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题名基于线性预测梅尔频率倒谱系数的设备来源识别
被引量:2
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作者
秦天芸
王让定
裴安山
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机构
宁波大学信息科学与技术学院
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出处
《数据通信》
2018年第4期20-25,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61672302
No.61300055)
+1 种基金
浙江省自然科学基金资助项目(No.LZ15F020010
No.Y17F020051)
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文摘
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。
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关键词
手机来源识别
lpmfcc
组合特征
支持向量机
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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