信噪比差距明显。应该可以比较在麦克风的信噪比和选择较好的麦克风最小化PER(不管方向)。干扰影响图18(a)报告了误码率(BER)的变化对抗三种不同的声音干扰源。为了详细说明，我们播放了可听到的干扰信号——总统信号演讲，一个管弦乐，和白噪音-从附近当数据传输正在进行时。的麦克风受到的干扰强度是70dBSPL，等于一个人听到的平均音量在面对面的交谈中。这声音肯定要大得多比平均环境噪音要高，因此，这可以作为严格测试后门的抗干扰能力。

此外,智能手机接收器放置在距离扬声器1米的地方，传输速度是2kbps和4kbps。从图中可以看出，语音和音乐对沟通错误的影响最小。另一方面，白色噪音会严重降低录音性能。图18(b)图每个干扰的功率谱密度-声音和音乐超过4kHz的衰减解释了性能图。换句话说，自从“后门”开始运作以来在10kHz左右的频率，语音和音乐信号对波段的影响没有白噪声那么大，白噪声保持平稳整个光谱。没有interf。W.噪音图18:(a)误码率vs.干扰。(b)光谱干扰信号的密度。5.4干扰结果设置:考虑这样一个例子，Bob正在说一个秘密爱丽丝和伊芙在附近安置了一个麦克风，试图录下鲍勃的声音。

在怀疑中，鲍勃放置在他面前的桌子上有一个后门干扰器。我们打算报告在这种情况下干扰的效果。具体来说，我们从伊芙的麦克风中提取出被干扰的信号，并将其播放给自动语音识别器(ASR)，以及一组7名人类用户。我们定义易读性作为每个人正确识别的单词的百分比。我们图Lasr和Lhuman为增加干扰半径，即爱丽丝和伊芙的麦克风之间的距离越来越远。我们还需要为这个实验指定另一个参数——鲍勃说话的音量。声文献表明，在社交对话中，比如说两个人站在一条走廊上，平均响度为65 dBSPL(声压级的分贝)。我们相应地设计我们的情境，例如，当鲍勃说话时，在距离Alice 1米远的地方，Bob的声音被设定为70 dBSPL(也就是说，Bob的声音实际上比一般人的声音要大对话)。