Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методики оценки разборчивости речи и постановка новых артикуляционных испытаний для форсированной речи 14
1.1 Методика оценки защищенности речевой информации 14
1.2 Постановка артикуляционных испытаний для форсированной речи 20
1.3 Сопоставление данных, полученных расчетным путем по методике оценки защищенности речевой информации и по результатам артикуляционных испытаний 29
Выводы по главе 34
ГЛАВА 2. Усовершенствование методики оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования 35
2.1 Вводные замечания 35
2.2 Экспериментальное обоснование ширины частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации 37
2.3 Обоснование выбора типа полосового разбиения частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации 44
2.4 Рассмотрение возможности учета при оценке защищенности речевой информации преобразований происходящих в человеческом ухе 51
2.5 Экспериментальное определение функции распределения формант и зависимости словесной разборчивости от формантной 56
2.6 Экспериментальное определение амплитудного состава речи 59
2.7 Определение зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущений для форсированной речи 65
2.8 Функция расчета необходимого уровня шума от средств защиты для выполнения определенного уровня разборчивости речи 66
2.9 Определение и учет коэффициента экстремальности для определения максимально возможного значения разборчивости речи 67
2.10 Рассмотрение многоканальной метода съема информации 73
Выводы по главе 76
ГЛАВА 3. Сопоставление полученных результатов 78
3.1 Общие замечания 78
3.2 Порядок проведения измерений и расчетов по методике оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования 78
3.3 Сопоставление результатов по скорректированной методике и артикуляционным испытаниям 86
Выводы по главе 93
ГЛАВА 4. Разработка и реализация программно аппаратного комплекса, производящего оценку защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования 94
4.1 Требования к характеристикам комплекса 94
4.2 Реализация аппаратной части 100
4.3 Программное обеспечение комплекса 107
Вывод по главе 112
Заключение 113
Список литературы
- Постановка артикуляционных испытаний для форсированной речи
- Экспериментальное обоснование ширины частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации
- Порядок проведения измерений и расчетов по методике оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования
- Реализация аппаратной части
Введение к работе
Актуальность исследования. Во все времена защите информации (ЗИ) уделялось огромное внимание. Несмотря на развитие и широкое использование средств вычислительной техники и представления информации в цифровом виде, на речевую акустическую информацию приходится значительная доля всех информационных ресурсов, подлежащих защите.
Говоря о речевой информации, прежде всего, имеется ввиду проведение переговоров, совещаний и т.д. При подготовке помещений для проведения подобных мероприятий особое внимание уделяется возможности утечки речевой акустической информации по техническим каналам. Для того чтобы гарантировать отсутствие утечки информации по данным каналам необходимо провести целый ряд измерений и расчетов, по результатам которых может возникнуть необходимость применения средств защиты (активных, пассивных и организационных).
В качестве критерия защищенности речевой информации принято использовать коэффициент словесной разборчивости (W).
В задачах защиты информации оценка словесной разборчивости проводится по методике, разработанной Хоревым А.А., Желязняком В.К. и Макаровым Ю.К. на базе формантного метода Покровского Н.Б.
Работы в области оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам ведутся многими исследователями: Хорев А.А., Железняк В.К., Авдеев В.Б., Продеус А.Н., Каргашин В.Л. и др.
В качестве измерительного оборудования в методике используют измерители шума и вибрации, анализаторы спектра, автоматизированные программно-аппаратные комплексы (ПАК).
Существует множество вопросов касающихся корректности данной методики и обоснованности характеристик используемого измерительного оборудования, в частности:
базовые зависимости, лежащие в основе методики, получены при условиях, существенно отличающихся от условий защиты информации;
не учитывается возможность форсирования речи;
не обоснована достаточность уровня тестового сигнала соответствующего среднему уровню речи;
не обоснован и не подтвержден экспериментально выбор именно октавного разбиения частотного диапазона, а также ширины исследуемого частотного диапазона.
При проведении переговоров в реальных ситуациях возможно также возникновение эффекта форсирования речи. Форсированием называется повышение уровня речи, вызванное усиленным напряжением голосовых связок. Помимо повышения общего уровня речи, форсирование сопровождается также перераспределением энергии в пределах спектра, максимум энергии смещается в область высоких частот, что влияет на вклад частотных полос в суммарную разборчивость. Как известно, существует
зависимость изменения коэффициента восприятия от уровня мешающего шума, что необходимо учитывать в случае форсирования речи, а также при использовании средств активной защиты (САЗ). Уровни мешающих шумов могут достигать 80-90 дБ. Следовательно, зависимость коэффициента восприятия от уровня ощущений, используемая в общепринятой методике, не соответствует условиям защиты информации и требует корректировки.
Остается открытым и вопрос обоснованности выбора характеристик измерительного оборудования. Даже с учетом широкого спектра технических и программных средств, применяемых для исследования речевой информации, конечным «анализатором» всегда является человек. Логично предположить, что характеристики измерительного оборудования должны соответствовать возможностям органов человеческого слуха.
В работе Авдеева В.Б. указывается на недостаточность уровня тестового сигнала равного 70 дБ (средний уровень речи). Данный уровень возможно определить зная функцию распределения амплитудного состава речи. Известная зависимость амплитудного состава речи, приведенная Покровским Н.Б. была получена в условиях, отличающихся от условий проведения измерений в задачах ЗИ: расстояние до микрофона было 8 см (в задачах ЗИ – 1м.), исследования не проводились для форсированной речи. Таким образом, встает вопрос о необходимости переоценки амплитудного состава речи как для обычной речи, так и для форсированной.
Также следует рассмотреть возможность применения различных подходов к оценке результатов артикуляционных испытаний: традиционный алгоритм усреднения по ансамблю экспертов или выделение только результатов с максимальными значениями (т.е. использование результатов самых «слышащих» аудиторов).
Целью диссертационной работы является усовершенствование общепринятой методики оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам (методика оценки разборчивости речи) с учетом эффекта форсирования.
Для достижения цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
-
Постановка и проведение артикуляционных испытаний в условиях обычной и форсированной речи.
-
Экспериментальное подтверждение необходимой ширины частотного диапазона.
-
Экспериментальное определение достаточных уровней тестового сигнала для обычной и форсированной речи.
-
Корректировка базовых зависимостей методики оценки защищенности речевой информации для учета эффекта форсирования.
-
Определение «коэффициента экстремальности», позволяющего переходить от значений разборчивости речи, соответствующих усредненным результатам артикуляционных испытаний, к значениям, соответствующим результатам наиболее слышащих аудиторов.
-
Разработка методики расчета необходимого уровня шумов от средств активной защиты для обеспечения заданного уровня защищенности речевой информации.
-
Проектирование и реализация программно-аппаратного комплекса оценки защищенности речевой информации.
Объект исследования – проблема достоверной оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам.
Предмет исследования – методика оценки разборчивости речи с учетом эффекта форсирования.
Методы исследования. В работе использованы положения теории разборчивости речи, теории измерений, методы и программы обработки речевых сигналов.
Научная новизна результатов исследования:
-
Усовершенствована методика оценки защищенности речевой информации (методика оценки разборчивости речи), отличающаяся от общепринятого подхода учетом эффекта форсирования речи, позволяющая повысить достоверность оценки защищенности помещений. Базовые зависимости методики оценки разборчивости речи с учетом эффекта форсирования были получены впервые (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).
-
Впервые введен в методику оценки защищенности речевой информации «коэффициента экстремальности», позволяющий переходить от значений разборчивости речи, соответствующих усредненным результатам артикуляционных испытаний, к значениям, соответствующим результатам наиболее «слышащих» аудиторов (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).
-
Впервые разработана методика расчета оптимального спектра и уровня помехи от средств активной защиты (генераторов шума) для получения заданного значения разборчивости речи, позволяющая ускорить и упростить процесс настройки средств защиты (пункт 10 паспорта специальности 05.13.19).
Практическая значимость. Результаты исследований могут быть использованы как в учебном процессе при подготовке специалистов по защите информации, так и в практической – организациями лицензиатами ФСТЭК России, профессионально занимающимися оценкой защищенности информации, разработкой методик, созданием ПАК оценки защищенности речевой информации. С учетом полученных результатов разработан и реализован ПАК для оценки защищенности речевой информации (и для спокойной, и для форсированной речи), как по общепринятой, так и по усовершенствованной методике.
Соответствие диссертации паспортам научных специальностей.
Отраженные в диссертации научные положения соответствуют областям исследования по специальности 05.13.19 – «Методы и системы защиты
информации, информационная безопасность» в части пунктов 9, 10 её паспорта, а именно:
п.9. Модели и методы оценки защищенности информации и информационной безопасности объекта.
п.10. Модели и методы оценки эффективности систем (комплексов) обеспечения информационной безопасности объектов защиты.
Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается соответствием полученных теоретических результатов и выводов экспериментальным данным, а также положительными результатами апробации и внедрения.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований нашли применение в учебном процессе кафедры защиты информации Новосибирского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Информационная безопасность». Разработанный ПАК, реализующий возможность оценки защищенности речевой акустической информации от утечки по техническим каналам с учетом полученных в работе результатов и методика переданы в опытную эксплуатацию НвсФ ФГУП НТЦ «Атлас» и ООО «АТЦ» (лицензиаты ФСТЭК России).
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-
технических конференциях и получили положительную оценку: XII
Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы
информационной безопасности государства, общества и личности» (г.
Барнаул, 2010г.); Международная конференция «Актуальные Проблемы
Электронного Приборостроения (АПЭП)» (г. Новосибирск, 2010г.); XIII
Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы
информационной безопасности государства, общества и личности» (г. Новосибирск, 2012г.); X Белорусско – Российская научно – техническая конференция «Технические средства защиты информации» (г. Минск, БГУИР 2012г.); XI Белорусско – Российская научно – техническая конференция «Технические средства защиты информации» (г. Минск, БГУИР 2013г.); Международный конгресс по информатике: информационные системы и технологии CSIST'2013 (г. Минск, БГУ 2013г.); The 8th International Forum on Strategic Technology IFOST 2013 (Ulaanbaatar, Mongolian University of Science and Technology); Международная конференция «Актуальные Проблемы Электронного Приборостроения (АПЭП)» (г. Новосибирск, 2014г.); Международная научно-техническая конференция «Автоматизация: проблемы, идеи, решения (АПИР-14)» (г. Севастополь, 2014 г); International Siberian conference on control and communications (SIBCON–2015), Omsk, 2015.
Научные публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, в числе которых 7 в рецензируемых научных журналах, 8 в
сборниках трудов международных и всероссийских конференций, 2 из которых входят в базу данных SciVerse Scopus.
Личный вклад автора. В диссертации использованы результаты, в которых автору принадлежит определяющая роль. Некоторые из опубликованных работ написаны в соавторстве с сотрудниками научной группы. Автором проведены и спланированы артикуляционные испытания для условий форсированной и обычной речи, проведено сопоставление результатов полученных по существующей методике с результатами артикуляционных испытаний. Проведено усовершенствование методики оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования речи, коэффициента экстремальности, разработана методика расчета необходимого уровня шума при заданном уровне защищенности, сформированы требования к измерительному оборудованию, предложены варианты реализации программно-аппаратного комплекса, разработан программно-аппаратный комплекс для проведения оценки защищенности речевой информации. Постановка задач исследований осуществлялась научным руководителем, к.т.н., старшим научным сотрудником В.А. Трушиным.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
-
Результаты артикуляционных испытаний со связными текстами для форсированной речи показали, что перераспределение энергии в спектре речи при форсировании влияет на разборчивость, из чего следует необходимость исследования и пересмотра основных зависимостей методики оценки защищенности для возможности учета эффекта форсирования речи (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).
-
Усовершенствование методики оценки защищенности речевой информации (оценка разборчивости речи), которое позволяет учитывать эффект форсирования речи и получать данные, сопоставимые с результатами артикуляционных испытаний. Данное усовершенствование проведено на основании результатов экспериментального определения достаточной ширины анализируемого частотного диапазона, функции распределения формант и амплитудного состава речи при форсировании, а также анализа органов слуха человека (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).
-
«Коэффициент экстремальности», позволяющий осуществлять переход от значений разборчивости речи, соответствующих усредненным результатам артикуляционных испытаний, к значениям, соответствующим результатам наиболее «слышащих» аудиторов. Данный подход может использоваться для оценки защищенности по более строгим требованиям (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).
-
Методика расчета оптимального спектра и уровня помехи от средств активной защиты (генераторов шума) для получения заданного значения разборчивости речи (пункт 10 паспорта специальности 05.13.19).
-
Программно-аппаратный комплекс оценки защищенности речевой информации, реализующий усовершенствованную и общепринятую
методики, возможность применения различных разбиений частотного диапазона (5 или 7 октавных полос, «критические полосы»), учет «коэффициента экстремальности», методику расчета оптимальной помехи для средств активной защиты (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19). Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 2-х приложений. Общий объем работы составляет 136 страниц (с приложениями), включая 72 рисунка, 19 таблиц. Список литературы содержит 122 наименования.
Постановка артикуляционных испытаний для форсированной речи
Следует отметить, что в Adobe Audition, как и в любом другом аудио редакторе уровни оцениваются в dBFS – full scale (рассчитываются как дБ по напряжению, но относительно максимального значения АЦП установленного в ПК), то есть 0 dBFS соответствует предельному значению уровня сигнала, выше данного значения будет происходить так называемый «Clipping» (перегрузка). Следовательно, минимальное значение уровня сигнала, фиксируемое АЦП будет зависеть от его разрядности и составляет, например, для 16 разрядного АЦП -96 dBFS, для 20ти -120 dBFS, для 24х -144 dBFS. Привычные же нам дБ отражающие уровень акустического давления (относительно 20 мкПа), можно получить только зная разрядность АЦП и чувствительность микрофона/акселерометра, в иностранной литературе и технике обозначаются как dB SPL – sound pressure level. То есть, используя Adobe Audition нельзя оценить абсолютный уровень записи сигнала, но можно сравнивать спектральные характеристики сигналов.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что использование различных типов шума не влияет на частотные составляющие форсированной речи, поэтому для форсирования в качестве помехи можно использовать как «речевой хор», так и белый шум.
Порядок постановки эксперимента: Звукозапись производится с использованием шумомера ZET110 и микрофона BC501. Штатное ПО ZetLab реализует функцию регистратора акустических сигналов с частотой дискретизации 50кГц. Полученные записи можно представить как в формате .wav для дальнейшего анализа и обработки с использованием ПО Adobe Audition, так и в виде набора отсчетов, позволяющих корректно рассчитать и оценить как интегральные уровни полученных сигналов, так и уровни в частотных полосах.
Также расчет интегральных уровней (общих и по октавным полосам) возможно производить с использованием ПО Adobe Audition и БПФ. Копируются отсчеты результата БПФ. Шаг между отсчетами 3 Гц. В пределах такой полосы спектр речи можно считать равномерным (сплошным), а ее спектральный уровень обозначить . Ширину спектральной полосы для расчетов удобнее всего выражать в логарифмических единицах:
Результаты расчетов и по файлу с отсчетам и по результатам БПФ из ПО Adobe Audition идентичны, следует только напомнить, что в Adobe Audition нет возможности оценить абсолютный уровень сигнала (в дБ или dB SPL), но сравнить уровни двух сигналов и их спектральные характеристики возможно. Проводятся записи нормальной и форсированной речи 4х дикторов (2 мужчины и 2 женщины). Увеличение количества дикторов существенно увеличивает количество аудиозаписей, которые аудиторам необходимо исследовать. Например, для построения зависимости разборчивости речи от отношения сигнал шум для 1 типа помехи необходимо задать минимум 3 различных значения сигнал/шум (когда разборчивость будет близка к0, к 0.5 и к 1.0). Следовательно для 3 типов помех, от одного диктора, имеем 9 аудиозаписей, от 4х дикторов – по 36 записей спокойной речи и форсированной. Для получения более качественных зависимостей для каждого типа помех задавалось по 4 различных отношения сигнал/шум. То есть 96 записей для каждого аудитора. Также, руководствуясь ГОСТ Р 50840-95 «Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости» [28], количество дикторов и аудиторов должно быть не меньше 3х, данное условие выполняется. 2. Для исследования использованы следующие виды шумов: Белый шум – шум с постоянной спектральной плотностью в речевом диапазоне частот (генерируется ПО Adobe Audition). Розовый шум – шум с тенденцией спада спектральной плотности 3 дБ на октаву в сторону высоких частот (генерируется ПО Adobe Audition). Формантоподобная помеха – шум, полученный в результате изменения спектра белого шума, сгенерированного ПО Adobe Audition, таким образом, чтобы его огибающая соответствовала огибающей спектра формант. 3. При помощи ПО производится корректировка уровней шумов и полученных записей таким образом, чтобы при наложении помех на любую из записей соотношение сигнал/шум было равно 0 дБ. 4. При помощи ПО Adobe Audition на речевые отрезки накладываются различные типы помех с уровнями, превышающими уровень сигнала на 5, 10, 15 и 20 дБ. При этом каждому речевому отрезку соответствует один вид шума и соотношение сигнал/шум. Таким образом, мы получаем 96 записей с различными соотношениями сигнал/шум: 48 с нормальной речью и 48 с форсированной. Полученные записи речи с наложенным шумом сохраняются в аудиофайлы с названиями N_noise_s/n, где N это порядковый номер речевого отрезка, noise – вид шума (помехи), s/n – отношение сигнал/шум. Например, имя файла 2_w_-15 означает, что на второй отрезок речи был наложен белый шум с отношением сигнал/шум равным -15 дБ. 5. Бригада аудиторов состоит из 10 человек (5 мужчины, 5 женщины) в возрасте от 18 до 30 лет без отклонений слуха. В помещении установлено 10 компьютеров с одинаковыми звуковыми картами и наушниками. В одинаковых условиях, с перерывами и общим временем работы не более 5-6 часов, каждому аудитору предоставляется набор полученных при смешивании сигнала и шума аудиозаписей, при прослушивании которых определяется коэффициент словесной разборчивости. Во время прослушивания аудитор имеет возможность остановки, перемотки и многократного прослушивания каждого аудиофайла. Весь текст, услышанный аудитором, записывается в текстовый файл под номером аудитора.
Экспериментальное обоснование ширины частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации
Для решения поставленной задачи будем опираться на особенности строения и возможности органов слуха человека. Да, в наше время очень широко развит спектр технических средств звукозаписи и аудио обработки, акустическую информацию чаще всего первоначально записывают, а затем в цифровом виде подвергают анализу, возможно даже с применением средств фильтрации (программные средства работы со спектром акустического сигнала широко распространены в наше время). Но конечным средством анализа всегда являются органы слуха человека, т.е. человеческое ухо.
Соответственно измерения необходимые при оценке словесной разборчивости должны проводиться по требованиям соответствующим возможностям органов слуха человека.
Ухо человека представляет собой очень сложный механизм анализа акустических сигналов (рис. 2.1), имеющий возможности частотного анализа, дискретизации акустического сигнала в частотном и динамическом диапазонах (акустический аналоговый сигнал превращается в последовательность импульсов нервной системы человека). Возможность частотного анализа реализуется посредствам такого механизма как базилярная мембрана, находящаяся во внутреннем ухе («улитке»). Мембрана состоит из огромного числа волокон (более 20 000), реагирующих на различные частотные составляющие акустического сигнала, колебания данных волокон в свою очередь фиксируются нервной системой человека и полученные данные подвергаются анализу в головном мозге. Схематично развернутая «улитка» представлена на рис. 2.2. Подробно устройство и возможности органов слуха человека изложены в трудах М.А. Сапожкова, И.А. Алдошиной и др. [4, 5, 16, 70].
Частотный диапазон, воспринимаемый человеком, может лежать в пределах от 20 Гц до 20 кГц, но диапазон речевых сигналов меньше и, следовательно, нет необходимости подвергать анализу весь этот диапазон. О том, какой ширины частотный диапазон необходимо подвергать анализу и какое полосовое разбиение применять при оценке разборчивости речи существует множество мнений:
Звукозапись производится с использованием шумомера ZET110 и микрофона BC501. Штатное ПО ZetLab реализует функцию регистратора акустических сигналов с частотой дискретизации 50кГц. Полученные записи можно представить как в формате .wav для дальнейшего анализа и обработки с использованием ПО Adobe Audition, так и в виде набора отсчетов, позволяющих корректно рассчитать и оценить как интегральные уровни полученных сигналов, так и уровни в частотных полосах.
Для работы со спектрами аудиозаписей использовалось ПО AdobeAudition. В ходе эксперимента будем постепенно «вырезать» из аудиозаписей частотные полосы, ширина которых соответствует принятым диапазонам частот, начиная с самого узкого (180-5600Гц, используемого в общепринятой методике [44]), после чего будет производиться оценка разборчивости речи (субъективным методом - прослушивание и подсчет правильно принятых слов относительно общего их количества, в прослушивании принимали участие 20 аудиторов: 10 мужчин и 10 женщин различного возраста) и вообще наличия каких либо составляющих речи в полученных аудиозаписях. Далее будем последовательно расширять данную полосу подавляющего фильтра до тех пор, пока словесная разборчивость не станет равной 0, а также, пока на слух перестанут восприниматься отдельные составляющие речевого сигнала, по которым можно установить факт проведения переговоров.
Порядок проведения измерений и расчетов по методике оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования
В качестве тестовых сигналов выбирается белый шум с огибающей соответствующей спектру форсированной (крайняя степень форсирования) речи, спектр подобного сигнала представлен на рис. 3.1 (для сравнения приводится спектр спокойной речи). Также возможно использовать в качестве тест-сигнала гармонические сигналы с частотами соответствующими среднегеометрическим частотам полос.
Усредненные спектры спокойной и форсированной речи Интегральные уровни данных сигналов, в соответствии с экспериментом по анализу амплитудного состава речи, составляют 75 дБ для спокойной речи и 85 дБ – для форсированной. Посредствам ПО Mathcad можно рассчитать интегральные уровни данных сигналов в частотных полосах, используя формулу:
Результаты расчета данных уровней для октавного разбиения (7 полос) и разбиения на «критические полосы» представлены в табл. 3.1 (для сравнения приводятся значения для случая спокойной речи). Табл. 3. Среднеге ометрическиечастотыоктавныхполос,Гц Интегральныйуровень вчастотнойполосе дляспокойнойречи, дБ Интегральн ый уровень в частотной полосе для форсирован ной речи, дБ Среднегео метрическ ие частоты «критических полос», Гц Интеграль ныйуровень в частотной полосе для спокойнойречи, дБ Интегральн ый уровень в частотной полосе для форсирован ной речи, дБ
Контроль формы огибающей спектра тестового сигнала осуществляется выдерживанием данных интегральных уровней в частотных полосах, либо можно использовать метод приведенный в [86], когда в генераторе тестовых сигналов (ГТС) используется белый шум, интегральные уровни в частотных полосах которого значительно превышают (на 10-20 дБ) требуемые значения из табл. 3.1. При использовании данного метода перед началом оценки защищенности производится измерение уровней тест сигнала в частотных полосах, далее высчитывается разница между полученными значениями и требуемыми, которая в дальнейшем учитывается в расчетах. Также данный метод позволяет снизить погрешность, возникающую вследствие влияния фоновых шумов, в случае когда уровень сигнала за оцениваемой ограждающей конструкцией достаточно низкий и находится на уровне фонового шума [53].
Блок-схема измерения параметров тестового сигнала На следующем этапе переходят к измерениям непосредственно в контрольной точке, то есть именно к оценке защищенности речевой информации через выбранную ограждающую конструкцию/инженерную коммуникацию. Далее аппаратура размещается относительно ограждающей конструкции согласно рис. 3.3 (для акустического канала) или 3.4 (для вибрационного канала)
Интегральные уровни в частотных полосах для октавного разбиения (7 полос) приведены в табл. 3.5, для разбиения на «критические полосы» в табл. 3.6. Общие интегральные уровни приведенных помех соответствуют уровню форсированной речи 85 дБ, выбранному по результатам экспериментального исследования амплитудного состава речи. Таким образом при наложении любой из приведенных помех на форсированную речь соотношение сигнал шум будет равно 0 дБ. Табл. 3. Среднегеометрическиечастотыоктавныхполос, Гц Интегральныйуровень вчастотнойполосе длябелого шума, дБ Интегральныйуровень вчастотной полоседля розовогошума, дБ Интегральный уровень в частотнойполосе дляформантоподобногошума, дБ
Среднегеометрические частоты «критических полос», Гц Интегральныйуровень вчастотнойполосе длябелого шума, дБ Интегральныйуровень вчастотной полоседля розовогошума, дБ Интегральный уровень в частотнойполосе дляформантоподобногошума, дБ
Спектры используемых помех (белый, розовый, формантоподобный шумы) Первоначально сопоставим результаты артикуляционных испытаний (субъективная оценка) для форсированной речи с результатами расчета по общепринятой методике [44], заменив в расчетах интегральные уровни в частотных полосах для спокойной речи на значения соответствующие форсированной речи. Для однозначности расчеты по методике будем вести используя разбиение на «критические полосы», влияние использования различных видов разбиения на конечный результат было показано в главе 2. Расчеты будем производить используя ПО Mathcad.
В результате получаем зависимость W(L), то есть разборчивости речи от соотношения сигнал/шум.
Результаты расчета для белого, розового и формантоподобного шумов по данному алгоритму приведены в виде графиков зависимостей разборчивости речи от соотношения сигнал/шум на рис. 3.8, 3.9, 3.10 соответственно. Для сравнения на графиках приводятся результаты артикуляционных испытаний, подробно описанных в 1 главе. Рис. 3.8. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для форсированной речи при использовании белого шума, полученные по результатам артикуляционных испытаний и расчета
Очевидно, что зависимости лежащие в основе общепринятой методики не годятся для случая форсированной речи, и требуют пересмотра, что и было сделано. Как видно из графиков, при использовании данного метода, например в случае формантоподобной помехи (наиболее эффективной), по результатам артикуляционных испытаний разборчивость речи достигнет 0 в точке с соотношением сигнал/шум -17 дБ, если же руководствоваться расчетами то для достижения даже не нулевой (W = 0) разборчивости а хотя бы уровня 0.1 необходимо создать помеху для соотношения сигнал/шум -20 дБ.
Реализация аппаратной части
Таким образом, вес младшего разряда АЦП составляет 0,00673 мВ, а минимальная разница измеряемых значений напряжений составляет 0,004900374 мВ, следовательно, коэффициент усиления (КУ) предусилителя должен быть порядка 5.
Также следует отметить, что минимальный уровень измеряемых сигналов, при КУ = 5, составляет 0,200804631 мВ, что значительно превышает уровень собственных шумов предусилителя (не более 0,7 мкВ). При выбранном КУ = 5, сигналы от 30 до 87 дБ будут фиксироваться каналом 1 (±0,156 В), от 87 до 100 дБ – каналом 2 (±0,625 В), от 101 дБ и выше – каналом 3 (±2,5 В).
Аналогово-цифровое преобразование сигнала производится по всем 3м каналам и уже затем (программно), в зависимости от амплитуды сигнала, выбирается канал, по которому фиксируются значения измеренного сигнала.
Частота дискретизации для каждого канала (по теореме Котельникова) должна составлять более 20 кГц. В данном модуле считывание отсчетов с каналов производится последовательно (1 отсчет с 1 канала, 1 со 2го, 1 с 3го, 2 с 1го канала и т.д.). Следовательно, необходимо выбрать частоту работы АЦП такой, чтобы частота считывания отсчетов по каждому из каналов превышала 20 кГц. Частота АЦП задана 75 кГц, таким образом, частота считывания отсчетов по каждому из каналов составляет 25 кГц.
Для формирования тестового акустического сигнала используется выход звуковой карты ноутбука и активная акустическая колонка.
Инструментальная погрешность комплекса приближенно можно оценить по пределу допускаемой основной приведенной погрешности измерений среднеквадратического значения напряжения переменного тока данного модуля АЦП. Для поддиапазонов ± 2,5В и ± 0,625В она равна ±3%, что в пересчете на значения акустического давления составляет порядка ± 0.3 дБ (по акустическому давлению/виброускорению), для поддиапазона ± 0,156 В она равна ±10%, что соответствует ± 1 дБ.
Более точную оценку погрешности измерений комплекса возможно произвести только экспериментальным путем в процессе проведения поверки (методика поверки аналогична соответствующей методики для шумомеров [27]).
Кнопка «Проверка». Осуществляются операции подключения модуля АЦП к ноутбуку, задаются параметры работы модуля (частота дискретизации, количество отсчетов, настройка работы каналов АЦП, сравнение версии библиотеки используемой в ПО и установленной на ноутбуке);
Кнопка «Тест сигнал». Осуществляется запись тестового акустического сигнала. Изначально получаются данные с выбранных нами 3х каналов АЦП, затем выбирается канал на котором отсутствует превышение порогового значения напряжения, данные с выбранного канала записываются в массив для дальнейшего анализа (построение графика сигнала во временной области, нахождение и построение спектра сигнала, расчет и построение гистограммы интегральных уровней сигналов в частотных полосах (рис. 4.9), сопоставление уровней тест сигнала со спектром речевого сигнала для учета в расчете показателя защищенности).
Кнопка «Шум». Осуществляется запись фонового шума, либо маскирующего шума (в случае оценки эффективности СЗИ). Алгоритм получения данных аналогичен записи тест сигнала.
Кнопка «Сигнал+Шум». Осуществляется запись смеси тестового сигнала и фонового шума, либо маскирующего шума (в случае оценки эффективности СЗИ). Алгоритм получения данных аналогичен записи тест сигнала.
Кнопка «Выбор. мет.». Осуществляется фиксирование выбранных в «Меню расчета» параметров (методика расчета: классическая, скорректированная, с форсированием; тип частотного разбиение: 5 октав, 7 октав, 21 «критическая» полоса; норма показателя защищенности для расчета необходимого спектра маскирующей помехи). Возможны различные комбинации расчетов, то есть 9 различных вариантов расчета разборчивости речи. Расчет спектра маскирующей помехи производится только для 5 и 7 октавного разбиения (для обеих методик), в связи с тем, что в существующих СЗИ если и присутствует частотная коррекция маскирующего сигнала, что это в лучшем случае 5 или 7 октавный эквалайзер. На рис. 4.10 изображен внешний вид окон «Меню расчета». Кнопка «Новая контрольная точка». Осуществляется очистка всех измеренных данных (массивов, графиков) для проведения измерений в новой контрольной точке. Кнопка «Выход». Осуществляется закрытие рабочего окна ПО. ПО выполнено в среде C++Builder 6, с использованием как стандартных библиотек C++, так и библиотеки Lusbapi v.3.4, предоставленной разработчиками ООО «Л Кард». ПО совместимо с Windows 98/Me/2000/XP/Vista/7. Полный листинг ПО приведен в приложении В.
В рамках проверки достоверности результатов, получаемых данным ПАК, были проведены исследования, заключающиеся в совместной оценки защищенности речевой информации в ряде контрольных точек, как с использованием данного ПАК, так и с применением комплекса «Спрут-мини» (производство фирмы «НЕЛК»). Естественно, что сопоставление проводилось только по общепринятой методике с применением 5ти октавного разбиения, никаких других вариантов измерения и расчета в комплексе «Спрут-мини» не реализовано, в отличии реализованного а рамках данной работы ПАК. В результате были получены сопоставимые результаты, что позволяет использовать предлагаемый ПАК как для работ по общепринятой методике, так и по скорректированным. Протокол испытаний приведен в приложении Б.
Разработанный программно-аппаратный комплекс осуществляет оценку защищенности речевой информации как по общепринятой методике, так и по скорректированной, что позволяет использовать и оценить результаты данной работы на практике при оценке защищенности помещений, предназначенных для переговоров.