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基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法 被引量：9
1
作者 贺前华 王志锋 +2 位作者 Alexander I Rudnicky 朱铮宇 李新超 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期191-198,共8页
录音设备来源识别是通过分析已获取的数字语音信号从而确定其录制设备的一种技术,属于数字音频盲取证.本文提出了一种基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法,由于音频中的静音包含了完整的设备信息,且不受说话人和文本等... 录音设备来源识别是通过分析已获取的数字语音信号从而确定其录制设备的一种技术,属于数字音频盲取证.本文提出了一种基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法,由于音频中的静音包含了完整的设备信息,且不受说话人和文本等因素的影响,因此从静音段提取改进的PNCC特征,利用了PNCC的长时帧分析去除背景噪声对设备信息的影响.在模型方面,以GMM-UBM为基准模型,并通过两步区分性训练调整集内设备模型和通用背景模型,提升模型区分能力.该方法对于30种设备闭集识别的平均正确识别率为90.23%;对于15个集内和15个集外设备的测试,等错误率为15.17%,集内平均正确识别率为96.65%,验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 数字音频取证 录音设备识别 GMM-UBM 区分性训练 PNCC
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音频取证若干关键技术研究进展 被引量：8
2
作者 包永强 梁瑞宇 +2 位作者 丛韫 高冲红 王青云 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第2期252-259,共8页
介绍了音频取证领域的最新研究进展、音频真实性的研究状况。对音频取证研究领域的历史进行了回顾,探讨了音频取证的分类,构建了音频取证框架。对音频取证的若干个关键技术进行了总结,包括音频主动取证技术、基于电网频率特征的音频篡... 介绍了音频取证领域的最新研究进展、音频真实性的研究状况。对音频取证研究领域的历史进行了回顾,探讨了音频取证的分类,构建了音频取证框架。对音频取证的若干个关键技术进行了总结,包括音频主动取证技术、基于电网频率特征的音频篡改技术、无电网频率成分下的音频篡改检测技术、录音设备的特征参数、模式识别、数据库建设情况以及录音场合识别等。最后对音频取证技术进行了总结和展望。 展开更多
关键词 音频取证 取证水印 音频篡改检测 录音设备识别 录音场合识别
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音频取证中录音设备识别研究进展 被引量：3
3
作者 包永强 梁瑞宇 王青云 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第5期779-792,共14页
从音频信号中提取录音设备特征是司法比较研究和音频取证的前沿课题。由于录音设备识别技术受到环境、语义、说话人等因素干扰,需要攻克的难题较多,国内外的研究还处于起步阶段。为此回顾了录音设备研究的发展情况、基本理论和组成结构... 从音频信号中提取录音设备特征是司法比较研究和音频取证的前沿课题。由于录音设备识别技术受到环境、语义、说话人等因素干扰,需要攻克的难题较多,国内外的研究还处于起步阶段。为此回顾了录音设备研究的发展情况、基本理论和组成结构,特别对组成结构中非话音段检测、特征参数、识别模型和数据库建设的研究现状进行了介绍和分析。最后,进一步分析了录音设备识别存在的不足,并展望未来的研究发展方向,指出加快构建现有各品牌各型号的录音设备、各场合、各类人群的数据库建设与深度学习在录音设备中的应用是下一阶段研究的重点。 展开更多
关键词 音频取证 录音设备识别 特征提取 数据库建设
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基于设备噪声估计的录音设备源识别 被引量：6
4
作者 邹领 贺前华 +2 位作者 邝细超 李洪滔 蔡梓文 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期274-280,共7页
针对录音设备源识别问题,首先分析了语音录音的产生过程,在此基础上提出了一种基于设备噪声估计的录音设备指纹,为了获取充分的设备噪声,使用了一个包含两种噪声估计算法的设备噪声估计器。为了验证提出的设备指纹的有效性,同时考虑了5... 针对录音设备源识别问题,首先分析了语音录音的产生过程,在此基础上提出了一种基于设备噪声估计的录音设备指纹,为了获取充分的设备噪声,使用了一个包含两种噪声估计算法的设备噪声估计器。为了验证提出的设备指纹的有效性,同时考虑了5种分类方法来进行录音设备源识别,并在两个录音库上进行了实验。其中一个包含22个录音设备,该22个设备分别来自4类常用的录音设备,另一个音库包含21个手机的语音录音。实验结果证明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 信息处理技术 数字音频取证 录音设备源识别 噪声估计
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录音设备的建模和识别算法 被引量：6
5
作者 王志锋 贺前华 李艳雄 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第4期419-428,共10页
本文提出了一种录音设备的建模和识别算法。在特征选择方面,考虑到音频段中的静音包含了与正常语音一样的设备信息,并且不受说话人、文本、情感等因素的影响,因此从静音段中提取出表征录音设备"机器指纹"的特征,并用谱减法去... 本文提出了一种录音设备的建模和识别算法。在特征选择方面,考虑到音频段中的静音包含了与正常语音一样的设备信息,并且不受说话人、文本、情感等因素的影响,因此从静音段中提取出表征录音设备"机器指纹"的特征,并用谱减法去除其中的背景噪声。在识别模型方面,利用设备通用背景模型构建反对设备模型;在设备通用背景模型的基础上,利用少量的特定设备数据,通过MAP自适应算法获得相应录音设备的模型。最后通过归一化似然度得分对输入的特定录音设备的语音样本进行分类判决。实验结果表明,对于9种不同录音设备的平均正确识别率为87.42%,并考察了不同因素对本文算法的影响,验证了本文算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 多媒体取证技术 数字音频取证 录音设备来源识别 通用背景模型
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