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基于特征谱图融合的音频信号复制粘贴篡改检测算法OA

Copy-paste Tamper Detection Algorithm for Audio Signals Based on Feature Spectrogram Fusion

中文摘要英文摘要

复制粘贴篡改具有可操作性强和不可察觉的特点.同时各种后处理操作的存在,使得音频的篡改检测更加困难.针对有后处理的音频复制粘贴篡改,文章提出一种基于特征谱图融合的音频复制粘贴篡改检测算法.首先将音频信号分别转换为希尔伯特谱图和梅尔谱图,并对 2 幅特征谱图图像进行加权融合得到更加鲁棒的特征谱图图像,进而利用尺度不变特征变换从融合后的特征图像中提取关键点,并对关键点进行匹配,然后使用凝聚层次聚类算法确定图像上的重复区域,从而实现音频复制粘贴篡改检测.实验结果表明:该方法对各种常见的后处理攻击都具有很高的鲁棒性;与其他音频信号复制粘贴篡改检测方法相比,该方法检测精确率、召回率和鲁棒性更高.

Copy-and-paste tampering is characterized by its manipulability and imperceptibility.Mean-while,the existence of various post-processing operations makes audio tampering detection more difficult.For audio copy-paste tampering with post-processing,the paper proposes an audio copy-paste tampering de-tection algorithm based on the fusion of feature spectrograms.Firstly,the audio signal is converted into Hil-bert spectrogram and Mel spectrogram respectively,and the two feature spectrogram images are weighted and fused to obtain a more robust feature spectrogram image.Further the key points are extracted from the fused feature image by utilizing scale invariant feature transform and matching the keypoints.Then the du-plicate regions on the image are identified with an agglomerative hierarchical clustering algorithm to imple-ment audio copy-paste tampering detection.The experimental results show that the proposed method is highly robust against the various common post-processing attacks.Compared with previous state-of-the-art audio signal copy-paste tampering detection methods,the proposed method in this paper has higher detec-tion precision,recall and robustness.

孙先峰;邱新;彭锴;王冬宇;史沧红;牛宪华;齐超

西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039西华大学计算机与软件工程学院,四川 成都 610039

信息技术与安全科学

复制粘贴篡改特征谱图融合尺度不变特征变换凝聚层次聚类伪造定位

copy-paste tamperingfeature spectrogram fusionscale invariant feature transformagglomerative hierarchical clusteringforged location

《西华大学学报(自然科学版)》 2026 (3)

83-92,10

四川省自然科学基金项目(2023NSFSC0470)国家自然科学基金项目(62171387).

10.12198/j.issn.1673-159X.5383

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