Методические аспекты оценки защищенности речевой информации

В настоящее время для целей обеспечения безопасности речевой информации (РИ), циркулирующей в выделенных помещениях (ВП) используются различные методы, оценивающие интегральный критерий – разборчивость речи (РР) [5].

Всего насчитывается несколько десятков методов расчета и измерения разборчивости речи. Условно все методы разделяют на два класса: объективные и субъективные. При этом необходимо учитывать, что во многих объективных методах используются экспериментальные результаты, полученные в процессе субъективных артикуляционных испытаний.

К объективным относятся методы, основанные на инструментальных измерениях численных значений параметров речевых сообщений (РС), к субъективным – базирующиеся непосредственно на экспертных оценках. К недостаткам субъективных методов, следует отнести низкую оперативность, трудоемкость и сложность получения результатов. При этом их несомненным преимуществом (например, метода артикуляционных испытаний) являются универсальность. А высокая достоверность обеспечивается значительным объемом анализируемых статистических данных.

В свою очередь объективные (инструментально-расчетные) методы обладают высокой оперативностью, но имеют ограничения принципиального характера, сужающие область их применения. Это обуславливает их относительное разнообразие по учету специфических факторов (реверберация, искажения, наличие ключевых семантических элементов и др.), влияющих на разборчивость речи. Объективные (инструментально-расчетные) методы оценки разборчивости речи в зависимости от вида измеряемых параметров можно разделить на три группы: формантные, модуляционные и эмпирические.

Классификация основных отечественных и зарубежных объективных методов оценки разборчивости речи представлена на рис. 1 .

Считается, что из всех представленных наибольшей точностью оценок обладают методы, основанные на формантной теории речи, наименьшей – эмпирические [2]. На постсоветском пространстве при оценке защищенности РС в основном используются различные версии формантного метода, среди которых наибольшее распространение получили версии Н.Б. Покровского и М.А. Сапожкова [2].

Основные отличия вариантов формантного метода заключаются в различном толковании и учете влияния частных параметров – формантного спектра речи и коэффициентов восприятия формант. Так, в зарубежной версии формантного метода AI (Articulation Index) и его модификациях считается, что разборчивость речи пропорциональна средней разности между пиковым уровнем речи и эффективным уровнем маскирующего шума в 20-ти равноартикуляционных либо в 1/1 или 1/3 октавных полосах [11]. Алгоритмически этот метод во многом схож с отечественным методом определения

Рис. 2. Сопоставление зависимостей коэффициентов восприятия от относительного уровня интенсивности формант Е для различных версий формантного метода

Рис. 1. Классификация объективных методов оценки разборчивости речи

спектр – понятие вспомогательное и необязательное [4]. Корректное сопоставление коэффициента восприятия формант р(Е ) с учетом различий отечественных версий проведено в работах украинских ученых [2 - 4], результирующие графики представлены на рис. 2 . Частотная зависимость коэффициента восприятия формант р(Е ) и различия в определении форматного спектра здесь учтены при определении значений ΔВ (разница между уровнями спектра речи и спектра формант, дБ), изменяющихся в пределах от 5 до 12,5 дБ (версия Н.Б. Покровского).

Анализ представленных графиков показывает, что различия в линейной части усредненных графиков коэффициента восприятия методов Н.Б. Покровского и М.А. Сапожкова составляют около 1,5 дБ, что представляется незначительным, т.к. сопоставимо с инструментальной погрешностью измерений [10]. При малых отношениях сигнал/шум результаты оценивания разборчивости могут существенно отличаться, что объясняется принципиальной трудностью организации исследований в условиях малых отношений сигнал/шум [3].

Особое внимание следует обратить на значительные отличия от всех остальных варианта Ю.С. Быкова, что обусловлено использованием специфических испытательных тестов [9]. Целью исследований Ю.С. Быкова была оценка разборчивости команд, передаваемых экипажам боевых машин (танков, самолетов и т.п.) по каналам радиотелефонной связи. В этом случае появляется возможность дополнительного повышения разборчивости за счет сравнения принимаемого сообщения с определенным тематическим словарем. Сопоставление оценок защищенности РИ по версиям Н.Б. Покровского и М.А. Сапожкова по критерию словесной разборчивости W приводит к неоднозначным результатам, как это показано на рис. 4 . Так, по версии Н.Б. Покровского при малых интегральных отношениях сигнал/шум белый

Рис. 3. Зависимость словесной разборчивости W от соотношения сигнал/шум (SNR, дБ) по Н.Б. Покровскому (а) и М.А. Сапожкову (б)

шум лишь ненамного уступает розовому шуму по маскирующим свойствам. Между тем, по версии М.А. Сапожкова, белый шум обладает наихудшими маскирующими свойствами при малых интегральных отношениях сигнал/шум [3].

В целом различия в линейной части графиков для однотипных маскирующих шумов составляют около 6 дБ, что согласуется с разбросом оценок значений коэффициента восприятия формант р(Е) ( рис. 2 ).

Однако гораздо большее влияние на оценку РР оказывают иные факторы: априорные данные (тематические словари) о содержании переговоров, современные методы шумо-очистки, возможности лингвистического анализа, многократное прослушивание записанных РС. При этом многие из вышеперечисленных факторов не находят адекватного отражения в действующих методиках.

Так, современные методы ведения акустической речевой разведки [8, 13] позволяют на этапе предварительного изучения объекта разведки собрать не только априорные данные о семантике сообщений, но и получить образцы (сигнатуры) голосов возможных участников переговоров. В этом случае необходимо учитывать возможность повышения фактической разборчивости речи W относительно оценок, полученных по действующим в настоящее время методикам.

Результаты некоторых проведенных исследований ( рис. 4 ) также показали, что разборчивость резко возрастает, если реципиенту дается возможность сравнения перехваченных речевых сообщений с заранее заданным тематическим словарем [1].

Сопоставительный анализ графиков позволяет сделать вывод об увеличении словесной разборчивости при использовании связных текстов для одинаковых видов помех и равном соотношении сигнал/шум.

Особое внимание следует обратить на принципиальное сходство графиков с результатами, полученными Ю.С. Быковым ( рис. 3 ) для коэффициента восприятия, а также на общий характер графиков W , отличающихся от более пологого характера зависимостей, приведенных на рис. 4 . Различия в оценках защищенности РИ, в соответствии с графиками,

Рис. 4. Зависимость словесной разборчивости W от интегрального соотношения сигнал/шум (SNR), в полосе частот 90 – 11 200 Гц для разных видов помех:

1 – речеподобный шум (из белого); 2 – речевая помеха (речевой хор из отрезков связных текстов); 3 – розовый шум; 4 – белый шум; 5 – формантоподобная помеха (речевой хор с огибающей, соответствующей спектру формант)

Таблица 1. Значения коэффициентов улучшения отношения сигнал/шум при использовании цифровых методов шумоочистки

Номер полосы	Среднегеометрическая частота полосы fi , Гц	Диапазон возможных значений коэффициентов улучшения отношения сигнал/шум xi , дБ
1	125	1,5 – 2,5
2	250	4,0 – 7,0
3	500	4,0 – 7,0
4	1000	3,0 – 6,0
5	2000	1,5 – 3,0
6	4000	0,5 – 1,5
7	8000	0,2 – 0,5

артикуляционных испытаниях ограничиваются преимущественно первыми двумя ступенями [12], при этом анализ РС осуществляется в режиме реального времени.

В режиме отложенного анализа записи РС разборчивость речи существенно возрастает за счет комплексного использования лингвистического анализа (третья ступень) и методов шумоочистки [8].

Так, проведенные теоретические и экспериментальные исследования [6 - 8] показали, что при использовании современных процедур цифровой обработки речи возможно повышение отношения сигнал/шум на 0,2 – 7 дБ в каждой октавной полосе. Численные значения коэффициента улучшения отношения сигнал/шум x_i приведены в табл. 1 .

При определении численных значений x_i необходимо принимать во внимание, что с появлением новых, более совершенных методов и способов шумоочистки значения x_i могут возрасти. Пределы такого роста определить достаточно сложно, поскольку отсутствуют методы и способы объективной оценки эффективности различных методов шумоочистки.

Учитывая эти обстоятельства, можно считать, что в определенной степени значения x_i , приведенные в табл. 1 , носят условный характер. Таким образом, суммарный, с учетом различий версий формантного метода и фактора использования тематических словарей, разброс корректируемых значений x_i при определении параметров РР может составить от 4 до 10 дБ.

Выводы

• 1.    Существующие методы оценки защищенности РИ сложно в полной мере адаптировать к задачам объективной оценки защищенности РИ, циркулирующей в ВП.

• 2.    Численные значения оценочных критериев, полученные с использованием субъективных характеристик слухового восприятия, не могут гарантировать защищенность РИ, циркулирующей в ВП.

• 3.    Целесообразно рассмотреть возможность использования иных дополнительных критериев и новые методы оценки защищенности РИ ■