申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-07-13

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN116825117B

主分类号：G10L19/26

分类号：G10L19/26;G10L19/16;G10L19/02;H04R3/00;H04R1/08

优先权：["20230406 CN 2023103598425"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明公开了一种具有隐私保护功能的麦克风及其隐私保护方法，属于语音隐私保护领域。本发明通过对麦克风内传感器模块输出的数字语音信号进行特征提取和共振峰转换，重建语音信号来防止恶意第三方利用该麦克风录制的音频进行隐私信息挖掘例如，声纹识别，同时保证该麦克风录制的音频不影响语音内容识别。本发明将隐私保护嵌入麦克风硬件模块中，相比于已有的隐私保护方法，安全性高，嵌入麦克风固件中的音频编码器难以被获取；易于部署，算法轻量化，占用内存和计算资源少。

主权项：1.一种具有隐私保护功能的麦克风，其特征在于，包括：传感器模块，其用于收集音频信号，并将模拟音频信号转换为数字电信号；音频处理器模块，其用于对数字电信号进行语音信号预处理和语音信号编码，所述的语音信号编码是对预处理后的原始语音信号进行语音特征提取和共振峰转换，生成重建后的语音信号；所述的重建后的语音信号中声纹产生变化；所述的音频处理器模块包括：语音信号预处理单元，其用于基于自相关法对预处理后的语音信号进行p阶LPC分析，提取LPC系数ak，得到LPC滤波器和残差信号的Z变换结果Rz；共振峰转换单元，其用于根据语音信号预处理单元得到的结果计算线谱对频率参数，并基于偏移变换、分离变换和带宽变换生成转换后的线谱对频率参数；根据转换后的线谱对频率参数合成重建语音并输出；所述的共振峰转换单元的计算过程包括：基于LPC滤波器Az参数转换得到线谱对频率参数ωi，i＝0，1，...，p；其中，ωi为第i个线谱对频率参数；对p个线谱对频率参数ωi依次进行偏移变换、分离变换和带宽变换，生成转换后的线谱对频率参数ω′i＝F3[δF2F1ωi]，其中，F1.、F2.、F3[.]分别为偏移变换、分离变换和带宽变换函数，计算公式如下：F1ωi＝ωi+ωiξ1-1π-ωiπi＝1，…，pF2ωi＝ωi+ξ2-1sin2πωipi＝1，…，p 其中，δωi为线谱对间距，ξ1、ξ2、ξ3为转换系数；根据转换后的LSF参数ω′i计算得到对称多项式P′z和反对称多项式Q′z，构建新的LPC滤波器A′z：A′z＝0.5P′z+Q′zP′z＝A′z-z-p+1A′z-1Q′z＝A′z+z-p+1A′z-1根据转换后的线谱对频率参数和残差信号的Z变换结果Rz进行语音合成：X′z＝RzA′z其中，X′z表示合成语音信号的Z变换结果，根据合成语音信号的Z变换结果合成重建语音；所述的转换系数使用粒子群算法优化，包括：1将重建后的语音信号分别使用说话人识别模型和说话内容识别模型进行辨识，利用各模型对应的通用指标对模型识别结果进行评估，定义适应度函数f为：f＝1-EER+WER其中，EER为说话人识别模型的等错误率，WER为语音内容识别模型的词错误率；2初始化种群参数，随机初始化粒子位置和粒子的速度，将粒子位置定义为一组转换系数ξ1、ξ2、ξ3，并根据适应度函数计算粒子适应度值；3通过循环迭代，不断的更新粒子的位置和速度，根据新粒子的适应度值更新个体和群体的极值，直到达到设定的迭代次数，输出最优粒子位置，得到一组最优转换系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种具有隐私保护功能的麦克风及其隐私保护方法

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