[发明专利]一种基于特征融合的数字音频篡改自动检测方法

摘要

本发明提供了一种基于特征融合的数字音频篡改自动检测方法，首先对待测信号进行下采样；然后以电网频率(Electric Network Frequency，ENF)标准频率为中心进行带通滤波得到信号中的ENF成分；接着分别提取ENF成分基于DFT0的相位特征，DFT1的相位特征和基于Hilbert变换的瞬时频率特征；经过特征融合，得到特征集；最后使用优化的支持向量机分类器对特征集中的部分数据进行训练，得到训练模型；使用训练模型可以对待测语音信号进行预测。本发明使用ENF信号中具有代表性的相位和瞬时频率特征进行特征融合，并使用支持向量机进行分类，得到分类模型。该模型对于信号的插入和删除情况均可得到很好的检测效果，相较于传统的判别方法更加直观和简单。

主权项

一种基于特征融合的数字音频篡改自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对待测信号进行预处理，获得待测信号中的ENF成分；步骤2，对待测信号中的ENF成分进行特征提取，包括以下子步骤，步骤2.1，对ENF成分进行基于DFT0的相位估计，提取相位波动特征F1；步骤2.2，对ENF成分进行基于DFT1的相位估计，提取相位波动特征F2；步骤2.3，对ENF成分进行基于Hilbert的瞬时频率估计,提取相位波动特征F3；步骤3，对提取出的特征进行特征融合，得到特征集，将特征集进行归一化处理；步骤4，利用优化的支持向量机对特征集进行分类，得到分类准确率。