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2021/01/08/Dolphin-Attack/index.html

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 <meta name="twitter:description" content="海豚音攻击https://acmccs.github.io/papers/p103-zhangAemb.pdfhttps://github.com/USSLab/DolphinAttackhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/29306026 Abstract诸如Siri或Google Now之类的语音识别（SR）系统已经成为一种越来越流行的人机交互方法，并将各种系统转变为语音">
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 <h3 id="3-1非线性效应建模"><a href="#3-1非线性效应建模" class="headerlink" title="3.1非线性效应建模"></a>3.1非线性效应建模</h3><p>麦克风将机械声波转换为电信号。 从本质上讲，麦克风可以粗略地视为在输入/输出信号传输特性中具有平方律非线性的组件[1、13]。 众所周知，放大器具有非线性特性，可以产生低频范围内的解调信号[20]。 在本文中，我们研究了麦克风的非线性，可以将其建模如下。 假设输入信号为sin（t），输出信号sout（t）为：</p>
 <p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_25.png" alt><br>其中A是输入信号的增益，B是二次项s2 in的增益。线性分量采用频率为f的正弦输入信号，并输出具有相同频率f的正弦信号。 相比之下，电气设备的非线性会产生谐波和叉积2。尽管通常将它们视为不希望的失真[31]，但具有非线性的设备能够生成新的频率，并且通过精心设计的输入信号，它们可以将信号下变频为 以及恢复基带信号。<br>假设所需的语音控制信号为m（t），我们选择中心频率为fc的载波上的调制信号为</p>
 <p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_26.png" alt><br>即，使用幅度调制。 不失一般性，设m（t）为简单基调，即m（t）= cos（2πfmt）。 应用等式后。 （2）至 （1）并进行傅立叶变换，我们可以确认输出信号包含预期的频率分量fm以及sin的基本频率分量（即fc-fm，fc + fm和fc），谐波和其他交叉 乘积（即fm，2（fc-fm），2（fc + fm），2fc，2fc + fm和2fc-fm）。 经过LPF后，所有高频成分将被删除，而fm频率成分将保留下来，从而完成了下变频，如图3所示。</p>
-<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_25.png" alt></p>
+<p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_271.png" alt></p>
 <h3 id="3-2-非线性效应评估"><a href="#3-2-非线性效应评估" class="headerlink" title="3.2 非线性效应评估"></a>3.2 非线性效应评估</h3><p>考虑到麦克风模块非线性效应的理论计算及其对调制后输入信号的影响，在本节中，我们将验证对真实麦克风的非线性效应。我们测试两种类型的麦克风：ECM和MEMS麦克风。</p>
-<h4 id="3-2-1-实验设置"><a href="#3-2-1-实验设置" class="headerlink" title="3.2.1 实验设置"></a>3.2.1 实验设置</h4><p>实验设置如图5所示。我们使用iPhone SE智能手机生成2 kHz语音控制信号，即基带信号。然后将基带信号输入到矢量信号发生器[57]，该信号发生器将基带信号调制到载波上。经功率放大器放大后，调制信号由高质量的全频带超声扬声器Vifa传输[9]。请注意，我们选择的载波范围为9 kHz至20 kHz，因为信号发生器无法生成低于9 kHz频率的信号。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_26.png" alt>在接收器端，我们测试了从耳机中提取的ECM麦克风和ADMP401 MEMS麦克风[16]。如图5所示，ADMP401麦克风模块包含一个前置放大器。为了了解麦克风的特性，我们测量了麦克风而不是前置放大器输出的信号。</p>
+<h4 id="3-2-1-实验设置"><a href="#3-2-1-实验设置" class="headerlink" title="3.2.1 实验设置"></a>3.2.1 实验设置</h4><p>实验设置如图5所示。我们使用iPhone SE智能手机生成2 kHz语音控制信号，即基带信号。然后将基带信号输入到矢量信号发生器[57]，该信号发生器将基带信号调制到载波上。经功率放大器放大后，调制信号由高质量的全频带超声扬声器Vifa传输[9]。请注意，我们选择的载波范围为9 kHz至20 kHz，因为信号发生器无法生成低于9 kHz频率的信号。<br><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_281.png" alt>在接收器端，我们测试了从耳机中提取的ECM麦克风和ADMP401 MEMS麦克风[16]。如图5所示，ADMP401麦克风模块包含一个前置放大器。为了了解麦克风的特性，我们测量了麦克风而不是前置放大器输出的信号。</p>
 <h4 id="3-2-2-结果"><a href="#3-2-2-结果" class="headerlink" title="3.2.2 结果"></a>3.2.2 结果</h4><p>我们使用两种信号来研究非线性：单音和多音语音。<br>单音: 图4显示了当我们使用20 kHz载波时的结果，这证实了麦克风的非线性有助于解调基带信号。前两个图显示了来自扬声器的原始信号的时域和频域，从而很好地显示了载波频率（20 kHz）和上边带以及下边带（20±2 kHz）。第二行中的两个图显示了来自MEMS麦克风的输出信号，下面两个图显示了来自ECM麦克风的输出信号。即使信号被衰减，尤其是对于ECM麦克风，两个麦克风在频域中的基带（2 kHz）仍能证实解调成功。请注意，频域图包含多个高频谐波，这些谐波将被LPF过滤，并且不会影响语音识别。</p>
 <p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_27.png" alt><br>声音: 尽管我们可以成功地解调出信号音，但语音是各种频率下无数音调的混合，并且未知解调后的语音信号是否仍与原始信号相似。因此，我们计算了三个“ Hey”声音片段中的Mel频率倒谱系数（MFCC），这是声音使用最广泛的功能之一：（a）由文本语音转换（TTS）引擎生成的原始语音，（b）三星Galaxy S6 Edge以iPhone 6 plus录制的语音播放了原始TTS语音，以及（c）三星S6 Edge以TTS语音调制的语音由全频带超声扬声器调制和播放Vifa [9]。如图6所示，这三种情况的MFCC都是相似的。为了量化相似度，我们计算了原始和记录之间的梅尔倒谱失真（MCD），情况（b）为3.1，情况（c）为7.6。 MCD量化两个MFCC之间的失真，数值越小越好。通常，如果两个语音的MCD值小于8 [23]，则认为它们可以被语音识别系统接受，因此结果鼓励我们对DolphinAttack针对语音可控系统进行进一步的研究。</p>
 <p><img src="https://res.cloudinary.com/dozyfkbg3/image/upload/v1610079044/Dolphin%20Attack/image_28.png" alt></p>

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