为了改善短时TEO能量的抗噪性和分形检测自适应性,提出了一种能适应多种噪声环境的端点检测算法.该算法利用能表征能量分布的频域上的分形维数和TEO的消除零均值噪声、表征语音共振峰特性的特点,在短时TEO能量法基础上增加分形维数计算来进行二次判决噪声段和语音段.与传统端点检测算法相比,该算法容易易实现且准确度高,实验表明,在不同的背景噪声下,该算法相比单一端点检测的算法鲁棒性更好,弥补了单一算法抗噪性不好的缺点,能适应低信噪比下的多种噪声环境.
就目前已有的前向安全门限数字签名存在理论错误的缺陷,提出一种新的实用的前向安全门限重数字签名方案。为降低门限签名者密钥泄漏造成的损失,将群组成员密钥按时间段进行更新,群组公钥保持不变。即使第k时间段的签名密钥被泄露,攻击者无法伪造第k时间段之前的签名,使签名密钥被泄露所造成的损失降到最小。基于强RSA的假设,证明方案可抵抗非法签名者的伪造攻击和具有前向安全性和实用性。
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