基于深度学习的海量密文语音检索方法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1课题的研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.2.1密文域语音检索技术

1.2.2深度学习技术在多媒体信息检索与识别领域的研究现状

1.2.3语音加密技术

1.3现有研究存在的问题及分析

1.4论文的主要研究内容与创新点

1.5论文的组织结构与安排

第2章 相关理论知识

2.1 MFCC特征和Log Mel Spectrogram特征

2.2卷积神经网络

2.3循环神经网络

2.4批量归一化算法

2.5 4D超混沌系统

2.5.1 4D二次自治超混沌系统

2.5.2具有二次非线性的4D超混沌系统

2.6本章小结

第3章 基于4D超混沌系统的语音加密算法

3.1引言

3.2 基于4D二次自治超混沌的语音加密算法

3.2.1语音加密

3.2.2语音解密

3.2.3安全性分析

3.3 基于具有二次非线性的4D超混沌的语音加密算法

3.3.1语音加密

3.3.2语音解密

3.3.3安全性分析

3.4两种加密算法性能比较

3.5本章小结

第4章 基于CNN和深度哈希的密文语音检索方案

4.1引言

4.2密文语音检索系统模型

4.3密文语音检索算法

4.3.1 CNN模型构造

4.3.2深度哈希构造

4.3.3用户语音检索

4.4实验结果与性能分析

4.4.1实验环境

4.4.2 CNN模型的性能分析

4.4.3与现有感知哈希方法的性能比较

4.4.4检索性能分析

4.5本章小结

第5章 基于LSTM和深度哈希的密文语音检索方案

5.1引言

5.2密文语音检索系统模型

5.3密文语音检索算法

5.3.1 LSTM模型构造

5.3.2深度哈希构造

5.3.3用户语音检索

5.4实验结果与性能分析

5.4.1实验环境

5.4.2 LSTM模型的性能分析

5.4.3与现有感知哈希方法的性能比较

5.4.4检索性能分析

5.5本章小结

第6章 基于CNN-BiLSTM和深度哈希的密文语音检索方案

6.1引言

6.2密文语音检索系统模型

6.3密文语音检索算法

6.3.1 CNN-BiLSTM模型构造

6.3.2深度哈希构造

6.3.3用户语音检索

6.4实验结果与性能分析

6.4.1实验环境

6.4.2 CNN-BiLSTM模型的性能分析

6.4.3与现有感知哈希方法的性能比较

6.4.4检索性能分析

6.5本文提出的三种算法性能对比分析

6.6本章小结

总结和展望

参考文献

致 谢

附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文

附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目