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。