技术领域本发明涉及依据录音的频谱统计特征计算，以及人工智能机器学习方法，依托同类录音设备库参考，从录音信号的深层次特征角度分析入手，解决针对依据录音判断该录音所录制设备的录音设备识别问题，以达到更准确和更科学的司法取证和鉴定应用。
背景技术：
随着视听资料成为我国司法证据形式，录音资料作为视听资料的重要组成部分，其真实性司法取证和鉴定新技术新方法的研制具有重要的理论研究意义和实际应用价值。针对录音的录音设备识别是验证录音真实性的重要途径和检验角度。传统的基于听觉检验和元数据分析等方法确认待检录音是否声称的录音设备录制的方法在实际应用中具有极大的限制，具体表现在准确性不高，且无法有效检验篡改伪造的情况。依据录音判断该录音所录制设备的录音设备识别问题急需从更深层次特征角度分析入手。本专利就是顺应该形势需求下，从录音的频谱统计特征计算出发，并结合支持向量机机器学习方法，依托相似录制环境和同类录音设备库，实现基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别。
技术实现要素：
为设计更加准确和科学的司法取证和鉴定技术，本发明提供一种依据相似环境录音频谱统计特征计算和支持向量机学习和分类的录音设备识别方法。本发明解决技术问题所采用的技术手段为：基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别方法，其中，包括如下步骤：步骤a：选择常见的同类录音设备，比如录音笔等，构建同类录音设备库，录音设备数量为n；步骤b：了解待检录音声称的录制设备、录音环境和录制参数，把待检录音声称的录制设备加入录音设备库中；步骤c：使用录音设备库中的录音设备在相似的录制环境和录制参数条件下录制实验录音，录音时长大于等于t；步骤d：对待检录音和步骤c中录制的实验录音进行频谱统计特征计算；步骤e：使用支持向量机方法对步骤d中计算的实验录音频谱统计特征进行针对录音设备库中设备分类的分类器训练；步骤f：使用步骤e计算的分类器对步骤d中计算的待检录音频谱统计特征进行分类；步骤g：对步骤f的分类结果进行统计计算，根据分类结果判别准则识别和验证待检录音的录制设备。上述基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别方法，其中，所述步骤d中的频谱统计特征计算方法如下：(1)根据固定阈值方法提取录音中的背景噪声录音。(2)对背景噪声录音进行等长度零重叠分割。(3)对每段分割的背景噪声录音进行离散傅里叶变换计算，并对计算所得的傅里叶变换系数进行归一化计算，得到该分段背景噪声录音的频谱统计特征。(4)录音的频谱统计特征为以每段背景噪声录音的频谱统计特征为基本单元的集合。上述基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别方法，其中，所述步骤e中的分类器训练方法如下：(1)对录音设备库中的实验录音的频谱统计特征和其类别标识进行标记；(2)使用支持向量机方法对录音设备库中的实验录音的频谱统计特征和其类别标识进行分类器训练。上述基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别方法，其中，所述步骤f中的待检录音频谱统计特征分类方法如下：(1)使用步骤e中的分类器对待检录音频谱统计特征中的各段背景噪声录音频谱统计特征进行分类；(2)所有背景噪声录音频谱统计特征的分类结果构成待检录音频谱统计特征分类结果。上述基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别方法，其中，所述步骤g中的分类结果判别准则如下：(1)对步骤f中的分类结果按分类类别进行个数统计；(2)计算具有最大统计数的分类类别在所有分类类别个数中的百分比，如果百分比超过阈值t，则认为待检录音由具有最大统计数的分类类别所表示的录音设备录制。本发明的有益效果是：(1)本发明设计了基于相似环境录音和同类录音设备库参考的录音设备识别方法。(2)本发明设计了根据录音频谱统计特征计算和支持向量机机器学习和分类的录音设备识别方法。(3)本发明设计了根据待检录音背景噪音分段频谱特征分类结果统计判别准则的录音设备识别方法。附图说明图1是本发明基于相似环境录音频谱统计计算的录音设备识别方法的流程图。具体实施方式下面结合具体应用实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。本应用实施例提供了司法鉴定应用中的录音设备识别方法，待检录音为wav格式，信号采样率为32KHz，声称由PHILIPSSA5MXX04RFC录音笔在安静的办公室内环境录制，录音时长30分钟。本应用实施例包括如下步骤：步骤a：选择20个市面上常见的录音笔，加上声称的PHILIPSSA5MXX04RFC录音笔组成共21个录音笔的录音设备库，设备名称如表1所示。表1录音设备库步骤b：使用21个录音笔在安静的办公室内录音实验录音，时长为1小时左右。步骤c：计算待检录音和实验录音的频谱统计特征，录音的频谱统计特征具体方法如下：(1)根据固定阈值0.15提取录音中的背景噪声录音。(2)对背景噪声录音进行等长度零重叠分割，每段时长为3秒。(3)对每段分割的背景噪声录音进行离散傅里叶变换计算，窗口大小为0.1秒，傅里叶因子大小为2048，并对计算所得的1024个傅里叶变换系数进行归一化计算，得到该分段背景噪声录音的频谱统计特征。(4)录音的频谱统计特征为以每段背景噪声录音的频谱统计特征为基本单元的集合。步骤d：使用支持向量机方法对21个录音设备库中的录音设备所录制的实验录音的频谱统计特征进行分类器训练；步骤e：使用步骤d计算的分类器对待检录音频谱统计特征进行分类，参与分类的特征个数为434；步骤f：对分类结果进行统计计算，待检录音频谱统计特征分类为PHILIPSSA5MXX04RFC录音笔录制的个数为428，占总比98.62％，大于设定的阈值80％，结果认为待检录音由PHILIPSSA5MXX04RFC录音笔录制。以上所述仅为本发明的一个应用实施例，并非因此限制本发明的申请专利范围，所以凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等效结构变化，均包含在本发明的保护范围内。