本文選題：數(shù)字音頻取證 + 錄音設備識別��； 參考：《電子學報》2014年01期

【摘要】：錄音設備來源識別是通過分析已獲取的數(shù)字語音信號從而確定其錄制設備的一種技術,屬于數(shù)字音頻盲取證.本文提出了一種基于改進PNCC特征和兩步區(qū)分性訓練的錄音設備識別方法,由于音頻中的靜音包含了完整的設備信息,且不受說話人和文本等因素的影響,因此從靜音段提取改進的PNCC特征,利用了PNCC的長時幀分析去除背景噪聲對設備信息的影響.在模型方面,以GMM-UBM為基準模型,并通過兩步區(qū)分性訓練調(diào)整集內(nèi)設備模型和通用背景模型,提升模型區(qū)分能力.該方法對于30種設備閉集識別的平均正確識別率為90.23%;對于15個集內(nèi)和15個集外設備的測試,等錯誤率為15.17%,集內(nèi)平均正確識別率為96.65%,驗證了本文算法的有效性.
[Abstract]:Source identification of recording equipment is a kind of technology to determine the recording equipment by analyzing the acquired digital speech signal. It belongs to digital audio blind forensics. In this paper, a recording equipment recognition method based on improved PNCC features and two-step discriminative training is proposed. Because the silence in audio contains complete equipment information and is not affected by the speaker and text, etc. Therefore, the improved PNCC feature is extracted from the mute segment, and the influence of background noise on the equipment information is removed by using the long-time frame analysis of PNCC. In the aspect of model, the ability of model differentiation is improved by using GMM-UBM as the benchmark model and adjusting the device model and the general background model through two-step discriminative training. The average correct recognition rate of this method is 90.23 for the closed set recognition of 30 kinds of devices, 15.17 for 15 in-set and 15 off-set devices, and 96.65 for the average correct recognition rate in the set, which verifies the validity of the algorithm in this paper.
【作者單位】： 華南理工大學電子與信息學院;卡內(nèi)基梅隆大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.60972132,No.61101160) 廣東省自然科學基金(No.9351064101000003,No.10451064101004651)
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1959752