發(fā)布時間：2018-01-10 22:06

  本文關(guān)鍵詞：基于設(shè)備本底噪聲頻譜特征的手機來源識別　出處：《電信科學》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 多媒體取證 手機來源識別 本底噪聲 頻譜特征

【摘要】：隨著手機錄音設(shè)備的普及以及各種功能強大且易于操作的數(shù)字媒體編輯軟件的出現(xiàn),手機來源識別已成為多媒體取證領(lǐng)域的熱點問題。將本底噪聲作為手機的"指紋",提出了一種基于本底噪聲的手機來源識別方法。該方法先通過靜音段錄音的估計得到本底噪聲;然后計算本底噪聲的頻譜特征在時間軸方向上的均值,將其作為手機來源識別的分類特征;最后采用主成分分析(PCA)法對特征進行降維,并采用支持向量機(SVM)進行分類。實驗部分對24款主流型號的手機進行了分類,結(jié)果表明本文方法的平均識別準確率(accuracy)和平均召回率(recall)達到了99.24%,同時也驗證了相比MFCC,本底噪聲有更加優(yōu)越的性能。
[Abstract]:With the popularity of mobile phone recording devices and the emergence of various powerful and easy to operate digital media editing software. Mobile phone source identification has become a hot issue in the field of multimedia forensics. Background noise is regarded as the "fingerprint" of mobile phone. A method of mobile phone source recognition based on background noise is proposed. The background noise is obtained by the estimation of mute segment recording. Then, the average value of the spectrum feature of background noise in the time axis is calculated, and it is regarded as the classification feature of mobile phone source recognition. Finally, the principal component analysis (PCA) method is used to reduce the dimension of the features, and support vector machine (SVM) is used to classify the features. In the experimental part, 24 mainstream mobile phones are classified. The results show that the average recognition accuracy and recall rate of this method are 99.24 and 99.24, and the comparison of MFCC is also verified. Background noise has better performance.
【作者單位】： 寧波大學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61672302;No.61300055) 浙江省自然科學基金資助項目(No.LZ15F020002;No.LY17F020010) 寧波大學科研基金資助項目(No.XKXL1405;No.XKXL1420;No.XKXL1509;No.XKXL1503);寧波大學科研創(chuàng)新基金資助項目(No.G16079);寧波大學王寬誠幸�；鹳Y助項目~~
【分類號】：TN929.53
【正文快照】： Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China(No.61672302,No.61300055),Natural Science Foundation of ZhejiangProvince of China(No.LZ15F020002,No.LY17F020010),Scientific Research Foundation of Ningbo University(No.XKXL1405,No.XKXL1420,

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本文編號：1406961