【摘 要】
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随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现,语音的手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题,针对该问题提出了一种基于频谱融合特征的手机来源识别算法。首先,通过分析不同手机相同语音的语谱图,发现不同手机的语音频谱特征是不同的;然后对语音的频谱信息量、对数谱和相位谱特征进行了研究;其次,将三个特征串联构成原始融合特征,并用每个样本的原始融合特征构建样本特征空间;最后
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61672302,61300055）,浙江省自然科学基金资助项目（LZ15F020002,LY17F020010）,宁波市自然科学基金资助项目（2017A610123）,宁波大学科研基金资助项目（XKXL1509,XKXL1503）.
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随着手机录音设备的普及以及各种功能强大且易于操作的数字媒体编辑软件的出现,语音的手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题,针对该问题提出了一种基于频谱融合特征的手机来源识别算法。首先,通过分析不同手机相同语音的语谱图,发现不同手机的语音频谱特征是不同的;然后对语音的频谱信息量、对数谱和相位谱特征进行了研究;其次,将三个特征串联构成原始融合特征,并用每个样本的原始融合特征构建样本特征空间;最后,采用WEKA平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先搜索原则对所构建的特征空间进行特征选择
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