語音偽造盲檢測技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,數(shù)字音頻編輯軟件的廣泛應(yīng)用使得音頻的偽造越來越容易,同時(shí),音頻的偽造在非法應(yīng)用中呈現(xiàn)出越來越多的趨勢,這對于被動取證中對語音真實(shí)性的估計(jì)有很大的阻礙,因此如何鑒別涉疑音頻是否經(jīng)過偽造十分重要。
  本文在分析音頻偽造及被動取證的基礎(chǔ)上,針對目前對音頻偽造的盲檢測局限在無噪環(huán)境下這一問題,研究了語音偽造盲檢測技術(shù),主要研究工作如下:
  (1)提出了一種基于語音線性倒譜系數(shù)與共振峰的音調(diào)篡改盲檢測算法。語音的偽造本質(zhì)上

2、來說會對語音的頻譜進(jìn)行修改,線性頻率倒譜系數(shù)(Linear FrequencyCepstrum Coefficient,LFCC)和共振峰頻率可以很好地代表語音頻譜特性,因此該算法采用LFCC統(tǒng)計(jì)矩陣和共振峰統(tǒng)計(jì)矩陣作為語音特征。其中,LFCC統(tǒng)計(jì)矩陣特征包含其均值和無偏方差,共振峰統(tǒng)計(jì)矩陣特征包含其均值。之后通過支持向量機(jī)(SupportVector Machine,SVM)對提取的特征進(jìn)行分類來區(qū)分原始和偽造語音。分類器對同一語音庫

3、不同說話者語音,在無噪和babble、factory、volvo噪聲(SNR≥15dB)下的檢測率可達(dá)到95%以上,漏檢率低于5%;對不同語音庫,在無噪和babble,factory,volvo噪聲(SNR≥15dB)下檢測率可達(dá)到95%,漏檢率低于10%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在實(shí)際噪聲環(huán)境下對音調(diào)篡改盲檢測具有有效性。
  (2)根據(jù)語音的峰度形狀不會受一定程度的噪聲影響的特性,本文設(shè)計(jì)了一種基于峰度統(tǒng)計(jì)矩陣的語音音調(diào)篡改盲檢測

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