[发明专利]一种音频来源反取证方法

说明书

本发明公开了一种音频来源反取证方法，反取证方法所利用的神经网络为生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器、与生成器形成对抗学习的判别器，生成对抗网络还包括取证分类器，反取证方法包括如下步骤：1)将原始音频作为其中一个输入数据，输入到判别器中；将检测音频输入到生成器中，生成器对检测音频添加一定的扰动，得到生成音频；2)生成音频作为另一个输入数据、输入到判别器，同时生成音频还输入到取证分类器中，分别进行判别和分类：2.1)判别器对原始音频和生成音频进行判别，对生成音频区分真假，同时将结果反馈到生成器；2.2)取证分类器对生成音频进行来源识别分类，得到分类概率后反馈到生成器，促使生成器输出具有反取证攻击效果的音频。

技术领域

本发明涉及语音检测技术，尤其是一种音频来源反取证方法。

背景技术

现有的数字音频来源取证方法主要关注的是算法检测的准确性，往往忽略了该方法本身的安全性与鲁棒性，即方法的准确性是建立在没有被非法人员恶意攻击的前提之下的。非法分子可以通过对取证方法进行研究，挖掘取证方法的弱点与缺点，应用某种后处理操作来消除、破坏或者隐藏某篡改操作可能留下的相关痕迹来使取证方法失效。本发明中针对音频来源进行反取证技术研究，使用生成对抗网络框架对具有代表性的来源识别方法进行反取证攻击，以此找出来源识别方法中的缺陷，进而促使取证研究人员加强来源识别方法的安全性与鲁棒性，促进其发展与完善。

移动电子设备的迅速普及和多媒体技术的快速发展，使得数字音频的获取、修改和编辑变得更加简单。而通过使用功能强大的音频编辑软件，非法分子可以十分便捷地对音频数据进行恶意篡改与伪造，若被篡改过的音频数据被误用于新闻报道、司法取证以及科学研究等领域，会给人们的生活和工作带来巨大的安全隐患。因此，数字音频的原始性和真实性鉴定逐渐成为国内外研究的重要课题。音频取证技术通过分析音频数据的统计特性，对伪造或篡改的数字音频进行检测和鉴定，具有广泛的实际应用前景。

目前，由于数字媒体技术的普及使用，国内外音频证据在法庭证据、案件调查中所占比重也越来越大。在法庭音频证据提供过程中，经常有声称采用某类设备录制，但目前无更有效的方法验证这一点，往往会导致对方不认可这一证据。一般的录音设备的录音模块包括前端调理部分、模数转换部分、降噪算法部分和压缩算法部分，对于大部分品牌录音设备或手机厂商来讲，从专利保护角度出发，品牌录音设备厂商一般会采用不同的模拟电路和数字信号处理算法来实现录音功能。这些技术的不同就会导致录音信号中蕴含了区别于其他录音设备的个性特征。音频来源识别方法是通过数字信号处理技术确定录制这段音频的设备类型、设备型号等信息，但是现有的方法都基于一定的假设条件，即待检测音频预先没有经过反取证技术的处理，取证人员通过检测和识别常见音频操作的遗留痕迹来获取数字音频的来源信息。但在实际应用中，这种假设往往不成立。传统的取证方法大多是从其对伪造样本的检测率、算法复杂度等角度出发进行研究，很少关注取证方法本身的安全性，假设非法分子在对音频进行伪造篡改后，又使用了相应的反取证技术，将篡改操作的遗留痕迹进行隐藏或者消除，那么已有的取证方法都可能失效。

近几年，随着数字音频在科学研究、司法取证等领域的广泛应用，音频取证技术得到了长足的发展，但与此同时，关于数字音频反取证技术的研究工作还较少。因此，对于数字音频反取证技术的研究刻不容缓。