Ы®, (4)

£>. [С *,(£)] = [5;= С $,(ф. (5)

Система Ь является линейной, а Б.'1 - обратной по отношению к Р.. Посредством г-преобразования свертка преобразуется в умножение. Исходя из этого структуру на рис. 2 можно преобразовать к виду, представленному на рис.3

Рис. 3. Структура гомоморфной системы после представления сигналов их г-

преобразованиями.

Система Ь производит восстанавливающую обработку логарифма комплексного спектра, полученного в блоке 1о§[*].

При таком представлении системы делается следующий ряд допущений.

1. Комплексный логарифм должен быть определен однозначно, т.е. если ОД = ад, то §(г) = \ogWz)] + 1оg[S2(z)].

2. ¡5(г) должно представлять ¿-преобразование.

Если §(г) = 1оё[5'Г2;] является 2-преобразованием, то эта функция должна быть аналитической в области, включающей единичную окружность. На единичной окружности §(г) можно представить в виде §(е = §Ке(е + $1т(е1а) • Вследствие аналитичности функция от со 3(е 'а) является непрерывной. Так как §(е)п)-Ло^5(е),л)\ + 1 то Ь^е'ш)\ и = должны быть непрерывными функциями по со. Если 8(г) не имеет нулей на единичной окружности, то §це(е ■'"') непрерывна на единичной окружности и эта непрерывность зависит от определения комплексного логарифма. Таким образом, данное допущение связано с требованием исключения неоднозначности комплексного логарифма.

3. Для однозначного определения Ц1) нужно выбрать область сходимости для комплексного логарифма. Из предположения, что ¿/4? и $(£) являются действительными устойчивыми последовательностями следует, что области сходимости Б(г) и §(г) должны включать в себя единичные окружности.

При этих допущениях от г-преобразования можно перейти к преобразованию Фурье, являющемуся частным случаем 7,-преобрачования на единичной окружности.

Проблема однозначности и аналитичности комплексного логарифма проявляет себя при вычислении фазы преобразования Фурье, являющейся периодической с периодом 2п. Вследствие этого, при приближении значения фазы к границе периода, фазовая функция терпит разрыв, и поэтому не удовлетворяет условию непрерывности, вытекающему из аналитичности §(г) на единичной окружности.

На основе вышеприведенной системы строится общая структурная схема процесса восстановления искаженных сигналов, показанная на рис. 4.

*(ф \ ГС т р-'м

у(0

Рис. 4. Общая структура процесса восстановления

Блок ГС представляет собой систему, показанную на рис.3, И [•] - преобразование Фурье, Р"1 [•] - обратное преобразование Фурье.

Рассматривается модель анализа-синтеза акустических сигналов для компенсации активных искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов. Для представления этих сигналов используется первичное описание, в качестве которого выбран фонообъект (простейший звук), являющийся источником генерации и излучения акустического сигнала в звуковой полосе частот. В свою очередь совокупность фонообъектов образует сложный фонообъект.

Рассматривается понятие следов фонообъекта, для определения которого используется параметрическое описание, позволяющее в одном случае производить полное восстановление фонообъекта, в другом случае «сконструировать новый» сигнал, в соответствии со свойствами, которые были изменены в данном параметрическом описании. В общем случае следами фонообъектов понимают параметры узкополосных сигналов, составляющих исследуемый аудиосигнал.

Для решения поставленной в нашем исследовании задачи защиты оперативных аудиозаписей от активной группы искажающих факторов среды распространения акустических сигналов предлагается выявлять, модифицировать и изменять именно следы фонообъектов.

В качестве модели аналитического представления аудиосигнала для осуществления компьютерной реализации используется его описание по Гильберту:

i(0 = G(0cos^(r), (6)

где Gft) - огибающая аудиосигнала, iy{t) - полная фаза аудиосигнала

Данные параметры описывают этот сигнал в виде некоего узкополосного процесса в ограниченной полосе частот и связаны между собой посредством преобразования Гильберта:

СО со

s(t) = \/u J sG{T)/{T-t)dr, sG(t) = -\/n J s(t)I(t-t)dz, (7)

-co —oo

где sc(t) - функция, сопряженная по Гильберту сигналу s(t), G(t) = Js2(t) + s2G(t), V(t) = arctg(s(t)/sG(t)).

Для описания сложного фонообъекта в дискретном, цифровом виде используется следующее выражение:

s(t) = G(t) cos (//(/) = jrgk (f) cos Vk (0, (8)

i=0

где gk(t) - значения Гильбертовской огибающей fc-го фонообъекта y/k(t) - значения фазы к-то фонообъекта .

Для нелинейной составляющей фазы используются ее простейшая квадратичная зависимость от времени:

ek{e>,t) = St-t2/l, (9)

где 8к - коэффициент, обуславливающий зависимость скорости частотного нарастания/убывания &-ой узкополосной составляющей фонообъекта от времени.

В качестве k-oVi огибающей gift), используется форме ее экспоненциальной зависимости от времени в виде:

gk{t) = Ak.e~^, (10)

где ак - коэффициент нарастания/затухания амплитуды к-ой узкополосной составляющей фонообъекта от времени.

Исходя из этого, дискретное представление аудиосигнала выбирается в

виде:

s(f) = (7(f)cosV(t) = £Лке~а'' cos+ Sk ■ (if /2 + <pok) + s„(t), (11)

к

где sn (/) - функция ошибки такого представления или шума, которая в свою очередь также может быть представлена преобразованиями Гильберта.

Показано, что описание звуковых сигналов в виде ряда Фурье также может быть сведено к их представлению по формуле (8). В этом случае число

узкополосных составляющих исходного звукового сигнала - К принимается равным половине базы дискретного преобразования Фурье - N.

Приведенная модель послужила основой для синтеза метода защиты от активной группы искажающих факторов среды распространения акустических сигналов, базирующегося на системе анализа-синтеза и обработки речи, использующего ортогональные преобразования. Данная система работает в режиме дискретного динамического спектрального анализа-синтеза. Аудиосигнал восстанавливается (синтезируется) на основе рассчитываемых и соответствующим образом изменяемых в этой системе дискретных динамических разверток его спектральных составляющих.

В данной системе анализа-синтеза для решения задачи защиты от активного воздействия на среду распространения акустических сигналов производится выделение следов фонообъекта, представляющего собой рече- или шу-моподобную помеху. На основе проведенного анализа выдвигается предположение о том, что произведя в дальнейшем по этим следам синтез непосредственно помехи, путем вычитания ее из полезной смеси можно было бы восстановить исходный полезный сигнал. Основную трудность представляет собой выделение следов самих помех. Для этого во многих случаях оперативной практики необходимо иметь полученный из произвольного источника сигнал помехи, используя который можно локализовать искомые следы на полезной смеси исходного сигнала и сигнала помехи.

Третий раздел посвящен экспериментальной проверке методов восстановления искаженных аудиосигналов.

Проводится оценка качества восстановления искаженного сигнала модифицированным методом неопределенной инверсной свертки, основанном на обобщенной гомоморфной обработке. Данный метод предложен для' коррекции воздействий, вносимых пассивными искажающими факторами среды распространения акустических сигналов. Его применение оправдано в условиях полной априорной неопределенности относительно характеристик искажающей среды.

Упрощенное математическое представление гомоморфной системы

108Х(Р)Чо§3(Р) + 1оёН(Р), (12)

где Х(Р) - спектр наблюдаемого сигнала; 8(Р) - спектр полезного исходного сигнала; Н(Р) - спектр функции импульсного отклика.

Нужно найти такое линейное преобразование, с помощью которого из этого равенства можно определить точный вид Н(Г).

Если бы спектры Б(Р) и Н(Р) заметно различались, их можно было бы разделить путем линейной фильтрации. В случае, если они лежат в одном диапазоне, такой подход неприменим.

По предположению Н(Р) не изменяется, а Б(Р) непрерывно флуктуирует. Исследуемый интервал речевого фрагмента можно разделить на большое число участков Ы, длиной, превышающих длину импульсного отклика системы и путем усреднения по всем участкам оценить характеристики искажающей среды.

Равенство (12) для Ьго участка:

+ 1о81т- (13)

Так как здесь фигурируют комплексные функции, то необходимо усреднять по модулю и по аргументу.

^ = а1ёЯ(Л + А (14)

(15)

N м N 7^1

Здесь необходимо оценить средние модуль и аргумент и отсюда получить оценку Н(Р). Это возможно в случае, если каким-образом удастся найти оценку второго слагаемого правой части в (14) и (15).

Ранее применение метода неопределенной инверсной свертки было основано на оценке амплитудного спектра, полученной из аналогичного речевого фрагмента другого диктора. Влияние фазовых спектральных составляющих при этом игнорировалось.

Данные, полученные А.Оппенгеймом и Дж.Лимом, подтвержденные в ходе проведения экспериментального исследования, однозначно доказывают преимущество фазового спектра перед амплитудным в случаях, когда для анализа берутся речевые фрагменты, длительностью превышающие время произнесения слова или короткой фразы. На основе этого выдвигается предположение о возможности восстановления звуковых сигналов, используя оценку только фазового спектра. Это оценку можно получить исходя из того, что второе слагаемое выражения (14), представляющее собой усредненную сумму фазовых компонент полезного сигнала, во всем частотном диапазоне стремится к определенному пределу (значение фазы может как положительным, так и отрицательным).

Эксперименты по восстановлению аудиозаписей, проведенные с использованием предлагаемого метода, показали, что повышение качества речевого сигнала достигается лишь в незначительной части спектра. Несмотря на то, что удалось восстановить частотные и амплитудные составляющие 30% обертонов исходного речевого сигнала, в остальных частотных областях искажения, внесенные после обработки, ухудшили разборчивость даже по сравнению с искаженным сигналом. Причины возникновения этой ситуации, очевидно, следует искать в проблеме однозначности и аналитичности логарифма комплексного спектра, о чем говорилось во втором разделе.

Во втором подразделе проводится экспериментальная проверка метода на основе обобщенной гомоморфной обработки, с использованием опорного сигнала. Данный метод предложен, также как и предыдущий, для коррекции воздействий, вносимых пассивными искажающими факторами среды распространения акустических сигналов. Применение данного метода предполагает предварительную оценку импульсной характеристики искажающей среды.

Для обработки полученных экспериментальных данных была разработана компьютерная программа, основой для которой служит система, пока-

занная на рис. 5, производящая обработку, суть которой заключается в следующем.

На входе системы имеются два сигнала: тестовый, хранящийся в памяти компьютера; этот же сигнал, воспроизведенной в помещении и естественно подвергшийся искажениям акустической среды распространения. На перовом этапе выбирается форма опорного сигнала (входящего в тестовый) и его длительность.

На втором этапе вычисляется логарифм комплексного спектра, полученного на участке выбранной длительности, «чистого» опорного сигнала и соответствующего участка искаженного сигнала.

№>По$Б(е>")\ + I з,щ[Б(е(16)

Спектр вычисляется при помощи быстрого преобразования Фурье (БПФ) с базой 65536 отсчетов во временной области.

2

тестовый сигнал

Рис. 5 Система коррекции искажающих воздействий с использованием

опорного сигнала

На третьем этапе после получения значений логарифмов соответствующих комплексных спектров, исходя из свойства коммутативности гомоморфных систем, получаем оценку логарифма комплексного спектра импульсной характеристики искажающей среды. Полученные значения используются уже непосредственно для решения задачи восстановления искаженных речевых сигналов.

Было проведено экспериментальное исследование применимости различных опорных сигналов для наиболее адекватного выделения спектральных характеристик искажающей среды. Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что необходимо вычислять мгновенный спектр тестового и искаженного опорных сигналов на отрезке, изменяющемся по времени от О до 65535 отсчетов, и, соответственно, по частоте от 0 Гц до частоты Найкви-ста. Наилучшие результаты были получены при использовании в качестве опорного сигнала частотно-модулированной по линейному закону гармоники длительностью 65536 отсчетов.

Проведена оценка разборчивости восстановленных аудиозаписей на основе метода, сущность которого заключается в зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум, так как при малых значениях этого соотношения человеческим ухом воспринимается незначительное число фор-мантных составляющих речи, которое возрастает при его увеличении.

Полученные результаты показали, что применение предлагаемых методов восстановления аудиозаписей, подвергшихся пассивным искажающим воздействиям среды распространения акустических сигналов, позволяет достичь повышения разборчивости речи в среднем на 5.3%.

Описаны результаты, полученные в ходе экспериментальной проверки метода «асинхронной стереошумочистки», который был разработан на основе рассмотренной во втором разделе системы анализа-синтеза. Данный метод позволяет снять маскирующее влияние активной помехи на записанный речевой сигнал, даже в тех случаях, когда образец помехи был получен гораздо позже, чем исходная полезная смесь.

Суть предложенного метода заключается в том, что из найденного образца сигнала помехи в результате применения динамического спектрального анализа-синтеза Фурье на частотно-временной сетке выделяются треки узкополосных звуковых сигналов, составляющих звучание исходного мешающего сигнала. Далее эти треки, после необходимого масштабирования, совмещаются с контурными изображениями подобных треков на динамических спектрограммах, полученных из сигнала полезной смеси. После этого, по параметрам составляющих спектра в местах перекрытий производится синтез «новой» помехи, которая затем вычитается из сигнала полезной смеси.

В ходе проведения эксперимента в помещении воспроизводились одновременно помеха и речевой фрагмент. Воспроизведение осуществлялось с двух компьютеров со стандартной звуковой платой, запись велась на стандартный микрофон. Разборчивость исходного речевого фрагмента в полученной записи практически отсутствовала.

Была предпринята попытка восстановления полученной аудиозаписи с помощью предлагаемого метода восстановления. В восстановленном сигнале отсутствуют следы непосредственно самой помехи, т.е. удалось компенсировать ее влияние. Несмотря на это, практически полностью сохранились следы реверберационных «затяжек», присутствие которых сохраняет картину звучания помехи.

Для исследования комплексного использования методов коррекции и компенсации на следующем этапе проведения экспериментов искаженная аудиозапись первоначально восстанавливалась с помощью метода коррекции с опорным сигналом. Затем проводилась обработка с помощью предложенного метода «ассинхронной стереошу моочистки».

В заключении приведены основные результаты работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. На основе системной классификации угроз информации дана классификация искажающих воздействий среды распространения акустических сигналов, из которых выделены две группы - пассивные и активные. Показано, что задачу защиты оперативных аудиозаписей от искажающих факторов среды распространения акустических сигналов можно рассматривать с позиций их последующего восстановления на основе предлагаемых методов.

2. При распространении акустического сигнала в реверберирующей акустической среде, а также в строительных ограждающих конструкциях, возникают искажения, по классификации отнесенные к пассивной группе искажающих факторов. Восстановление аудиосигналов в таких случаях вызывает необходимость удаления из наблюдаемого сигнала искажающей передаточной функции.

3. Для восстановления подобных аудиозаписей разработаны и исследованы методы деконволюции. Один из них, модифицированный метод неопределенной инверсной свертки, в некоторых случаях позволяет восстанавливать речевые сигналы в условиях полной априорной неопределенности относительно импульсной характеристики • искажающей системы. Использование данного метода в практической деятельности отличается своей простотой, однако, его экспериментальная проверка показала, что не всегда удается достичь желаемого восстановления качества речевого сигнала. Другой предложенный метод, основан на. спектральной коррекции амплитудных и фазовых составляющих . импульсной характеристики искажающей системы. Он предполагает предварительное исследование возможных искажающих сред, для чего исследованы различные тестовые опорные сигналы, позволяющие получить ■ адекватные характеристики искажающей системы в частотном диапазоне, обеспечивающем восстановление разборчивости и натуральности и удовлетворяющем требованиям, предъявляемым к проведению технических исследований в ходе расследования и раскрытия преступлений. Проведенная оценка показала, что при использовании данного метода достигается повышение разборчивости на 5.3%. Однако данный метод предусматривает измерение спектральных характеристик среды распространения акустических сигналов, вследствие чего его использование осложняется необходимостью получения доступа в место нахождения источников акустических сигналов.

4. Активные воздействия на акустическую среду, выражающиеся в наличии рече- и шумоподобных помех, могут устранятся методами адаптивной фильтрации, которые предполагают фиксацию сигнала помехи одновременно с регистрацией полезной смеси, что в условиях проведения оперативно-розыскных мероприятий зачастую невозможно. Для этого случая предложен метод «асинхронной стереошумоочистки», в котором

используются, параметры сигнала помехи, полученные независимо от времени и места фиксации оперативной аудиозаписи.

5. Последовательное применение методов защиты от пассивной и активной групп искажающих факторов подтвердило необходимость рассмотрения среды распространения акустических сигналов как единого объекта воздействия угроз оперативной аудиоинформации. Соответственно безопасность этого объекта можно обеспечить только путем использования комплекса мер защиты от всех искажений.

Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в следующих работах:

1. Калиновский А.Г. Вейвлет-преобразования в обработке речевых сигналов. Тезисы докладов международной конференции «Информатизация правоохранительных систем». -М.: Академия управления МВД России, 1998 г., ч. 2, С. 201-212.

2. Калиновский А.Г. Использование модифицированного метода неопределенной инверсной свертки для устранения реверберации в речевых сигналах. — Тезисы докладов международной конференции «Информатизация правоохранительных систем». -М.: Академия управления МВД России, 1999 г.,ч.2, С. 161-163.

3. Калиновский А.Г. Особенности организационно-технического обеспечения безопасности информации /Сборник научных трудов Чебоксарского филиала ЮИ МВД России. Чебоксары, 1997 г. с. 112.

4. Калиновский А.Г. Применение методов деконволюции для восстановления искаженных акустических сигналов. - Труды Академии управления: «Информационно-техническое обеспечение деятельности органов внутренних дел» - М.: Академия управления МВД России, 2 ООО г., С. 162-172.

5. Калиновский А.Г. Распознавание не декларированных сигналов управления в телефонных каналах. - Труды Академии управления: «Информационно-техническое обеспечение деятельности органов внутренних дел» -М.: Академия управления МВД России, 1999 г., С. 113-122.