针对多种处理痕迹的数字语音取证算法

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。     

基于比例因子转移概率的AAC音频压缩历史检测算法

音频压缩历史的检测是音频取证的重要组成部分,对判断音频是否经过篡改和伪造有着十分重要的意义。通过研究发现,AAC音频比例因子的值会随着压缩次数的增加而逐渐减小。基于此,提出了一种基于比例因子转移概率差值统计特性的AAC音频压缩历史检测算法。实验结果表明,该算法能对多次压缩的AAC音频进行准确分类,其低码率转高码率间AAC音频平均分类准确率达到了99.75%,同码率间准确率达97.28%。另外,对比实验也证明了本文算法的性能优于现有算法。     

基于差分统计量的MP3Stego隐写分析算法

通过深入剖析MP3Stego隐写原理,提出了针对MP3Stego隐写检测的新方法。该方法对MP3Stego隐写操作后与隐写之前的量化步长进行对比研究,发现相邻颗粒之间量化步长会比未隐写时有更大的波动,其方差值明显的增大。利用此变化提取检测特征,经重压缩校正后通过模式分类进行隐写分析,实现了对MP3Stego的隐写检测。实验结果表明,所提出的隐写分析方法具有较好的检测准确率和检测性能。     

一种基于帧内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

提出了一种基于帧内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法。在预测编码过程中,针对纹理复杂度高的帧内4×4亮度块调制预测模式,利用拉格朗日率失真模型自适应选取帧内编码模式,以决定是否嵌入隐秘信息。为了降低因信息隐藏导致视频质量下降,将最优预测模式变为与隐秘信息奇偶性相匹配的模式中率失真开销最小的预测模式,信息的提取过程只需对码流中的预测模式解码即可。实验仿真结果表明,本文算法能很好地保证视频质量,对视频流的码率影响很小。     

基于特征的压缩音频编码器类型辨识

当前的数字音频编码算法使用复杂的模型来最大化编码效率,同时使得失真最小。由于这种复杂性,对相同未压缩的输入音频,采用不同编码器压缩音频时往往会产生不同的输出音频。在统计分析了已压缩音频码流特征的基础上,采用SVM(支持向量机)分类器来确定最可能的13种编码器的矢量特性,提出了一种方法来辨识基于MPEG-1 Layer III(MP3)标准音频文件的编码器类型。测试结果表明准确度可以达到95%左右,并且可以通过加入新的码流特征来进一步提高辨识结果的准确性。因此,这种方法可以被视为一种辨识MP3编码器类型的通用方法。     

基于数字孪生技术的编程语言实践教学过程的智能监控及优化

为了对实践教学过程进行全息监控及智能优化,提出将数字孪生技术引入程序设计课程的编程实践教学环节,基于数字孪生概念构建学生编码过程的数字孪生过程,并给出基于机器学习的编程行为模式挖掘、编码过程实时干预反馈等实施方案。     

基于卷积神经网络的翻录语音检测算法

针对翻录语音攻击说话人识别系统,危害合法用户的权益问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的翻录语音检测算法。首先,通过提取原始语音与翻录语音的语谱图,并将其输入到卷积神经网络中,对其进行特征提取及分类;然后,搭建了适应于检测翻录语音的网络框架,分析讨论了输入不同窗移的语谱图对检测率的影响;最后,对不同偷录及回放设备的翻录语音进行了交叉实验检测,并与现有的经典算法进行了对比。实验结果表明,所提方法能够准确地判断待测语音是否为翻录语音,其识别率达到了99.26%,与静音段梅尔频率倒谱系数（MFCC）算法、信道模式噪声算法和长时窗比例因子算法相比,识别率分别提高了约26个百分点、21个百分点和0.35个百分点。     

基于相位谱的翻录语音攻击检测算法

因与原始语音具有高度相似性,经高保真设备回放的翻录语音常被不法分子用于对说话人认证(ASV)系统进行攻击,以达到非法认证的目的.为提高系统抵抗翻录语音攻击的顽健性,通过研究原始语音与翻录语音产生的实际过程,发现两者在频率域相位上有明显差异,并在此基础上提出了一种基于相位谱的翻录语音检测方法.分析讨论了FFT和不同偷录、回放设备对翻录语音检测率的影响.实验结果表明,该方法能够准确地判断待测语音是否为翻录语音,其检测率达到了99.04％.并且,将该算法加载到说话人识别系统中,使系统的等错误概率(EER)降低了约22％,有效提高了系统抵抗翻录语音攻击的性能.     

高性能低成本两相无刷直流电动机

开发的高性能低成本两相无刷直流电动机,以正交方波电压模式运行.样机的设计分析和试验结果表明:同传统两相无刷直流电动机相比,转矩密度高、功率密度高、转矩脉动小、成本低.     

基于语音静音段特征的手机来源识别方法

手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题.提出了一种基于语音静音段特征的手机来源识别方法,该方法先通过使用自适应端点检测算法得到语音的静音段;然后将静音段的梅尔频谱系数(MFC)的均值作为分类特征;最后结合WEKA平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先(BestFirst)搜索进行特征选择,并采用支持向量机(SVM)对手机来源进行识别.实验部分对23款主流型号的手机进行了分类,结果表明所提特征具有较好的分类性能,在TIMIT数据库和自建的CKC-SD数据库上,平均识别准确率分别为99.23％和99.00％.另外,与语音段MFC特征和梅尔倒谱系数(MFCC)特征进行了对比,实验结果证明所提特征具有更加优越的性能.