随着手机、电脑等便携设备性能的提升和互联网的高速发展,使得如今的语音信息呈指数式增加,且语音格式的种类繁多。这一变化使得人们如何快速的实现多格式下的语音认证、提高语音的检索效率与精度及其保证云端数据的安全性成为亟须解决的问题。论文分别以多格式语音认证、密文语音检索为研究背景,对数字信号处理、生物特征模板的构建、语音加密和哈希索引构建算法等技术展开研究。主要研究内容及贡献如下:1、针对现存语音内容认证的应用范围小,认证过程中的鲁棒性、区分性、安全性和认证的实时性有待提高的问题,本文通过对生物特征模板、加密算法等的研究,提出了三种基于感知哈希的多格式语音认证算法及两种基于生物哈希的多格式语音认证算法。所提算法首先对语音片段进行特征提取,然后分别采用感知哈希法、生物哈希法将经过生物特征模板的特征矩阵提取生成哈希索引,最后利用加密算法对哈希索引进行等长度的置乱加密。实验结果表明:算法不仅具有安全性好、区分性及实时性高、应用范围广的特点,而且通过比差法验证了生物哈希具有带陷门的单向性,通过最小码距法实现了对语音的小范围篡改检测与定位。2、针对现存语音生物哈希检索系统中明文数据的泄露问题,提高语音检索精度、生物特征模板的多样性、可撤销性,本文通过对可撤销生物特征模板、语音加密算法等的研究,提出了一种基于特征融合的长序列生物哈希密文语音检索。用户端,首先根据语音特征分类建立与分类结果具有单一映射密钥的生物特征模板;然后采用生物哈希方法将特征向量和密钥生成的混沌测量矩阵生成语音的特征索引,并采用改进的SHA256算法对语音文件进行加密;最后将特征索引和加密语音送至云端。实验结果表明:该算法不仅能有效的防止明文泄露,而且生物特征模板具备良好的多样性、可撤销性。与此同时,该算法不但具有良好的效率与精度,而且解决了内容保持操作后的语音检索问题。