【摘要】：隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展,語音廣播技術(shù)廣泛應(yīng)用于多種特定場景,如火車站,機場等。為了提高廣播系統(tǒng)的安全性,降低人們的工作強度,迫切地需要提出一種適用于特定場景的廣播語音采集識別系統(tǒng)。語音信號采集和傳輸系統(tǒng)是其中的重要環(huán)節(jié)。為了監(jiān)測太原火車站各個候車廳以及站臺的廣播,并將廣播發(fā)送至上位機進行識別,此過程需要保證語音傳輸?shù)陌踩?如果語音傳輸過程中一旦受到網(wǎng)絡(luò)攻擊,將會影響語音識別的結(jié)果。然而,目前對網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測的研究還在網(wǎng)絡(luò)化控制領(lǐng)域,在語音通信領(lǐng)域還涉及較少,因此研究語音在傳輸中是否受到網(wǎng)絡(luò)攻擊的影響意義重大。本文將設(shè)計語音采集傳輸裝置并研究語音在傳輸中的安全性。針對上述問題本文的主要工作如下:(1)本文將STM32單片機、VS1053音頻采集模塊、ESP8266 WiFi模塊整合在一塊電路板上,應(yīng)用兩個WiFi模塊,其中一個WiFi發(fā)送語音信號即火車站廣播,另一個WiFi發(fā)送廣播的位置,設(shè)計出多節(jié)點的語音采集傳輸系統(tǒng),此系統(tǒng)可以接收到火車站不同候車廳的廣播并將語音傳輸至上位機進而識別,其傳輸?shù)膶崟r性和可靠性也進一步提升。(2)本文將利用自回歸(AR)建模方法建立語音信號的模型,然后對語音信號進行預(yù)處理。同時分析了語音傳輸中可能存在的網(wǎng)絡(luò)攻擊,并對拒絕服務(wù)攻擊(DOS)、虛假數(shù)據(jù)注入攻擊(FDI)、重放攻擊三種網(wǎng)絡(luò)攻擊進行了建模。分別采用了不同的方法檢測三種網(wǎng)絡(luò)攻擊,其中利用卡爾曼濾波與卡方檢測器相結(jié)合的方法檢測拒絕服務(wù)攻擊,采用余弦相似性匹配方法檢測虛假數(shù)據(jù)注入攻擊,采用殘差法檢測重放攻擊。最后通過搭建實驗平臺將采集到的語音信號傳輸至上位機,應(yīng)用攻擊檢測算法來識別信號是否遭受到惡意的網(wǎng)絡(luò)攻擊,仿真實驗驗證了所提方法的有效性。
【圖文】：

是將上位機接收到的文本與語料庫中的語句相匹配進技術(shù)�，F(xiàn)有的語音識別系統(tǒng)主要在 C/S 架構(gòu)設(shè)計之上統(tǒng)，其部署安裝以及維護成本高，不適合用于太原火題�；诖�，本章針對太原火車站嘈雜環(huán)境設(shè)計小型，結(jié)構(gòu)簡單，易于部署，可安裝在播音設(shè)備周圍，并絡(luò)傳輸?shù)杰囌究偪刂行�，以便于站�?nèi)人員進一步?jīng)Q策存儲功能：將采集到的車站播音設(shè)備的語音文件，儲方便工作人員測試。語音識別功能：將采集到的車站廣播語音與設(shè)備語音識別結(jié)果，，并上傳到站內(nèi)無線網(wǎng)絡(luò)中。了語音識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)用于太原火車站語音識別，它的

分析了太原火車站語音識別系統(tǒng)，本節(jié)主要對低噪聲音頻前放模塊進行了設(shè)計，采集傳輸系統(tǒng)是由 STM32 單片機作為主控芯片，VS1053B 作為語音采集芯片，并用 WiFi 發(fā)送語音數(shù)據(jù)[22]。之前有關(guān)火車站語音識別的系統(tǒng)采用單節(jié)點傳輸，如在候車廳 1 放置一套語音傳輸裝置，最終將采集到的語音信號傳輸?shù)缴衔粰C，調(diào)用科大訊飛的離線語料庫進行識別，此時上位機只能識別出廣播的內(nèi)容，但是不能識別語音信號的來源。我們在此傳輸裝置的基礎(chǔ)上增加一個 WiFi 用于傳輸語音信號的來源，使得語音識別系統(tǒng)可以進行多節(jié)點傳輸。例如分別在候車廳 1、2、3 以及站臺放置語音采集傳輸裝置，上位機不僅可以識別出廣播的內(nèi)容而且還可以識別出廣播來自于哪個候車廳。系統(tǒng)針對太原火車站語音廣播進行測試，分別在候車廳 1、候車廳 2、候車廳 3 以及站臺放置語音采集傳輸節(jié)點。我們預(yù)先設(shè)置一定的聲音閾值，當聲音超過此閾值時，判定為有廣播信號，WiFi會將廣播傳輸至上位機的端口 10001，然后 WiFi 將此廣播的位置通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到上位機的端口 11001，采集傳輸系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖 2.2：
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08;TN912.3

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本文編號：2672378