【语音加密】基于混沌logistic算法实现语音信号加密解密附GUI界面

简介: 【语音加密】基于混沌logistic算法实现语音信号加密解密附GUI界面

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

语音语音加密原理框图在对语音信号进行预处理、加密解密分析之后,将各个步骤联系起来绘出了语音加密原理框图如下:

语音信号的加密传输与解密流程

加密方法选用混沌加密方案,基于离散混沌映射的加密系统Logistic(罗切斯特)映射Logistic映射被公认为是能体现混沌特点的最简单的离散混沌系统映射,它来源于对人口增长模型的研究,其表达式为:

混沌加密方案的具体流程

在伪混沌位序列产生方法上,采取不同μ值、不同初始状态值的两个不同Logistic 混沌映射进行迭代,先让它们分别初始迭代m、n次(m≠n),再同时迭代,通过动态比较两个映射每次迭代的状态值,产生二进制伪混沌序列。具体算法是:

①在区间[3.57,4]中,选择两个不同的μ值,分别作为两个映射参数;

②在区间[0,1]中,选择两个不同的实数,分别作为两个映射迭代的初始状态值;

③在区间[50,100]中,选择两个不同的整数mn,分别作为两个映射的初始迭代次数。两个映射先分别迭代mn次,得到两个状态值xmyn,然后再开始同时迭代,每次

迭代后,比较两个映射的状态值。如果两个映射分别表示为f1f2,如果f1(xm)> f2(yn),产生二进制位‘1’;否则,产生二进制位‘0’。如此类推,形成伪混沌二进制位序列;

④读入明文信息,对每一个明文信息位,依据第③步算法,将两个映射迭代,比较每次迭代后的状态值,产生二进制位 0 或 1,并与明文信息位进行模 2 加运算,实现加密。该操作一直持续到将所有明文信息位加密完为止

由于μ、初始状态值、初始迭代次数皆可选择,因此,即使在明文信息中出现的重复字符,加密后也会产生不同的密文。不同的μ值、不同的初始状态值以及不同的初始迭代次数的组合大大地减少了周期窗口出现的几率,提升了伪混沌二进制位序列的不可预测性,在扩大密钥空间的同时,提高了算法的安全性。

为了进一步提高保密性能,本方案可让用户每次通信前自行设置密码,方案依据特定的算法,根据密码生成μ值、初始状态值以及初始迭代次数值,达到“一次一密”的效果。

解密方案:

本课题即采用对称密码体制进行解密,在已设计出的混沌logistic映射加密钥的基础上,解密时只需将加密钥与密文流异或即可恢复明文序列,也就完成了对语音信号的解密过程。

⛄ 部分代码

%函数dec_to_bin将有符号十进制转化为12位二进制表示


function [y]=dec_to_bin(x)

   for i=1:numel(x)

       if(x(i)>0)

           y{i}=dec2bin(x(i),12);                    

       else

           y{i}=dec2bin(bitor(2048,abs(x(i))));

       end

   end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 魏雅娟, 范九伦, 任方. 基于混沌和小波变换的音频加密算法[J]. 计算机科学, 2017, 044(012):94-99.

[2] 林彩霞, 郝建红. 基于混沌切换系统的语音加密[J]. 动力学与控制学报, 2008, 6(3):6.

[3] 王晓鑫, 翁贻方, 郑嵘. 基于Logistic混沌系统的网络视频加密算法研究[J]. 食品科学技术学报, 2008, 26(2):43-46.

[4] 朱晓晶, 李晔. 一种基于混沌系统的窄带超低速语音加密算法[J]. 现代电子技术, 2010(007):033.

[5] 郭玉坤. 基于混沌理论的图像加密算法的研究及实现[D]. 电子科技大学, 2009.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
9月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
本项目实现了一种基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法,使用MATLAB2022A开发并包含GUI操作界面。支持对文字、灰度图像、彩色图像和语音信号进行加密与解密处理。核心程序通过调整Logistic Map的参数生成伪随机密钥序列,确保加密的安全性。混沌系统的不可预测性和对初值的敏感依赖性是该算法的核心优势。示例展示了彩色图像、灰度图像、语音信号及文字信息的加解密效果,运行结果清晰准确,且完整程序输出无水印。
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
|
9月前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于AES的图像加解密算法matlab仿真,带GUI界面
本程序基于AES算法实现图像的加解密功能,并提供MATLAB GUI界面操作,支持加密与解密。运行环境为MATLAB 2022A,测试结果无水印。核心代码通过按钮回调函数完成AES加密与解密流程,包括字节替换、行移位、列混淆及密钥加等步骤。解密过程为加密逆向操作,确保数据安全性与完整性。完整程序结合128位块加密与可选密钥长度,适用于图像信息安全场景。
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
510 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
728 7
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
算法 决策智能
基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数
该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题(VRP),使用MATLAB2022a版本实现,并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解,并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤,最终输出最优路径和相关数据图表。
|
算法 Python
语音去噪 python 传统算法
7月更文挑战第14天
527 1
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【含python源码+PyqtUI界面+原理详解】-python手势识别 深度学习实战项目
基于Mediapipe深度学习算法的手势识别系统【含python源码+PyqtUI界面+原理详解】-python手势识别 深度学习实战项目
|
存储 安全 数据库
对称加密的日常实践应用:以AES为例的加密解密指南
**摘要:** 本文介绍了对称加密算法AES在数据安全中的应用,强调了其在文件、通信和数据库加密中的重要性。通过Python示例展示了如何使用`cryptography`库实现AES-256的加密和解密,涉及密钥生成、CBC模式及PKCS7填充。同时,提醒注意密钥管理、模式选择和填充方式的选择对加密安全性的影响。
1826 1
|
机器学习/深度学习 算法 索引
Logistic算法
Logistic算法
240 2