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用于音频篡改检测的数字音频取证技术

用于音频篡改检测的数字音频取证技术

作者：梁富文华南理工大学

学位级别：硕士

便携式录音设备的普及使得数字音频资料的获取越来越方便,同时各种功能强大的多媒体编辑软件的出现也使得音频的编辑和修改越来越容易。若这些被篡改的音频作为电子证据用于法庭等重要场合,将引起严重的社会问题。因此,通过数字音频篡... 详细信息

便携式录音设备的普及使得数字音频资料的获取越来越方便,同时各种功能强大的多媒体编辑软件的出现也使得音频的编辑和修改越来越容易。若这些被篡改的音频作为电子证据用于法庭等重要场合,将引起严重的社会问题。因此,通过数字音频篡改检测技术验证数字音频数据的可靠性有重要意义,在司法取证和新闻信息真伪鉴定等领域有着广泛的应用前景。数字音频篡改方式可分为语义篡改和属性篡改,本文的研究重点是数字音频语义篡改检测。针对两种典型的数字音频篡改方式,同段音频复制粘贴篡改和异源音频拼接篡改,分别提出一种检测算法。主要工作如下:1、针对同段音频复制粘贴篡改和异源音频拼接篡改,分别总结相应的检测流程。详细介绍并仿真了两篇文章中的算法并分析实验结果,同时指出算法的不足。2、针对同段音频复制粘贴篡改,提出了一种基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法的检测方法。首先利用基频检测算法提取待测音频中各个字节的基频序列,然后通过DTW算法计算两两字节基频序列的匹配距离,最后与设定的阈值进行对比,确定待测音频是否存在复制粘贴篡改。另外,本文自建了中文语音数据库,包括男女录音人员分别用不同手机在四种录音环境中录制,用于构建篡改语音库。实验表明,在噪声条件下,该算法与同类算法相比有更好的检测性能。3、针对异源音频拼接篡改,提出了一种基于静音段的检测方法。首先提取表征录音设备信息的梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC),并通过广义线性区分性序列核函数(Generalized Linear Discriminative Sequence kernel,GLDS-kernel)扩展为超向量特征,然后利用滑动窗口计算相邻音频特征的相关系数,最后通过判断相关系数是否出现异常确定篡改的存在,并定位具体的篡改区域。实验表明,该算法能有效地检测并定位篡改,对加噪、重采样和压缩具有一定鲁棒性。

关键词：数字音频取证复制粘贴篡改检测拼接篡改检测 DTW算法静音段

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数字音频来源被动取证研究综述

计算机工程与应用 2020年第5期56卷 1-12页

作者：王志锋湛健曾春艳叶俊民田元闵秋莎左明章华中师范大学数字媒体技术系武汉430079 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 华中师范大学计算机学院武汉430079

数字音频来源被动取证研究旨在不依赖主动嵌入的数字水印或数字签名等冗余信息,通过原始数字音频数据的内在设备信息提取出表征设备源机器指纹的特征,进而对数字音频证据来源做出判断,在司法取证、军事信息、新闻传播等领域有着广泛的... 详细信息

数字音频来源被动取证研究旨在不依赖主动嵌入的数字水印或数字签名等冗余信息,通过原始数字音频数据的内在设备信息提取出表征设备源机器指纹的特征,进而对数字音频证据来源做出判断,在司法取证、军事信息、新闻传播等领域有着广泛的应用前景。目前,数字音频来源被动取证的研究综述面临时效性不足、针对性不够的问题。据此,给出了数字音频来源被动取证的研究框架和基本思路。对该领域常用的数据集做了简要的分析。根据数字音频来源被动取证的研究对象,将领域内的研究分为特征表达和表征建模两大模块,对频域信息特征、倒谱特征、基于高斯超矢量信息的特征、融合特征、深度特征五类特征,高斯混合取证模型、支持向量机决策模型、稀疏表达分类器决策模型、其他机器学习决策模型、深度学习决策模型五类模型的性能进行了比较分析。总结分析了数字音频来源被动取证领域的研究现状和存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：数字音频取证设备源取证被动取证数字音频来源识别

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数字音频篡改被动检测研究综述

计算机工程与应用 2019年第2期55卷 1-11,99页

作者：曾春艳王志锋王静田元叶俊民左明章湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 华中师范大学数字媒体技术系武汉430079 华中师范大学计算机学院武汉430079

数字音频篡改被动检测是指不依赖任何预先嵌入的信息来鉴别数字音频真伪的技术,其最主要研究内容是判定数字音频的真实性和完整性,在司法取证、新闻公正、知识产权保护等领域有着广泛的应用前景。目前领域内相关综述主要从数字音频主动... 详细信息

数字音频篡改被动检测是指不依赖任何预先嵌入的信息来鉴别数字音频真伪的技术,其最主要研究内容是判定数字音频的真实性和完整性,在司法取证、新闻公正、知识产权保护等领域有着广泛的应用前景。目前领域内相关综述主要从数字音频主动、被动取证总体框架开展,并未专门针对数字音频篡改被动取证研究进行系统全面总结,且涉及被动取证部分存在时效性不足的问题。据此首先总结了数字音频篡改被动检测的任务模型和取证框架,接着依据篡改手段、检测策略、所使用的统计特征及模型,将目前的数字音频篡改被动检测方法分为四类:基于篡改操作的检测方法、基于数字音频重压缩的检测方法、基于录音设备和音频录制环境的检测方法、基于数字音频信号自身统计特性的检测方法,然后分析了每种方法所采用的典型算法和扩展手段,并对不同检测算法进行性能比较,然后对这四类方法的检测特点和使用范围进行总结。最后综合近年来国内外研究人员的主要成果,总结了数字音频篡改被动检测研究面临的问题和挑战,并对未来的研究进行了展望。

关键词：数字音频篡改数字音频取证被动检测真实性鉴定

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两种类型的数字音频篡改检测算法研究

两种类型的数字音频篡改检测算法研究

作者： SANJAY KUMAR ROUNIYAR 华南理工大学

学位级别：硕士

最近,越来越多用户使用多媒体设备。由于市场趋势和不同类型的电子产品的需求,各种便携式记录设备容易获得,使得将音频资料从一个地方转移到另一个地方非常容易。在现实生活中,强大的软件实用性强,用途广泛,有许多功能强大的数字音频编... 详细信息

最近,越来越多用户使用多媒体设备。由于市场趋势和不同类型的电子产品的需求,各种便携式记录设备容易获得,使得将音频资料从一个地方转移到另一个地方非常容易。在现实生活中,强大的软件实用性强,用途广泛,有许多功能强大的数字音频编辑软件,可以轻松编辑音频文件并实现所需的更改。这些被操纵的音频文件,如果在法院作为司法程序作为证据使用时,对于任何原因或事件中的证据都可能导致不良后果,这些后果可能会在社会或者在其他任何形式下都是不想看到的。因此,识别数字音频文件的完整性以及音频取证的重要性变得非常重要。数字音频篡改检测技术正在不同机构中广泛使用,以检查音频数据的可靠性和真实性。这项研究工作主要集中在基于内容的复制粘贴篡改检测和拼接篡改检测。这项研究工作的主要工作如下:1.讨论并解释数字音频篡改检测的基本原理;以及数字音频篡改检测技术的一般检测流程。模拟两种不同的音频篡改检测方法,并分析实验结果并指出其局限性。2.本文针对同音频数字音频复制篡改行为,提出了一种基于距离相似性度量的篡改识别和定位方法。通过使用距离相似性度量来确定音频特征的相似程度。欧式距离和切比雪夫距离是本文所提出的方法中所使用的距离度量。基音频率是音频特征之一,本文使用基音跟踪(Yet Another Algorithm for Pitch Tracking(YAAPT))算法来提取基音序列特征,通过计算距离并与阈值进行比较,来确定音频文件中的复制粘贴篡改。该方法能够在提高运算时间的同时有效地检测复制篡改检测,并在检测的同时提高准确率。3.本文提出了一种基于信道响应多特征联合的音频拼接检测与定位方法。使用Relative Spectra-Mel Frequency Cepstral Coefficient(RASTA-MFCC)系数的高斯混合模型(GMM)来进行盲信道估计。使用音频信号的信道响应以及待测信号的对数谱特征的动态和静态信息来构建篡改和定位的特征。然后采用序列前向选择(SFS)算法来进行特征选取。最后在定位检测时,我们首先确定音频是否被篡改,然后以多个起始音频帧特征的平均值作为参考特征,分别计算参考特征和每个其他音频特征帧的相关系数,判断相关系数的一致性是否发生变化来检测篡改。与现有算法相比,该算法提高了篡改的检测率。

关键词：数字音频取证音频复制粘贴检测音频拼接篡改检测距离的相似度序列前向选择(SFS)

基于小波包奇异性分析的数字音频篡改检测与定位

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基于小波包奇异性分析的数字音频篡改检测与定位

作者：陈蕉容暨南大学

学位级别：硕士

数字音频水印和数字签名现如今已经被广泛应用于取证领域，但是这两种技术在使用时需要借助于预先处理的信息，因此在许多实际应用场合，由于无法实现取证而限制了它们的适用范围。由此，对于数字音频而言，音频的被动式取证技术在实际... 详细信息

数字音频水印和数字签名现如今已经被广泛应用于取证领域，但是这两种技术在使用时需要借助于预先处理的信息，因此在许多实际应用场合，由于无法实现取证而限制了它们的适用范围。由此，对于数字音频而言，音频的被动式取证技术在实际应用中显得更有必要发展。在论文中，提出了一种数字音频的被动式取证算法，通过对音频信号进行离散小波包分解与奇异点分析，实现了检测和定位数字语音音频中发生在时域上的诸如裁剪、插入、替换或拼接等篡改操作的功能。论文首先对数字音频的篡改操作进行观察与分析，发现数字音频的篡改操作往往由于降低甚至破坏了音频信号临近采样点之间本身固有存在的相关性而在发生篡改的位置导致新的奇异点产生。因此，论文在小波包奇异性分析的基础之上，在小波包篡改子带上设计了五个参数（这五个参数作为一个整体根据采样率的不同而有所变化），从而形成一个专门检测和定位发生在数字音频信号时域上的篡改操作。最后，论文通过大批量的实验证明了论文所提算法能够很好的达到检测对于给定的存在质疑的数字语音音频文件是否在时域上经过诸如裁剪、插入等篡改操作，并进一步定位到发生篡改操作的具体位置。

关键词：数字音频取证音频篡改小波包奇异性分析

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基于设备噪声估计的录音设备源识别

吉林大学学报（工学版） 2017年第1期47卷 274-280页

作者：邹领贺前华邝细超李洪滔蔡梓文华南理工大学电子与信息学院广州510641

针对录音设备源识别问题,首先分析了语音录音的产生过程,在此基础上提出了一种基于设备噪声估计的录音设备指纹,为了获取充分的设备噪声,使用了一个包含两种噪声估计算法的设备噪声估计器。为了验证提出的设备指纹的有效性,同时考虑了5... 详细信息

针对录音设备源识别问题,首先分析了语音录音的产生过程,在此基础上提出了一种基于设备噪声估计的录音设备指纹,为了获取充分的设备噪声,使用了一个包含两种噪声估计算法的设备噪声估计器。为了验证提出的设备指纹的有效性,同时考虑了5种分类方法来进行录音设备源识别,并在两个录音库上进行了实验。其中一个包含22个录音设备,该22个设备分别来自4类常用的录音设备,另一个音库包含21个手机的语音录音。实验结果证明了本文方法的有效性。

关键词：信息处理技术数字音频取证录音设备源识别噪声估计

基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法

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电子学报 2014年第1期42卷 191-198页

作者：贺前华王志锋 Alexander I Rudnicky 朱铮宇李新超华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 卡内基梅隆大学计算机学院美国匹兹堡15213

录音设备来源识别是通过分析已获取的数字语音信号从而确定其录制设备的一种技术,属于数字音频盲取证.本文提出了一种基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法,由于音频中的静音包含了完整的设备信息,且不受说话人和文本等... 详细信息

录音设备来源识别是通过分析已获取的数字语音信号从而确定其录制设备的一种技术,属于数字音频盲取证.本文提出了一种基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法,由于音频中的静音包含了完整的设备信息,且不受说话人和文本等因素的影响,因此从静音段提取改进的PNCC特征,利用了PNCC的长时帧分析去除背景噪声对设备信息的影响.在模型方面,以GMM-UBM为基准模型,并通过两步区分性训练调整集内设备模型和通用背景模型,提升模型区分能力.该方法对于30种设备闭集识别的平均正确识别率为90.23%;对于15个集内和15个集外设备的测试,等错误率为15.17%,集内平均正确识别率为96.65%,验证了本文算法的有效性.

关键词：数字音频取证录音设备识别 GMM-UBM 区分性训练 PNCC

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录音设备的建模和识别算法

信号处理 2013年第4期29卷 419-428页

作者：王志锋贺前华李艳雄华南理工大学电子与信息学院广州510640

本文提出了一种录音设备的建模和识别算法。在特征选择方面,考虑到音频段中的静音包含了与正常语音一样的设备信息,并且不受说话人、文本、情感等因素的影响,因此从静音段中提取出表征录音设备"机器指纹"的特征,并用谱减法去除其中的背... 详细信息

本文提出了一种录音设备的建模和识别算法。在特征选择方面,考虑到音频段中的静音包含了与正常语音一样的设备信息,并且不受说话人、文本、情感等因素的影响,因此从静音段中提取出表征录音设备"机器指纹"的特征,并用谱减法去除其中的背景噪声。在识别模型方面,利用设备通用背景模型构建反对设备模型;在设备通用背景模型的基础上,利用少量的特定设备数据,通过MAP自适应算法获得相应录音设备的模型。最后通过归一化似然度得分对输入的特定录音设备的语音样本进行分类判决。实验结果表明,对于9种不同录音设备的平均正确识别率为87.42%,并考察了不同因素对本文算法的影响,验证了本文算法的有效性和可靠性。

关键词：多媒体取证技术数字音频取证录音设备来源识别通用背景模型

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录音真实性辨识和重翻录检测

录音真实性辨识和重翻录检测

作者：孙蒙蒙深圳大学

学位级别：硕士

语音信号数字化的普及,极大地方便了语音数据的存储、传输和共享。与此同时,操作简单、功能强大的音频编辑软件发展迅速,无论是录制一段语音,还是对其进行加工、润色或者其它处理,都成为一件轻而易举的工作。这些技术在给人们带来诸多... 详细信息

语音信号数字化的普及,极大地方便了语音数据的存储、传输和共享。与此同时,操作简单、功能强大的音频编辑软件发展迅速,无论是录制一段语音,还是对其进行加工、润色或者其它处理,都成为一件轻而易举的工作。这些技术在给人们带来诸多便利的同时,也产生了许多安全隐患。例如,利用音频处理技术可以篡改语音内容或者产生伪造的语音,一旦这些虚假的录音被某些人用于非法的目的,将对社会及他人的生命和财产安全造成一定的威胁。因此,对数字语音信号的真实性检测具有十分重要的意义。尽管目前已经有许多针对数字音频的相关方面的研究,但远不能满足社会及大众的需求。针对目前存在的音频取证的相关问题,本文对录音的真实性辨识和重翻录检测进行了研究,主要内容如下:1)录音真实性辨识。随着音频编辑软件的普及,人们可以利用一些常用的功能(如滤波、混响等)对音频进行美化和修饰。这些操作简单、功能强大的编辑软件带给人们便利的同时,也给一些不法分子提供了可乘之机。比如音频伪造者可以使用软件中合适的滤波功能对拼接的音频进行平滑,从而掩盖拼接的痕迹。如果此类音频作为证据出现于法庭审判并被接纳,无疑会对审判结果产生重大影响。也有人通过变调功能来模仿其他人的声音进行电话诈骗,给他人的财产安全造成极大的威胁。可见,对数字语音信号的真实性检测是十分必要的。借鉴图像共生矩阵的思想,本文提出了适用于音频的幅度共生向量特征,即将语音信号进行量化操作,再对相邻多个样本点之间形成的共生向量进行概率分布的计算。该特征体现了相邻样本点之间的波动特性,对于处理语音的检测起到了很好的效果,实验的准确率能够达到95%。另外实验中我们列举了两种编辑软件中的12种操作处理,对其进行了检测和区分,结果证明该特征能够进一步对处理功能进行辨识。2)数字语音的重翻录检测。重翻录操作不仅可以起到伪造场景的作用,而且它能用于攻击基于语音特征的身份认证系统,因此检测重翻录操作也变得十分重要。本文主要通过数据统计分析的角度,使用扩展的幅度共生向量特征来区分原始语音和重翻录语音。我们对幅度共生向量的量化阈值T进行了分析,同时增加了不同采样间隔的样本点组合,使其更加适用于重翻录检测。另外,我们构建了一个重翻录的数据库,包含了多种录制设备和不同的录制环境等因素,为实验部分提供了充分的数据。在与梅尔倒谱系数特征和原有的幅度共生向量特征的对比中验证了该特征对重翻录检测的性能,基于该特征的重翻录检测的准确率能够达到96%。同时我们将数据库划分成不同场景的子数据集,进行相同场景和不同场景的检测,准确率分别能达到99.36%和95.69%。

关键词：数字音频取证数字语音录音真实性辨识重翻录检测