数字语音处理历史取证技术研究

目录

声明

引 言

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 处理历史取证技术研究现状

1.2.2 深度学习技术及其在取证工作中的应用

1.3 本文的主要研究工作及结构安排

2 典型数字语音处理原理以及处理历史取证库构建

2.1 变调处理

2.2 滤波器处理

2.3 加噪处理

2.4 MP3压缩

2.5 自然语音数据库

2.6 处理历史语音库的构建

2.7 本章小结

3 适用于多种处理痕迹鉴别的数字语音取证算法

3.1 不同处理对语音时频特性的影响分析

3.2 梅尔频率倒谱系数及其统计矩特征

3.3 SVM组合投票多分类器

3.4 实验结果分析

3.4.1 实验设置

3.4.2 实验结果

3.5 本章小结

4 基于卷积神经网络的数字语音处理链取证技术

4.1 卷积神经网络输入的选择

4.2 卷积神经网络结构的选择

4.3 实验结果分析

4.3.1 网络结构对比实验

4.3.2 与传统多分类算法对比实验

4.3.3 MP3-变调-MP3处理链参数估计

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来工作展望

参考文献

在学研究成果

致 谢