【摘 要】
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互联网时代使用深度学习技术保护个人隐私成为一种新的可行方案。在公共网络社交中,用户的声音特征、面貌特征保护主要依赖于通信软件的加密算法,在终端和链路中缺乏针对特定隐私的保护。论文针对现有语音识别、语音合成、声纹识别、信号处理等语音技术,提出一套基于语音技术保护用户身份隐私的安全通信方案。论文提出的方案分为本地端处理和服务端部署两个部分。在本地端综合信号处理和模型处理两种方法,对语音数据做声纹去识别
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互联网时代使用深度学习技术保护个人隐私成为一种新的可行方案。在公共网络社交中,用户的声音特征、面貌特征保护主要依赖于通信软件的加密算法,在终端和链路中缺乏针对特定隐私的保护。论文针对现有语音识别、语音合成、声纹识别、信号处理等语音技术,提出一套基于语音技术保护用户身份隐私的安全通信方案。论文提出的方案分为本地端处理和服务端部署两个部分。在本地端综合信号处理和模型处理两种方法,对语音数据做声纹去识别处理:信号处理方法以噪声添加的方式模糊语音数据内容,在保留人耳听觉感知的基础上,运用麦克亚当斯系数抑制语音数据中的声纹特征;模型处理方法基于深度语音学习模型,利用语音识别和语音合成两种技术,以文字为中介媒体,完成语音数据中声纹特征的去除。在服务端采用SFU方案构建通信服务,经由WEB界面实现与用户的交互及可视化通信。主要研究的内容和具体贡献如下:（1）提出一个基于身份信息保护的安全通信方案,帮助用户在通信中获得针对身份隐私的额外保护,减少终端泄露个人声纹特征的可能性;（2）提出一种安全性检测方法,基于有限的可理解性和声纹的匿名性,结合语音识别的词错率、声纹识别的余弦距离、通信网络的时延以及人耳听觉的感知等指标参数,对方案实施多角度检测;（3）实现一种多模式的安全通信应用,根据用户不同的安全需求可使用默认模式、快速模式、强安全模式三种不同的身份隐私安全保护。
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