联系人: 华中师范大学
所在地: 湖北武汉市
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。