基于内容的海量密文语音检索技术有着广阔的研究和应用空间,但云端密文语音数据量的增加,使现有检索方法在海量应用时查全率、查准率、抗噪能力、检索效率、加密性能等效率较低。因此,如何保证语音数据的隐私安全、如何提高密文语音数据的检索效率与检索准确度具有非常重要的研究意义。论文针对海量密文语音的高效匹配检索问题,以密文语音为研究载体,综合运用语音信号处理、生物哈希、语音加密、索引、密文检索等理论和方法对基于内容的密文语音检索的关键技术进行了理论分析和实验。主要研究工作如下:1.为了满足语音感知哈希构造中对高效地提取语音特征、摘要性好、以及安全性高的要求,提出了一种安全高效的语音生物哈希算法。该算法在小波变换(DWT)和马特赛特旋转演算法的基础上生成二进制哈希序列。实验结果表明,该算法能够快速地提取语音生物哈希特征,同时对语音内容保持操作具有良好的鲁棒性和区分性,且安全性高。2.为了提高基于内容的密文语音检索中语音感知哈希函数的鲁棒性和区分性、改善检索效率和检索准确度、以及实现语音数据的隐私安全问题,提出了一种基于生物哈希的密文语音检索算法。该算法首先使用二维Henon映射加密算法对语音进行处理,并上传到云端密文语音库;然后结合DWT变换、Logistic映射和快速傅里叶变换(FFT)生成二进制哈希序列并存储到云端系统哈希索引表中。检索时则采用汉明距离匹配检索。从实验结果可以看出,此算法的哈希函数的鲁棒性和区分性非常好,且检索模型的检索效率、检索准确度和安全性有明显提高。3.为了改善噪声对语音哈希方案鲁棒性和区分性的影响,提高检索效率、准确度、以及检索摘要的安全性,以及实现对查询结果的完整性认证,提出了一种基于生物哈希和谱减法的高效密文语音检索方案。首先应用二维Arnold映射加密算法对语音对象加密,并上传到云端密文语音库;然后对预处理之后的语音信号采取谱减法降噪,之后对降噪后的语音信号利用小波-自相关函数、chebychew映射和FFT变换生成二进制哈希序列并存储到云端系统哈希索引表中。用户检索时,采取汉明距离进行匹配检索,并对检索结果进行认证匹配。实验结果表明,该方案很明显的处理了语音的噪声,具有很强的鲁棒性和区分性,同时检索效率、准确度、安全性得到明显的改善。