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更新時間:2025.06.01
基于分形維數(shù)與TEO的語音端點檢測算法

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為了改善短時TEO能量的抗噪性和分形檢測自適應(yīng)性,提出了一種能適應(yīng)多種噪聲環(huán)境的端點檢測算法.該算法利用能表征能量分布的頻域上的分形維數(shù)和TEO的消除零均值噪聲、表征語音共振峰特性的特點,在短時TEO能量法基礎(chǔ)上增加分形維數(shù)計算來進(jìn)行二次判決噪聲段和語音段.與傳統(tǒng)端點檢測算法相比,該算法容易易實現(xiàn)且準(zhǔn)確度高,實驗表明,在不同的背景噪聲下,該算法相比單一端點檢測的算法魯棒性更好,彌補(bǔ)了單一算法抗噪性不好的缺點,能適應(yīng)低信噪比下的多種噪聲環(huán)境.

實用的前向安全門限重簽名方案

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就目前已有的前向安全門限數(shù)字簽名存在理論錯誤的缺陷,提出一種新的實用的前向安全門限重數(shù)字簽名方案。為降低門限簽名者密鑰泄漏造成的損失,將群組成員密鑰按時間段進(jìn)行更新,群組公鑰保持不變。即使第k時間段的簽名密鑰被泄露,攻擊者無法偽造第k時間段之前的簽名,使簽名密鑰被泄露所造成的損失降到最小。基于強(qiáng)RSA的假設(shè),證明方案可抵抗非法簽名者的偽造攻擊和具有前向安全性和實用性。

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