计算机应用

作者：向立, 严迪群, 王让定, 李孝文

单位：宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211

关键词：语音取证,梅尔频率倒谱系数,处理痕迹,多分类器

基金：国家自然科学基金资助项目（U1736215，61672302）；浙江省自然科学基金资助项目（LZ15F020002，LY17F020010）；宁波市自然科学基金资助项目（2017A610123）；宁波大学学科基金资助项目（XKXL1509，XKXL1503）。

现有的数字语音取证研究主要集中于对单一的某种操作进行检测，无法对不相关的操作进行判断。针对该问题，提出了一种能够同时检测经过变调、低通滤波、高通滤波和加噪这四种操作的数字语音取证方法。首先，计算语音的归一化梅尔频率倒谱系数（MFCC）统计矩特征；然后通过多个二分类器对特征进行训练，并组合投票得到多分类器；最后使用该多分类器对待测语音进行分类。在TIMIT以及UME语音库上的实验结果表明，归一化MFCC统计矩特征在库内实验中均达到了97%以上的检测率，且在对MP3压缩鲁棒性测试的实验中，检测率仍能保持在96%以上。

来源：2019年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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