[发明专利]一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法有效
| 申请号： | 201810572178.1 | 申请日： | 2018-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN108766465B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王志锋;王静;左明章;叶俊民;闵秋莎;田元;夏丹;姚璜;罗恒;陈迪 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/27 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 430079 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于音频信号处理领域，公开了一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法及系统，对大量的原始语音信号进行信号预处理，得到信号中包含的电网频率ENF成分；提取ENF信号的相位谱波动特征，相位谱和频率谱拟合参数特征，进行ENF通用背景模型训练；对已知ENF‑UBM进行自适应，得到原始信号的ENF模型；经过评分系统的处理，量化模型匹配度为分数标量；在监督学习条件下，绘制出ROC曲线，找到EER；根据EER的值计算正反例的分界值。本发明建立了原始语音信号ENF的通用背景模型，经过自适应过滤掉了大量与篡改特性无关的特征，并且其中的自适应部分还可目标数据库自行调整，具有较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 enf 通用 背景 模型 数字音频 篡改 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法，其特征在于，所述基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法为：首先对大量的原始语音信号进行信号预处理，得到信号中包含的电网频率ENF成分；接着对ENF信号进行特征提取，提取ENF信号的相位谱波动特征，相位谱和频率谱拟合参数特征，进行通用背景模型训练；通过通用背景模型描述原始信号中与篡改特性无关的普通水平特征分布，并使用少量的篡改数据库中的原始语音信号自适应出未篡改的语音信号特征模型；将训练数据作同样的特征提取，并与已训练出的UBM模型进行匹配；经过评分系统的处理，量化模型匹配度为分数标量；在监督学习条件下，绘制出ROC曲线，找到EER；根据EER的值计算正反例的分界值。
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