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多特征决策融合的音频copy-move篡改检测与定位

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目的 随着各种功能强大的音频编辑软件的流行,使得不具备专业知识的普通用户也可以轻松随意地对数字音频文件进行编辑甚至是恶意篡改,这给数字音频的鉴真带来了极大挑战.其中,copy-move篡改是将同一段音频中的部分区域复制粘贴到其他部分,从而实现对音频的语义篡改.由于其篡改片段的特性与原始音频文件匹配度极高,导致检测难度极大,已成为音频取证领域的一个研究热点.然而,现有研究大多基于语音端点检测技术,只能检测出整个有声片段是否发生篡改,而无法准确定位篡改的具体位置.为此,本文提出一种基于多特征决策融合的音频copy-move篡改检测与定位方法.方法 首先利用基于谱熵法的语音端点检测技术将音频划分为若干静音段和有声段,并基于能熵比方法进一步对有声段进行字节分割;然后提取每个字节的基音频率特征、颜色自相关图特征和短时能量特征,并利用动态时间规整距离计算任意两个字节在基音频率特征上的相似度,采用余弦距离计算两个字节在颜色自相关图特征上的相似度,利用短时能量和差值计算两个字节在短时能量特征上的相似度;最后基于多特征决策融合准确定位篡改位置.结果 在相关数据集上的对比实验结果表明,本文提出的多特征决策融合方法在精确率和召回率上均优于对比方法,达到了 90％以上.在检测的精确率上平均提升了约16％,在召回率上平均提升了约26％.此外,在定位的精准度上平均提升了约45％.而且,在对数据集进行一些常规信号处理攻击后,本文方法仍可以达到94％以上的检测准确率和召回率,且在检测的精确率上平均提升了约16％,在召回率上平均提升了约31％.结论 本文方法不仅具有更高的检测精确率、召回率和定位精准度,而且对常规信号处理攻击也具有更好的鲁棒性.
Multi-feature decision fused detection and localization method for copy-move forgery of digital audio clips

张国富、肖锐、苏兆品、廉晨思、岳峰

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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥 230601

大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学),合肥 230601

智能互联系统安徽省实验室(合肥工业大学),合肥 230009

工业安全应急技术安徽省重点实验室(合肥工业大学),合肥 230601

安徽省公安厅物证鉴定管理处,合肥 230000

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音频取证 copy-move篡改 检测与定位 多特征决策融合 基音频率 颜色自相关图 短时能量

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2022

中国图象图形学报
中国科学院遥感应用研究所,中国图象图形学学会 ,北京应用物理与计算数学研究所

中国图象图形学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.111
ISSN：1006-8961
年,卷(期)：2022.27(9)
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