基于線性預(yù)測(cè)模型的語(yǔ)音篡改盲檢測(cè)

1、基于線性預(yù)測(cè)模型的語(yǔ)音篡改檢測(cè)林曉丹?（華僑大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建廈門(mén)362011）摘要：基于線性預(yù)測(cè)模型，提出了一種通用的語(yǔ)音信號(hào)真實(shí)性和完整性的鑒別方法。將線性預(yù)測(cè)殘差信號(hào)通過(guò)帶通濾波器，消除了諧波信號(hào)分量的干擾。濾波后的原始語(yǔ)音殘差信號(hào)呈高斯分布，而篡改語(yǔ)音的殘差則體現(xiàn)出明顯的超高斯特性，將預(yù)測(cè)殘差的高階統(tǒng)計(jì)特征作為判斷篡改的依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音篡改盲檢測(cè)并定位篡改位置。在噪聲環(huán)境下，與現(xiàn)有方法相比，本

2、文的檢測(cè)方法具有更高的魯棒性。關(guān)鍵詞：篡改檢測(cè)；線性預(yù)測(cè)模型；超高斯；高階統(tǒng)計(jì)特征中圖分類號(hào)：TP309文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AExposingSpeechFgerieswithLinearPredictionModelLINXiaodan(CollegeofInfmationScienceEngineeringHuaqiaoUniversityXiamen362011)AbstractBasedonlinearpredictionmodelag

3、eneralfensicapproachaimingtoensuretheauthenticityintegrityofspeechispresented.ToeliminatetheinfluenceofharmoniccomponentsexistedintheLPCresidualabpassfilterisintroduced.TheiginalresidualfollowsaGaussiandistributionwhilei

4、tsfgerycounterpartshowsasuperGaussianacteristic.HigherderstatisticsoftheLPCresidualisappliedtofgerydetection.Experimentalresultsshowtheeffectivenessofourmethodindetectinglocatingfgery.Resultsalsodemonstratetherobustnesso

5、fourdetectionmethodinnoiseconditionscomparedtothestateoftheartmethod.Keywds:FgeryDetectionLinearPredictionModelSuperGaussian；HigherderStatistics1、引言近年來(lái)，由于數(shù)字錄音設(shè)備的廣泛應(yīng)用和音頻編輯處理技術(shù)的發(fā)展，編輯數(shù)字錄音變得非常容易。非專業(yè)人士也可以輕而易舉地修改音頻內(nèi)容而不留下痕跡。數(shù)字錄

6、音作為法庭舉證中一項(xiàng)非常重要的證據(jù)，可能被非法篡改。例如，錄音中非常重要的字詞被刪除，或者插入一些來(lái)自其它錄音的字詞，再或錄音中的重要字詞被替換，從而改變了原音頻所要表達(dá)的內(nèi)容。如果這些偽造音頻被利用，將嚴(yán)重影響司法判決的公正。因此，當(dāng)一段錄音將被用作證據(jù)時(shí)，如果不能確保其真實(shí)性和完整性，這段錄音將變得毫無(wú)意義。盡管數(shù)字簽名和數(shù)字水印技術(shù)也能為音頻的真實(shí)性和完整性提供保障，但現(xiàn)有的錄音設(shè)備大多無(wú)法預(yù)先嵌入水印或簽名信息，因此，數(shù)字語(yǔ)音盲

7、取證技術(shù)變得迫在眉睫[1]。現(xiàn)有的音頻盲取證主要著眼于以下方面：一，基于電網(wǎng)頻率的分析[23]。錄音設(shè)備不僅可以獲取音頻信號(hào)，同時(shí)也記錄下了錄音時(shí)候的電網(wǎng)頻率。這是目前最有效的音頻盲取證方法，但對(duì)使用電池供電的錄音設(shè)備，例如MP3、錄音筆、手機(jī)等，基于電網(wǎng)頻率的檢測(cè)方法失去了其有效性。二，基于錄音環(huán)境的分析。例如Malik等借助聲學(xué)回響識(shí)別音頻的錄制環(huán)境[4]；Buchholz則提取近似無(wú)音段的傅里葉系數(shù)直方圖作為特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)麥克風(fēng)的分

8、類[5]；Ikram估計(jì)錄音環(huán)境的背景噪聲作為音頻篡改的判斷依據(jù)[6]。三，針對(duì)特定類型篡改的檢測(cè)：文獻(xiàn)[7]提出了針對(duì)音頻重采樣的檢測(cè)；文獻(xiàn)[8]提出了針對(duì)音頻重壓縮的檢測(cè)；文獻(xiàn)[9]實(shí)現(xiàn)了對(duì)MP3格式音頻的篡改檢測(cè)。四，分析音頻統(tǒng)計(jì)特性的變化。Farid提出了基于雙邊譜檢測(cè)的方法[10]。文獻(xiàn)[11]通過(guò)觀測(cè)音頻小波域的奇異點(diǎn)特性，給出了一種通用泉州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2011G7)資助課題作者：林曉丹，女，1983年生，福建泉州人，講

9、師，主要研究方向?yàn)槎嗝襟w信號(hào)處理及信息安全，echo.linxd@()()penenE??（4）圖1語(yǔ)音線性預(yù)測(cè)結(jié)果2.2線性預(yù)測(cè)殘差信號(hào)分析對(duì)于原始的語(yǔ)音信號(hào)，在計(jì)算線性預(yù)測(cè)系數(shù)的過(guò)程中，語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)相關(guān)性已被大部分去除，可認(rèn)為預(yù)測(cè)殘差和語(yǔ)音信號(hào)無(wú)關(guān)。理論上，一個(gè)理想的殘差信號(hào)應(yīng)具有平坦的功率譜。然而上述結(jié)論只有當(dāng)殘差信號(hào)為零均值且預(yù)測(cè)階數(shù)足夠高的前提下才成立。圖2給出了采樣率均為16kHz的原始語(yǔ)音和篡改語(yǔ)音LPC殘差信號(hào)的頻域解