The invention belongs to the technical field of digital audio signal processing, and discloses a method for automatically locating tampered points of digital audio based on Bayesian information criterion, which detects the tampered signals by active voice detection to determine the silent segment in the speech signal, and extracts the features of Mel frequency cepstrum coefficients of each frame after the silent segment is divided into frames. The BIC values of each long-term feature frame are calculated, and all the peaks in the sequence composed of the BIC values of all long-term feature frames are taken as suspicious tampering points, which are taken as the midpoint in the mute segment and truncated respectively before and after. The BIC value sequence is calculated for each truncated window containing suspicious points. Compared with the traditional tamper detection method, the proposed method reduces the calculation amount, reduces the miss detection rate of tamper points, avoids the problem of threshold selection, and is robust to the use of noise to mask tamper points.
【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法
本专利技术属于数字音频信号处理
，尤其涉及一种基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：随着计算机及互联网相关技术的发展，人们交换信息的方式快速地从模拟化转向数字化。数字音频数据易于保存、编辑和传播的优点给人们日常生活带来诸多便利和乐趣，大多数人不需要任何专业知识就可以简单快捷地使用音频编辑软件对数字音频文件进行拼接、加入噪声和变换等操作。但是数字化时代给人们带来便捷的同时也带来了隐患，那就是数字信息安全问题。数字音频篡改检测是数字音频取证的一个重要分支，在司法取证、新闻公正和科学发现等领域有着广泛应用，近年来吸引着越来越多的信息安全研究者。其中的一个热点问题就是数字音频篡改点定位，即判断待测数字音频文件是否被篡改过，并准确定位其篡改点的位置。目前专门针对数字音频篡改点定位的研究还不是很多，主要从以下四个方面来切入。基于帧间一致性的定位方法，对语音信号进行分帧操作后，对每帧信号提取某些特征，并对该特征的分布或者走向进行理想预测，根据待测信号每帧信号特征间的...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法，其特征在于，所述基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法包括：通过对待测篡改信号进行端点活动语音检测，确定语音信号中的静音段；静音段分帧后依次提取每帧的美尔频率倒谱系数特征，按时序对特征序列再进行长窗分帧；根据贝叶斯信息准则，计算每个长时特征帧的BIC值；取所有长时特征帧的BIC值组成的序列中的所有波峰点作为可疑篡改点，并在静音段中以可疑篡改点为中点，前后分别取2s截断；对每个包含可疑点的截断窗计算BIC值序列，使用高斯分布对每个截断窗的BIC序列进行拟合；提取拟合特征，进行分类，区分篡改点和虚警点；判定存在...
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法，其特征在于，所述基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法包括：通过对待测篡改信号进行端点活动语音检测，确定语音信号中的静音段；静音段分帧后依次提取每帧的美尔频率倒谱系数特征，按时序对特征序列再进行长窗分帧；根据贝叶斯信息准则，计算每个长时特征帧的BIC值；取所有长时特征帧的BIC值组成的序列中的所有波峰点作为可疑篡改点，并在静音段中以可疑篡改点为中点，前后分别取2s截断；对每个包含可疑点的截断窗计算BIC值序列，使用高斯分布对每个截断窗的BIC序列进行拟合；提取拟合特征，进行分类，区分篡改点和虚警点；判定存在篡改点的截断窗的峰值点是否为定位的篡改点。2.如权利要求1所述的基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法，其特征在于，所述基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法具体包括：步骤一：基于篡改点位于静音段的假设，对篡改信号分帧进行活动语音检测，剔除语音帧，留下静音帧；步骤二：提取静音帧的MFCC特征，依时间序列对特征集按时长再分帧得到长时特征帧，依据BIC准则计算每个长时特征帧的BIC值，初步确定潜在的篡改点；步骤三：取所有长时特征帧的BIC值组成的序列中的所有波峰点作为可疑篡改点，并以可疑篡改点为中点向前向后延长取窗；步骤四：对每个包含可疑篡改点的截断窗计算BIC值序列，对每个BIC序列进行高斯拟合，得到拟合参数作为特征；步骤五：使用支持向量机对拟合特征进行分类器训练，对任一拟合特征进行分类，自动区分该截断窗内是否包含篡改点，对判断为包含篡改点的截断窗，对篡改点进行精确定位。3.如权利要求2所述的基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法，其特征在于，对篡改信号分帧进行活动语音检测中，测量语音和噪声之间长期的频谱差异，通过比较长期的频谱包络与平均噪声谱，建立语音/非语音判决规则，产生一个不依赖信号质量的判别决策规则；对信号分帧进行活动语音检测，得到语音活动区域指示指标。4.如权利要求2所述的基于贝叶斯信息准则的数字音频篡改点自动定位的方法，其特征在于，步骤二，具体包括：步骤A1：根据步骤一得到的语...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志锋，王静，左明章，叶俊民，田元，闵秋莎，夏丹，陈迪，罗恒，姚璜，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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