一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，属于语音信号处理技术领域。
【背景技术】
[0002]21世纪是信息的时代，高速发展的社会经济离不开信息化的快速发展，作为信息处理重要组成部分的语音信号同样发挥着越来越重要的作用。随着科学技术日异月新的发展语音信号处理技术越来越广泛地被应用于社会生活的方方面面。得益于形形色色音频编辑软件的产生，很多人通过篡改语音来获取某些利益，对社会生活产生了一定的影响。因此，针对语音取证的篡改检测技术应运而生，迅速成为信息安全的重要研究领域。在商业领域，交易者可以通过电话来骗取很多的金额，甚至很多人将当时用来牟利的语音经过篡改之后作为呈堂证据，以此来逃脱法律的严惩，因此语音篡改在发挥着越来越重要的作用。由于音频的伪造、篡改和隐蔽，以及现阶段随着音频编辑软件的大量普及，使得语音的真实性和安全性受到了很大的关注。
【发明内容】
[0003]本发明的目的在于提供一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，解决现有关于音频的伪造、篡改以及语音的真实性、复杂性和安全性，无法形成有效数据库，及检测的针对性差，参考价值低的问题。
[0004]本发明所采用的技术方案如下:
[0005]—种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，包括:
[0006]RFID认证模块，主要用于实现身份的识别，所述RFID认证模块由RFID无线射频卡电路和CLD3320芯片构成，所述RFID无线射频卡电路通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，进行前期语音录取，所述CLD3320芯片用于语音信号的识别与判断；如果身份识别正确，则通知信息传输模块进行语音信息的传输，如果身份识别失败，则不通知信息传输模块即不进行语音信息传输；
[0007]信息传输模块，一方面负责与RFID认证模块之间的RFID通信，接收RFID认证模块的通知；另一方面负责传输语音信息至信号处理模块；
[0008]信号处理模块，用于对传输到的语音信息进行录音设备的识别和语音篡改检测。
[0009]前述的信息传输模块传输语音信息的载体为电力线、Wif1、蓝牙或者Zigbee。
[0010]前述的信号处理模块进行语音篡改检测主要针对重采样篡改的语音进行检测，所述重采样篡改的语音包括插零篡改，上采样篡改和插值篡改。
[0011]前述的对插零篡改的语音检测，采用过零率的插零篡改检测算法实现。
[0012]前述的对上采样篡改的语音检测，采用基于期望最大化EM算法的重采样语音篡改检测实现。
[0013]前述的对插值篡改的语音检测，采用基于线性预测LPC模型的主动取证语音篡改检测实现。
[0014]前述的进行录音设备的识别采用基于BP神经网络的多动设备录音篡改识别检测实现。
[0015]前述的BP神经网络提取的特征参数为MFCC。
[0016]本发明相对于其它的语音篡改及检测技术，其具备了降低产生听觉上的“断层”感觉，能够对于语音的重采样篡改中的插零篡改，快速实现过零率检测，通过给出期望最大化检测和线性预测检测，解决插值和上采样篡改以及复制粘贴的局部篡改方式；本发明能够实时存储频谱信息，在抗干扰，多频段和精确度方面优势明显，具有更高的经济性、可靠性以及实用性。
【附图说明】
[0017]图1为本发明的音频篡改检测装置组成结构示意图；
[0018]图2为本发明的语音篡改检测系统框图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和【具体实施方式】对本发明的技术方案进行详细说明:
[0020]如图1所示，本发明的基于时频域联合特征的音频篡改检测装置包括:
[0021]RFID认证模块:主要用于实现身份的识别，起到系统的控制作用。RFID认证模块由RFID无线射频卡电路和CLD3320芯片构成，RFID是一种通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立的机械或光学接触，RFID无线射频卡电路通过RFID通信技术进行前期语音录取；CLD3320是一款语音识别芯片，主要用于语音信号的识别与判断。如果身份识别正确，则通知信息传输模块可以进行语音信息的传输，如果身份识别失败，则不通知信息传输模块即不进行语音信息传输。
[0022]信息传输模块:一方面负责与RFID认证模块之间的RFID通信，即接收RFID认证模块的通知。另一方面负责传输语音信息至信号处理模块，传输语音信息的载体可以为电力线、Wif1、蓝牙或者Zigbee0
[0023]信号处理模块:主要用于对传输到的语音信息进行分析和输出，包括不同录音设备的识别和语音篡改检测。
[0024]如图2所示，本发明对语音篡改检测主要针对的是重采样篡改的语音，对于重采样篡改的语音，分为插零篡改和一般的上采样篡改和插值篡改。对于插零篡改的语音的检测，采用过零率的插零篡改检测算法实现；对于上采样篡改的语音检测，采用基于期望最大化EM算法的重采样语音篡改检测实现；对于插值篡改的语音检测，采用基于线性预测LPC模型的主动取证语音篡改检测实现。本发明对不同录音设备的识别主要针对的是不同录音设备拼接的语音。对于不同录音设备拼接的语音，本发明采用基于BP神经网络的多动设备录音篡改识别检测实现，BP神经网络提取的特征参数为MFCC，最终证明其具有良好的鲁棒性。
【主权项】
1.一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于，包括: RFID认证模块，主要用于实现身份的识别，所述RFID认证模块由RFID无线射频卡电路和CLD3320芯片构成，所述RFID无线射频卡电路通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，进行前期语音录取，所述CLD3320芯片用于语音信号的识别与判断；如果身份识别正确，则通知信息传输模块进行语音信息的传输，如果身份识别失败，则不通知信息传输模块即不进行语音信息传输； 信息传输模块，一方面负责与RFID认证模块之间的RFID通信，接收RFID认证模块的通知；另一方面负责传输语音信息至信号处理模块； 信号处理模块，用于对传输到的语音信息进行录音设备的识别和语音篡改检测。2.根据权利要求1所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于:所述信息传输模块传输语音信息的载体为电力线、Wif1、蓝牙或者Zigbee。3.根据权利要求1所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于:所述信号处理模块进行语音篡改检测主要针对重采样篡改的语音进行检测，所述重采样篡改的语音包括插零篡改，上采样篡改和插值篡改。4.根据权利要求3所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于:所述对插零篡改的语音检测，采用过零率的插零篡改检测算法实现。5.根据权利要求3所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于:所述对上采样篡改的语音检测，采用基于期望最大化EM算法的重采样语音篡改检测实现。6.根据权利要求3所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于，所述对插值篡改的语音检测，采用基于线性预测LPC模型的主动取证语音篡改检测实现。7.根据权利要求1所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于，所述进行录音设备的识别采用基于BP神经网络的多动设备录音篡改识别检测实现。8.根据权利要求7所述的一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，其特征在于，所述BP神经网络提取的特征参数为MFCC。
【专利摘要】本发明公开了一种基于时频域联合特征的音频篡改检测装置，包括RFID认证模块，主要用于实现身份的识别，信息传输模块负责与RFID认证模块，信号处理模块之间通讯，信号处理模块，用于对传输到的语音信息进行录音设备的识别和语音篡改检测，其中，对语音篡改检测主要采用过零率的插零篡改检测算法，基于期望最大化EM算法的重采样语音篡改检测，基于线性预测LPC模型的主动取证语音篡改检测实现，对于录音设备的识别采用基于BP神经网络的多动设备录音篡改识别检测实现。本发明能够实时存储频谱信息，在抗干扰，多频段和精确度方面优势明显，具有更高的经济性、可靠性以及实用性。
【IPC分类】G10L25/30, G10L25/24, G10L25/51
【公开号】CN105023581
【申请号】CN201510443452
【发明人】姜海涛, 武欣婷, 童茜雯, 曹柯杰
【申请人】南京工程学院
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年7月24日