一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法

摘要

本发明属于音频信号处理领域，公开了一种基于ENF通用背景模型的数字音频篡改盲检测方法及系统，对大量的原始语音信号进行信号预处理，得到信号中包含的电网频率ENF成分；提取ENF信号的相位谱波动特征，相位谱和频率谱拟合参数特征，进行ENF通用背景模型训练；对已知ENF‑UBM进行自适应，得到原始信号的ENF模型；经过评分系统的处理，量化模型匹配度为分数标量；在监督学习条件下，绘制出ROC曲线，找到EER；根据EER的值计算正反例的分界值。本发明建立了原始语音信号ENF的通用背景模型，经过自适应过滤掉了大量与篡改特性无关的特征，并且其中的自适应部分还可目标数据库自行调整，具有较好的鲁棒性。