基于线性预测梅尔频率倒谱系数的设备来源识别

• 作者: 王让定 秦天芸 裴安山
• 来源期刊: 数据通信
• 学科: 工学
• 关键词: 手机来源识别 LPMFCC 组合特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 20-25
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5057.2018.04.005

摘要

由于手机录音设备的不断普及,各种功能强大的数字媒体编辑软件的出现,鉴别手机录音设备所录制的音频数据的真伪已经成为数字取证技术关注的热点问题.本文将线性预测系数(LPC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征进行结合,得到新的特征,即线性预测梅尔频率倒谱系数(LPMFCC).然后将LPMFCC与能量特征结合得到的组合特征作为手机的指纹,选择支持向量机LIBSVM作为分类器,在两种语音库上进行手机设备来源识别实验.实验表明,LPMFCC特征作为手机指纹进行实验的识别率相对于LPC提升了12％,相对于MFCC提升了2％,并且LPMFCC与能量特征的组合特征相比于单一的LPMFCC特征对手机录音设备的来源更有区分性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王让定	宁波大学信息科学与技术学院	143	1262	17.0	29.0
2	秦天芸	宁波大学信息科学与技术学院	1	2	1.0	1.0
3	裴安山	宁波大学信息科学与技术学院	4	13	2.0	3.0