一种基于特征融合的数字音频篡改自动检测方法

摘要

本发明提供了一种基于特征融合的数字音频篡改自动检测方法，首先对待测信号进行下采样；然后以电网频率(Electric Network Frequency，ENF)标准频率为中心进行带通滤波得到信号中的ENF成分；接着分别提取ENF成分基于DFT⁰的相位特征，DFT¹的相位特征和基于Hilbert变换的瞬时频率特征；经过特征融合，得到特征集；最后使用优化的支持向量机分类器对特征集中的部分数据进行训练，得到训练模型；使用训练模型可以对待测语音信号进行预测。本发明使用ENF信号中具有代表性的相位和瞬时频率特征进行特征融合，并使用支持向量机进行分类，得到分类模型。该模型对于信号的插入和删除情况均可得到很好的检测效果，相较于传统的判别方法更加直观和简单。