基于语音静音段特征的手机来源识别方法

摘要：

手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题.提出了一种基于语音静音段特征的手机来源识别方法,该方法先通过使用自适应端点检测算法得到语音的静音段;然后将静音段的梅尔频谱系数(MFC)的均值作为分类特征;最后结合WEKA平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先(BestFirst)搜索进行特征选择,并采用支持向量机(SVM)对手机来源进行识别.实验部分对23款主流型号的手机进行了分类,结果表明所提特征具有较好的分类性能,在TIMIT数据库和自建的CKC-SD数据库上,平均识别准确率分别为99.23％和99.00％.另外,与语音段MFC特征和梅尔倒谱系数(MFCC)特征进行了对比,实验结果证明所提特征具有更加优越的性能.

关键词：多媒体取证、手机来源识别、静音段、梅尔频谱特征

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61672302,61300055;浙江省自然科学基金资助项目LZ15F020002,LY17F020010;宁波大学科研基金资助项目XKXL1405,XKXL1420,XKXL1509,XKXL1503;宁波大学王宽诚幸福基金资助项目The National Natural Science Foundation of China61672302,61300055;Natural Science Foundation of Zhejiang Province of ChinaLZ15F020002,LY17F020010;The Scientific Research Foundation of Ningbo UniversityXKXL1405,XKXL1420,XKXL1509,XKXL1503;K.C.Wong Magna Fund in Ningbo University

在线出版日期：2017-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：103-111