一种基于声纹的数码相机图片加密解密方法

1、一种基于声纹的数码相机图片加密解密方法，包括图片加密方法和 图片解密方法，其特征在于：
图片加密方法的具体步骤是：
(1)对用户的声音进行声纹训练，产生声纹模板数据并存储在数据存储 器中；声纹训练的方法具体是：
①对输入的语音数据序列进行预处理，预处理的具体方法是：
a.首先录取一段k秒钟的语音数据序列{x(1)，x(2)，…x(8000×k)}，k≥2，计算语 音数据各时刻的累积能量E， $E=\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}{x}^2\left(n\right),$ N＝1，2，…8000×k，如果累积能量E小 于预设静音阈值，则去除该时刻前的所有语音数据，保留该时刻后的s秒钟 的语音数据序列；如果去除静音后的语音数据序列不足s秒，则重新输入， s≥1；
b.利用式y(n)＝x(n)-αx(n-1)对语音数据序列进行预加重处理，其中α为预加 重系数，0.9≤α≤1.0，x为输入，y为输出；
c.将语音数据序列分成P个帧，每个帧包含256个语音数据，相邻帧重叠128 个语音数据；
d.对每个帧的语音数据进行加窗平滑处理；
②计算预处理后的语音数据序列的梅尔频率倒谱系数矢量，并对其进行 矢量量化；其中
梅尔频率倒谱系数的具体计算过程为：
e.对各帧的语音数据进行快速傅里叶变换，得到线性频谱；
f.计算线性频谱的能量谱|X|2，并对该能量谱通过一组M个梅尔尺度的三角 形滤波器组，进行带通滤波；
g.计算每个滤波器输出的对数能量S(m)，m＝0，1，…，M-1，计算公式为 $S\left(m\right)=\ln \left[\underset{k=0}{\overset{M-1}{\Sigma }}{{\left|X\right|}^{2}H}_m\left(k\right)\right],$ 其中Hm(k)为第m个梅尔尺度的三角形滤波器的频率 响应；
h.对对数能量进行离散余弦变换(DCT)得到梅尔频率倒谱系数矢量 C(r)，r＝0，1，…，M-1，计算公式为 $C\left(r\right)=\underset{m=0}{\overset{M-1}{\Sigma }}S\left(m\right)\cos \left[\frac{\mathrm{\pi r}(m-0.5)}{M}\right];$
矢量量化的具体过程为：
采用迭代方法进行梅尔频率倒谱系数的聚类，每迭代一次生成一个相应 的特征矢量；
③重复①和②L次，3≤L≤5，取L次梅尔频率倒谱系数的矢量量化的矢 量中心作为声纹模极数据；
(2)将所拍照片进行JPEG编码；
(3)将编码后的照片数据的前两个字节分别修改为十六进制数据0xEE和 0xCC，作为加密照片的标志；
(4)调用数据存储器中的声纹模板数据，并将声纹模板数据的每一个字 节依次与编码后的照片数据从第三个字节开始进行按位异或操作，直至声纹 模板数据全部用完为止，由此图片加密完成；
图片解密方法的具体步骤是：
(A)对用户输入的身份认证语音进行语音预处理，计算其梅尔频率倒谱 系数，并进行矢量量化，作为输入的身份认证声纹特征，并与保存在数据存 储器中的声纹模板数据进行匹配，匹配的具体方法是：首先调用数据存储器 中的声纹模板数据，并计算其与身份认证声纹特征间的欧氏距离；如果该欧 氏距离小于等于设定的阈值，则认为声纹匹配成功；如果该欧氏距离大于设 定的阈值，则认为声纹不匹配；声纹匹配成功后进行照片的解密；
(B)将前两个字节为十六进制数据0xEE和0xCC的照片数据，修改为 0xFFD8，作为JPEG数据的起始标志；
(C)调用数据存储器中的声纹模板数据，并将声纹模板数据的每一个字 节依次与加密后的照片数据从第三个字节开始进行按位异或操作，直至声纹 模板数据全部用完为止，图片恢复为普通图片。

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