Выявление голосовых признаков индивидуальной информативности для использования в речевых системах управления доступом тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Во Ван Кханг

• Во Ван Кханг
• кандидат технических наук
• 2001

Оглавление диссертации кандидат технических наук Во Ван Кханг

Введение.

1. Современное состояние и тенденции развития автоматизированных интегрированных систем обеспечения безопасности информационных ресурсов и объектов.

1.1 Особенности построения и функционирование современных автоматизированных интегральных систем обеспечения безопасности.

1.1.1. Структура автоматизированных интегральных систем обеспечения безопасности.

1.1.2. Анализ работы автоматизированных систем управления доступом.

1.1.3. Анализ работы современных систем идентификации.

1.1.4. Биометрические системы идентификации, преимущества и недостатки.

1.2. Исследование возможности использования голосовых признаков в речевых системах управления доступом.

1.2.1. Преимущества речевых систем управления доступом с использованием голосовых признаков.

1.2.2. Голосовые признаки на основе основного тона.

1.2.3. Голосовые признаки на основе формантного анализа.

1.2.4. Использование голосовых признаков на основе других характеристик речи.

1.2.5. Роль вокализма в исследовании речи.

1.2.6. Особенности вьетнамского языка для голосовой идентификации и верификации.

1.3. Постановка задачи исследования.

1.4. Выводы.

2. Разработка и исследование методов выявления параметров речевых вокализмов для использования в системах управления доступом.

2.1. Выбор и исследование математической модели речевого сигнала для поиска индивидуальных характеристик на участках речевых вокализмов.

2.1.1. Анализ математических моделей речевого сигнала.

2.1.2. Исследование методов получения первичных параметрических описаний речевого сигнала на вокализованных участках.

2.1.3. Представление речевого сигнала в виде суммы узкополосных сигналов.

2.2. Разработка и исследование методов анализа и выявления комплекса признаков индивидуальной информативности речевого сигнала на участках речевого вокализма.

2.2.1. Нормализация и выделение вокализованных участков речевого сигнала.

2.2.2. Определение частоты основного тона.

2.2.3. Определение фазовых параметров речевого сигнала, представляемого в виде суммы узкополосных сигналов.

2.2.4. Определение дополнительных индивидуальных признаков речевого сигнала.ЮО

2.3. Выводы.

3. Особенности технической реализации методов выявления индивидуальных голосовых признаков в компьютерных системах.

3.1. Анализ погрешности дискретизации речевого сигнала и ошибок, возникающих в процессе цифровой обработки сигналов.ЮЗ

3.2. Разработка методов высокоскоростного динамического спектрального анализа и получение описаний речевого сигнала на стандартных компьютерных системах

3.3. Методы выделения вокализованных участков на сонограммах

3.4. Выбор оптимального алгоритма вычисления информативных индивидуальных речевых признаков.

3.5. Математическое моделирование правил принятия решений для использования в речевых системах управления доступом.

3.6. Разработка обобщенного алгоритма использования новых фазовых признаков речевого сигнала в системах управления доступом.

3.7. Выводы.

4. Экспериментальная оценка разработанных методов выявления индивидуальных признаков голоса на участках речевого вокализма.

4.1. Разработка требований к экспериментальной системе.

4.2. Оценка работоспособности предложенных методов при их реализации в стандартных компьютерных системах в реальном времени.

4.3. Анализ полученных результатов.

4.4. Разработка рекомендаций по практическому использованию предложенных методов.

4.5. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Выявление голосовых признаков индивидуальной информативности для использования в речевых системах управления доступом»

На сегодняшний день на многих предприятиях и, конечно, на предприятиях связи Вьетнама непременным условием производственного роста является сокращение ручного труда, повышение степени комплексной механизации и автоматизированного управления технологическими процессами и производствами.

Важнейшим средствами автоматизации стала вычислительная техника, которая сегодня является незаменимым помощником человека во всех областях его деятельности. Бурное развитие компьютерных технологий заставляет человека задуматься о создании более естественного метода общения человека с техническими средствами (машинами, роботами.), и конечно очень эффективным методом общения является речевое общение. Полное решение проблемы речевого общения позволяет возможность создания умных автоматизированных систем или совершенного искусственного интеллекта, которые способны понимать человека и общаться с ним на естественном человеческом языке.

Применение речевых технологий приводит к повышению эффективности работы, экономии времени и сил. Хотя существуют некоторые недостатки, которые необходимы решить в дальнейшем, но речевое общение делает технические средства не только более умными и предоставляет им ряд преимуществ:

- возможность удаленного доступа к объекту или информационным ресурсам;

- скорость речи на много выше, чем скорость например ввода данных с клавиатуры компьютера;

- возможность управления техническими средствами в трудных условиях, когда глаза и руки заняты.

Основными направлениями применения речевых технологий помимо распознавания речевых образов и синтеза речи, также являются работы по определению состояния и личности говорящего (верификация или идентификация).

В последнее время большое внимание уделяется речевыми технологиями при разработке автоматизированных интегрированных систем комплексного обеспечения безопасности. В частности разработка речевых систем управления доступом, которые входят в состав автоматизированной интегрированной системы обеспечения безопасности информационных и материальных ресурсов и объектов.

Система управления доступом представляет собой программно-аппаратный комплекс, с помощью которого решается ряд задач по обеспечению безопасности материальных и информационных ресурсов объектов защиты. Среди них такие как идентификация и проверка полномочий каждого пользователя или возможного потенциального нарушителя. Сегодня система управления доступом стала базой интеграции других подсистем безопасности, которые входят в комплексную систему защиты объектов независимо от их форм собственности.

Применение речевых технологий, а конкретнее использование голосовых признаков в системах управления доступом, поимо традиционных достоинств еще дает такие преимущества при определении личности человека:

- отсутствие неудобства предъявлять по тем или иным соображением постоянные биопризнаки, карточки или иные идентификаторы;

- голосовые признаки относительно устойчивы к изменению внешности и возраста;

- гибкость и легкость в замене парольных слов и фраз.

Теория и приложения анализа-синтеза и распознавания речи нашли свое отражение в работах российских и зарубежных ученых: Калинцева Ю.К., Назаров М.В., Пирогова А.А., Прохорова Ю.Н., Сорокина В.Н., Ли

У., Рабинера JI.P., Шафера Р.В., Фанта JL, Фланагана Ж.,.и других. Однако основные усилия в этих работах были направлены прежде всего на разработку теории и практики речеобразования, обработки речевых сигналов и анализ общих характеристик речи для распознавания слов. Тем не менее проблема автоматической идентификации и верификации диктора (сравнимая по качеству с работой слухового аппарата человека), определение личности говорящего по голосу до сих пор окончательно не решена.

Нахождение и использование новых индивидуальных голосовых признаков наряду с известными, традиционными с помощью современных компьютерных систем позволит разработать уточненные методы опознавания дикторов для применения в речевых системах управления доступом (РСУД), реализованных на базе стандартной вычислительной техники. Последние достижения в этой области отражены в работах Дворянкина С.В., Женило В.Р., Минаева В.А., Рамишвили Г.С. Чудновского Л.С., и др., однако, многие теоретические положения этих авторов до сих пор не реализованы на практике.

Следует отметить, что исследования речи и разработки РСУД на базе вьетнамского языка, либо не известны широкой научной общественности, либо вообще отсутствуют. Речевые технологии практически не реализуются на производствах во Вьетнаме. Готовые продукты сегодня на рынке либо неэффективно работают либо еще не были проверены на базе вьетнамского языка, так как они не были ориентированы применительно к вьетнамскому языку и не учитывают особенности этого языка. Поэтому исследование и разработка методов выявления новых голосовых признаков для комплексного их использования совместно с традиционными признаками в РСУД на базе не только русского, но и вьетнамского языков, являются весьма актуальными.

Объект исследования - современные технологии представления, обработки и анализа речевого сигнала на вокализованных участках и методика выявления применения индивидуальных голосовых признаков в речевых системах управления доступом.

Предмет исследования - методы автоматического обеспечения безопасности материальных и информационных ресурсов объектов с применением речевых систем управления доступом.

Цель работы - состоит в повышении надежности и снижении стоимости речевых систем управления доступом с возможностью применения в них языков азиатской группы, в том числе вьетнамского.

Основными научными задачами в соответствии с поставленной целью диссертации являются:

1. анализ работы современных автоматизированных интегральных систем обеспечения безопасности и автоматизированных систем управления доступом с применением методов биометрической идентификации;

2. исследование речевокальных признаков для выявления особенностей голоса диктора с учетом их комплексного использования в современных автоматизированных системах управления доступом;

3. выбор и исследование математической модели участков вокализованной речи для выявления и использования в речевых СУД новых фазовых характеристик, определяемых на этих участках;

4. разработка методов анализа и использования в компьютеризированных системах управления доступом набора информативных признаков, описывающих индивидуальные особенности голоса диктора с учетом выявленных фазовых параметров;

5. проверка предложенных методов на основе постановки и выполнения серии вычислительных экспериментов;

6. разработка рекомендаций по практическому использованию предложенных методов и алгоритмов.

Методы исследования. Методы исследования основаны на теории автоматического управления, информационной безопасности, акустической теории речеобразования, теории слухового восприятия, теории распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики.

В диссертации также использовались математические методы цифровой обработки сигналов, численные методы и методы объектно-ориентированного программирования.

Обоснованность и достоверность результатов обеспечиваются математическим доказательством разработанных методов моделирования и анализа систем речевого доступа, применением апробированного аппарата исследований и подтверждаются экспериментальными данными, полученными в ходе реализации предлагаемых методов.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. получены результаты анализа традиционных и новых информативных признаков на участках речевого вокализма, пригодные для комплексного применения в речевых системах управления доступом с учетом особенностей вьетнамского языка;

2. предложено теоретическое обоснование по использованию в речевых СУД аналитической модели описания речевого сигнала на вокализованных участках, определяемой через преобразование Гильберта, с учетом нелинейной составляющей фазы;

3. разработаны алгоритмы принятия решений в процессе идентификации и верификации дикторов по предложенным голосовым признакам и предложена компьютерная реализация разработанных алгоритмов в экспериментальной системе идентификации и верификации на базе стандартной вычислительной техники.

Теоретическая и практическая значимость работы заключается в том, что полученные в диссертации теоретические методы и практические результаты обеспечивают возможность выявления индивидуальных голосовых признаков на вокализованных участках речи для применения в речевых системах управления доступом на основе русского и вьетнамского языков. Разработанные методы и алгоритмы позволяют повысить надежность работы речевых систем управления доступом.

При этом была достигнута вероятность общей ошибки 2-2,4%, что сегодня является лучшим результатом для речевых СУД, реализованных на стандартной вычислительной технике.

Реализация и внедрение результатов. Исследования выполнялись на кафедре "Защита информации и техника почтовой связи" Московского технического университета связи и информатики. Основные результаты были получены в ходе выполнения НИР на кафедре ЗИТПС МТУСИ и внедрены в качестве лабораторной работы в учебном процессе дисциплины "Основы защиты информации" на данной кафедре, а также на кафедре информационной безопасности Московского института МВД России, что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. результаты анализа работы современных речевых систем управления доступом в комплексе с автоматизированной интегрированной системой обеспечения безопасности информационных ресурсов и материальных объектов;

2. фазовые признаки речевых вокализмов различных языковых групп являются дополнительным фактором уточнения индивидуальной информативности для использования в речевых системах управления доступом;

3. модель речевого сигнала в виде суммы узкополосных процессов для выявления фазовых признаков речевых вокализмов;

4. методы и алгоритмы выявления набора известных и нетрадиционных признаков, описывающих индивидуальные особенности голоса диктора;

5. структура построения речевой системы управления доступом на основе комплексного применения традиционных и новых индивидуальных голосовых признаков;

6. экспериментальные результаты проверки предложенных методов, полученные с использованием стандартной компьютерной техники;

7. рекомендации по практическому использованию разработанных методов и алгоритмов.

Апробация работы. Основные результаты докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава МТУСИ, международного форума информатизации МАИ в 1998-2001г и на всероссийской конференции "Информационная безопасность России в условиях глобального информационного общества" в 2001 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано шесть печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения, с листингами разработанных программ. Объем диссертации составляет 180 страниц машинописного текста. В библиографию включено 109 наименований источников.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Во Ван Кханг

4.5. Выводы

1. На основе разработанных во 2 и 3 главах методов и алгоритмов был разработан комплекс программных средств в среде MatLab 5.3, обеспечивающий опознавание голосов дикторов.

2. Предлагаемые алгоритмы вычисления индивидуальных информативных признаков речи можно эффективно реализовывать в стандартных на сегодняшний день компьютерных системах, оснащенных типовыми звуковыми картами.

159

3. Индивидуальные параметры голоса и алгоритмы, предлагаемые к использованию для опознавания дикторов позволяют осуществить задачу верификации и идентификации не только на русском языке, но и на вьетнамском.

4. Компьютеризированные системы опознавания дикторов, реализованные на основе предложенных методов, позволяют с достаточно высокой надежностью проводить идентификацию и верификацию личности по голосу на двух уровнях (слово и фонема). При этом общая ошибка составляет 2-2,4 %, что сравнимо или превосходит показатели известных стандартных компьютеризованных речевых СУД.

5. Выработаны практические рекомендации по построению и функционированию компьютеризированных речевых СУД, а также использованию в них разработанных методов и алгоритмов комплексного учета традиционных и новых фазовых, индивидуальных голосовых признаков.

Заключение

1. В результате анализа различных видов ИСОБ по уровням интеграции установлено, что в области обеспечения безопасности информационных ресурсов и объектов большую перспективу имеют речевые системы управления доступом на основе применения традиционных и новых фазовых голосовых признаков,

2. Установлено, что для повышения эффективности и надежности речевых СУД необходимо использовать новые индивидуальные признаки, которые следуют искать в фазовых характеристиках речи на вокализованных участках, это относится и к азиатской группе языков в том числе и вьетнамского.

3. Предложено для описания речевого сигнала на вокализованных участках использовать суперпозицию элементарных акустических узкополосных сигналов по Гильберту. Используя такое представление можно проанализировать нелинейную часть фазовой составляющей речевого сигнала, которая ранее не использовалась для оценки признаков распознавания голоса в речевых системах управления доступом.

4. Исследованы и разработаны методы нелинейной нормализации с целью последующей обработки вычисленных признаков для повышения надежности сравнения исследуемого речевого сигнала с эталонными.

5. Установлено, что для комплексного решения задачи опознавания голоса в речевых системах управления доступом помимо основных параметров речи требуется исследовать значения параметров дополнительных признаков, которые участвуют в формировании индивидуальности голоса с учетом закономерностей их изменений по времени и частоте. Такая динамическая картина может быть

161 представлена в виде контуров изменений на участках анализа образов речевого сигнала.

6. Разработаны методы вычисления предложенных индивидуальных информативных голосовых признаков для комплексного использования в речевых системах управления доступом не только на русском, но и на вьетнамском языке,

7. Разработаны алгоритмы использования выявленных голосовых признаков, которые могут быть реализованы в речевых системах управления доступом в два этапа, анализ и обработка признаков на уровне слова и на фонемном основе.

8. Произведенная экспериментальная проверка предложенных алгоритмов идентификации и верификации на основе стандартной компьютерной техники показала, что система опознания голосов на базе русского и вьетнамского языка работает с вероятностью общей ошибки около 2 %.

9. Выработаны рекомендации по практическому использованию предложенных алгоритмов и методов на стандартных компьютеризированных системах управления доступом с применением известных технических решений мультимедиа.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Во Ван Кханг, 2001 год

1. Абалмазов Э. И. Методы и инженерно-технические средства проти-водействия информационным угрозам. -М.: Гротек 1997.-248с.

2. Абрамов А.М, Никулин О.Ю, Петрушин А.Н. Системы управления доступом. М.: Оберег- РБ, 1998. -192с.

3. Абрамов A.M. Эволюция современных систем управления доступом.//МЦНТИ-1998. С. 93-97.

4. Алекс Пентланд., Танзим Чаудхари. Распознавание лиц для интеллектуальных сред.// Открытые системы 3/2000. С. 28-33.

5. Александр Глазунов. Компьютерное распознавание человеческих лиц.// Открытые системы 3/2000. С. 43-46.

6. АН СССР. Цифровая обработка сигналов и ее применения. -М.: Наука, 1981. С. 226.

7. АН СССР. Анализ и распознание речевых сигналов на ЭВМ. М.: ВЦ АН СССР, 1975. С. 170.

8. Атал Б. Автоматическое опознавание дикторов по голосам. -ТИИЭР, 1976, №4. С 64-70.

9. Бендат. Дж., А. Пирсол. Применение корреляционного и спектрального анализа: Пер. с англ. -М.: Мир, 1983.-312с.

10. Борисов М. ПО для распознавания речи // CTI Компьютерная телефония. 1999.№3. С. 40-44.

11. Бочкарев С. J1. Способ автоматической идентификации личности // Заявка на патент РФ № 98115720 от 17.08.98 Заявитель ПНИЭИ.

12. Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли. -М.: Мир, 1990.-176с.

13. Васильев. В., Гуров. И. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 1998.-240с.

14. Вокодерная телефония/ Под ред. А. А. Пирогова. -М.: Связь, 1974.-535с.

15. Высоцкий В. Я., Рудный В. Н., Трунин-Донской В. Н. Об одном подходе к распознаванию слитной речи. М.: ВЦ АН СССР, 1975. С. 133166.

16. Высоцкий Г. А., Сомин. Н. В, и другие. Алгоритм выделения основного тона спектральными методами для ЭВМ среднего класса. В кн.: Дискретная обработка речевых сигналов. ВЦ АН СССР Москва 1978.

17. Герасименко В. А. Малюк. А. А. Основы защиты информации. -М.: МОПО РФ МГИФИ, 1997. -540с.

18. Гикис И. Первичное описание речевых сигналов. В сборнике "Статистические проблемы управления ".-Вильнюс. :Институт математики и кибернетики АН ЛССР, 1980.С. 9-19.

19. Гольденберг Л. М., Матюшкин М. Н. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990.-256с.

20. Гоноровский И. С., Демин М.П. Радиотехнические цепи и сигналы. -М.: Радио и связь,1994.-480с.

21. Горьков И.Л. Анализатор речевого сигнала : Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. -СПб.: БГТУД995.

22. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи // ГОС стандарт России. М.: 1995. -265с.

23. Грибанов Ю. П., Мальков В. Л. Погрешности и параметры цифрового спектрально-корреляционного анализа. М.: Радио и связь, 1984,- 160с.

24. Дворянкин С. В. Взаимосвязь цифры и графики, звука и изображения.// Открытые системы 3/2000. С. 34-40.

25. Дворянкин С. В. Технические системы управления доступом. М.: Институт МВД России, 1999.-37с.

26. Дворянкин С. В., Кханг. В. В. Возможность использования фазовых характеристик речевого сигнала в системах управления доступом // Тезисы докладов конференции " Коммуникационные и вычислительные системы". -М.: МФИ-99 МТУСИ, 1999. С. 241-243.

27. Дворянкин С. В., Кханг. В. В. Голосовые признаки индивидуальной информативности в речевых системах управления доступом // Тезисы докладов научно-технической конференции профессорско-преподава-тельского состава. -М.: МТУСИ, 2001. С. 11-12.

28. Дворянкин С. В., Кханг В. В. Исследование возможностей применения речевых вокализмов в системах контроля и управления доступом // Тезисы докладов "Научно-методичская конференция". -М.: МТУСИ, 1999.С. 147-148.

29. Дворянкин С. В. Компьютерные технологии защиты речевых сообщений в каналах электросвязи / Под ред. д.т.н. профессора А. В. Петракова. М.: РИО МТУСИ, 1999.-52с.

30. Джонатон П., Мартин Э. Введение в оценку биометрических систем.// Открытые системы 3/2000. С. 21-27.

31. Дьяконов В. П., Абраменкова И. В. MATLAB 5.0/5.3 Система символьной математики. -М.: Нолидж, 1999,- 640с.

32. Егоров. Ю.В. Функциональное устройство обработки сигналов. -М.: "Радио и связь"Д997,- 288с.

33. Женило В.Р. Компьютерная фоноскопия. -М.: Акад. МВД России, 1995.-206с.

34. Женило В.Р. Минаев В.А. Компьютерные технологии в криминалистических фоноскопических исследованиях и экспертизах. -М.: Акад. МВД России, 1994.-139с.

35. Залманзон А. В. Преобразование Фурье, Уолына в системах управления и связи. М.: Радио и связь, 1986. -500с.

36. Златоустова JI. В; Потапова Р. К; Трудин-донской В. Н. Общая и прикладная фонетика. -М 1986. -325с.

37. Зуев В. Д., Ложкевич. А.А. и другие. Интегральный метод идентификации личности по голосу. -Правовая кибернетика. -М.: Наука, 1973,- 175с.

38. Иванов А.И. Биометрическая идентификации по динамике подсознательных движений. Пенза: Изд-во Пензенского государственного университета, 2000, 188с.

39. Иванов В. Б. Вокализм и просодика в персидском языке и дари: Автореф. диссертации на соискание ученой степени доктора филологических наук.-М. 1998.

40. Калинцев. Ю.К. Разборчивость речи в цифровых вокодерах-М.: Радио и связь, 1991.-220с.

41. Кантемир А. И. Математические модели индивидуальных особенностей голоса и их применение в системах автоматической обработки речи: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. -Харьков.: ХОТКЗИРД986.

42. Книтавко Н.В. Идентификация параметров речевого канала связи цифровыми методами. В Научном сборнике "Цифровая обработка звуковых сигналов". -Челябинск, 1989. С. 165-176.

43. Козюренко Ю. И. Звукозапись с микрофона. -М.: Радио и связь,1988,- 112с.

44. Крахмалев. А.К. Средства контроля доступа Биометрическая идентификация.// Система безопасности связи и телекоммуникации. 4/1999. 54- с.

45. Кханг В. В. Особенности вьетнамской речи для использования в речевых системах управления доступом // Тезисы докладов научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава.-М.: МТУСИ, 1999. С. 30-31.

46. Кханг В. В. Применение голосовых признаков в системах управле-ния доступом // Тезисы докладов конференции "Коммуникационные и вычислительные системы". -М.: МФИ-99 МТУ СИ, 1999. С.245-246.

47. Кханг В. В. Фазовые характеристики речи в системах контроля и управления доступом: Тезисы докладов конференции " Коммуникационные и вычислительною системы ". -М.: МФИ-2000, МТУ СИ, 2000. С.195-197.

48. Ли. У.А. Автоматические методы распознания речи: В 2-х книгах. Пер. с англ. -М.: МИР, 1983.-Кн.1.328с.-Кн.2.392с.

49. Лободюк В. А., Шумилова О. И., и другие.

50. Справочник по элементарной физике. Киев.: Наукова думка, 1978.-450с.

51. Макклеллан Дж. X., Рейдер Ч. М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов. М.: Радио и связь, 1983. - 264с.

52. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. -М.: Мир, 1983. Т. 1.-311с.

53. Маркел Дж.; Грэй А. X. Линейное предсказание речи. -М.: Связь, 1980.-308с.

54. Мельников. В.В. Защита информации в компьютерных системах. -М.: Финансы и статистика, 1997.-368с.

55. Назаров М. В.; Прохоров Ю. Н. Методы цифровой обработки и передачи речевых сигналов. -М.: Радио и связь, 1985.-176с.

56. Винцюк. Т.К. Анализ, распознание и интерпретация речевых сигналов. -Киев.: Наумова Думка, 1978. -150с

57. Нгуен А.Т. Автоматический анализ, распознавание и синтез тональной речи: Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. -М.: АН СССР, 1984.

58. Никамин В. А. Форматы цифровой звукозаписи -СПб.: Санкт-Петербург, 1998.-266с.

59. Никулин О. Ю. Устройства идентификации по биометрическим признакам .//Специальная техника-1998. С.69.

60. Носач В. В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров. М.: МИКАП, 1984,- 382с.

61. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. М.: Радио и связь, 1985. - 248с.

62. Переход Н.Г. Измерение параметров фазы случайных сигналов. -Томск: Томское отделение издательства "Радио и связь".-1991.-310с.

63. Петелин Р., Петелин Ю. Звуковая студия в РС.-СПб.:ВНУ-Санкпетербург, 1996.-256с.

64. Петраков А. В. Защита и охрана личности, собственности, информации: Справочное пособие. М.: Радио и связь, 1997. -320с.

65. Петраков А. В; Лагутин В. С. Утечка и защита информации в телефонных каналах. М.:Энергоатомиздат, 1998.-320с.

66. Петраков А. В. Охрана и защита современного предприятия. -М.: Энергоатомиздат, 1999.-568с.

67. Питерсон Дж. Теория Петри и моделирование систем: Пер с Англ. М.: Мир, 1984.264 с.

68. Плотников В. Н., Суханов В. Н., Жигулевцев. Речевой диалог в системах управления,- М.: Машиностроение, 1988,- 224с.

69. Плотников. В.Н., Белинский А.В., Суханов В.А., Жигулевцев Ю.Н. Цифровые анализаторы спектра.- М.: Радио и Связь, 1990. -200с.

70. Поспелов Б. В. Исследование речевокальной информации и потенциальной информативности мелодики речевого вокализма: культурологический аспект: Автореф. диссертации на соискание ученой степени доктора культурологии.-М.1998.

71. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии.-М. :Наука,1988.-280с

72. Потапова. Р. К. Речь: коммуникация, информация, кибернетика: Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь. - 1997. - 528с.

73. Прохоров Ю. Н. Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов. -М.: Радио и связь, 1984.-240с.

74. Рабинер JI. Р., Гоулд. Цифровая обработка сигналов: Пер. С англ. -М.: Радио и связь, 1980. -430с.

75. Рабинер Л.Р., ШеФер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. С англ. -М.: Радио и связь, 1981,- 496с.

76. Рамишвили Г. С. Речевой сигнал и индивидуальность голоса. Тбилиси 1976, -183с

77. Рамишвили Г.С. Автоматическое опознавание говорящего по голосу. -М.: Радио и Связь, 1981.-244с.

78. Розенберг А. Автоматическая верификация диктора. Обзор. ТИИЭР, 1976, т.64,№4, сбб-79.

79. Рыльский Г. И; Сметанников И. П. Некоторые подходы к автоматическому анализу особенностей речи. М.: ВЦ АН СССР, 1975. С.107-122.

80. Сапожков М.А. Речевой сигнал в кибернетике и связи. -М.: Связьиздат,1963, -472с.

81. Сердюков В.Д. Исследование возможностей учета индивидуальных свойств голосов при построении комплексных систем автоматической классификации речевых сигналов: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.-Тбилиси, 1977.

82. Сомин Н. В. Об информативности различных первичных описаний гласных звуков. В кн.: Анализ и распознавание речевых сигналов на ЭВМ.-М.: ВЦ АН СССР, 1975. С. 20-37.

83. Сорокин В. Н. Теория речеобразования. М.: Радио и связь, 1985.-312с.

84. Степанов А. В., Матвеев С. А. Методы и средства восстановления разборчивости зашумленной речи.// Система безопасности связи и телекоммуникации 11/1999.С. 86-96.

85. Толстов. Т.П. Ряды Фурье. М.: Радио и связь, 1951.-340с

86. Фант Г. Анализ и синтез речи. -Новосибирск.: Наука, 1970.-168с.

87. Фланаган Дж. Анализ, синтез, и восприятие речи. -М.: Связь, 1968.-396с.

88. Харкевич А. А. Спектры и анализ. -М.: Государственное издательство технико-теоретической литературы, 1953.-213с.

89. Центр речевых технологий. Система Незабудка и Voice-key // www.stc.ru

90. Чудновский JI. С.; Минаев В. А. Речевые технологии в криминалистической фоноскопии. Часть 1 .-Красноярск: Красноярская высшая школа МВД России, 1997,-176с.;

91. Шейкин P. JI. Оценка голоса диктора по изолированным гласным звукам. В кн.: Анализ речевых сигналов человеком. - JI.: Наука 1974. С75-90.

92. Шестаков М.Ю. Системы контроля и управления доступом.// МЦНТИ-1998. С.88-95.

93. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-680с.

94. А. К. Jain et al. An identify Authentication system using fingerprints. Pro Euro Speech 97, IEEE CS Press, Los Alamitos, Calif, 1997.

95. A. K. Jain.; R. Bolle, Pakanti, eds., Biometris: Personal identification in networked society. Kluwer Academis, Norwell Mass., 1999.

96. Ameriteeh Company. Voice verification with speaker Ю //www.newstech.com/~voice-id/; www.ameritech.com.

97. Atal B.S. Effectiveness of linear prediction characteristics of the speech wave for automatic speaker identification and verification. JASA, 1974 ,v.55 №6.

98. Bricker P.D., Pruzansky S. Effect of stimulus content and duration on talker identification. JASA, 1966, v.40, № 6.

99. D Brin. Transparent society: Will technology force us to choose between privacy and freedom. Addison Wesley, New York, 1998.170

100. Doddington G. R. Flanagan G. L. Lumis R. C. Automatic speaker verification by nonlinear time alignment of acoustic parameters. Patent USA,№. 3700815,1972.

101. Gold В., Rabiner L. Parallel Processing techniques for Estimating Pitch Periods of Speech in the time Domain.- JASA, 1969, v 46,pt.2 N2. P. 142148.

102. H. Wechsler et al. Face recognition and theory to application, Springer-Verlag, Berlin 1998.

103. Limmis R. C. Speaker verification by computer using speech intensity for temporal registration // IEEE Trans/ 1973? v/ AU-21,N2.

104. NIST Spoken language technology evaluation, http://www.nist.gov/speech/test.htm.

105. Rosenberg A. E. Sambur M. R. New techniques for automatic speaker verification. IEEE Trans., 1975 v. ASSP - 23. №3.

106. Sondhi M. M. Equivalence of "Vector" and Autocorrelation Pitch Detectors. J. Acoust. Soc Amer., 1964, v36, № 10, pl96.

107. Voiceprints proposed for identification systems. Electronics, 1962,v35,№ 24.

108. Wallace J. C. Comparative Evaluation of Pitch Signal Indicators. -JASA, 1963,v.35, N5, P.790.