基于语音频谱融合特征的手机来源识别

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基于频谱的语音识别研究——互相关卷积部分

ｃｏｒｒｅｔｔｉａｏｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ
ＣＬＣｎｕｍｂｅｒ：ＴＮ９１２．３４
Ｄｏｃｕｍｅｎｔｃｏｄｅ：Ａ
ＡｒｔｉｃｌｅＩＤ：１００３０１－０７（２０１３）１０ — ００４３一ｏ４
ｄｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｈｒｏｕｇｈｕｓｅｓｔｈｅｍｕｔｕａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｏｒｅ￣ｉｚｅｓｔｏｔｈｅｆｉｎａｌ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｐｒｏｎｕｎｃｉａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｉｎｔｏｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｅｘｔｏｒｔｈｅｏｒ —
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｐｅｅｃｈｒｅｃ０ｇｎｉｔｉｏｎ：ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ（ＦＦＴ）；Ｐｒｏｎｕｎｃｉａｔｉｏｎｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｐｅｃｔｒｕｍ；Ｍｕｔｕａｌ
Ｏ引言
声音是人类与生俱来特有的一种工具，语言是人类组织声音所代表特殊意义的一种功能。人类最主要、最

基于语音静音段特征的手机来源识别方法

Ｓｏｕｒｃｅｃｅｌｌ・－ｐｈｏｎｅｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｆｒｏｍｒｅｃｏｒｄｅｄ
ｓｐｅｅｃｈｕｓｉｎｇｎｏｎ－ｓｐｅｅｃｈｓｅｇｍｅｎｔＡＮＧＲａｎｇｄｉｎｇ，ＹＡＮＤｉｑｕｎ
研究与开发
基于语音静音段特征的手机来源识别方法
裴安山，王让定，严迪群
（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波３１５２１１）
摘要：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（Ｂｅｓｆｉ￣ｔ）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Ｔ１ＭＩＴ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％￣１９９．００％。另外，与语音段ＩＶｌＦＣ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。关键词：多媒体取证；手机来源识别；静音段；梅尔频谱特征中图分类号：ＴＰ３９１ｄｏｉ：１０．１１９５９￣．ｉｓｓｎ．１０００ — ０８０１．２０１７１２３文献标识码：Ａ

基于设备本底噪声频谱特征的手机来源识别

基于设备本底噪声频谱特征的手机来源识别
裴安山，王让定。严迪群
（宁波大学，浙江宁波３１５２１１）
摘要：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，手机来源识别
已成为多媒体取证领域的热点问题。将本底噪声作为手机的 “ 指纹” ，提出了一种基于本底噪声的手机来源识别方法。该方法先通过静音段录音的估计得到本底噪声；然后计算本底噪声的频谱特征在时间轴方向上的均值，将其作为手机来源识别的分类特征；最后采用主成分分析（ＰＣＡ）法对特征进行降维，并采用支持向量机
ｓｐｅｅｃｈ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｍｅａｎｏｆｔｈｅｎｏｉｓｅ ’ Ｓｓｐｅｃｔｒｕｍｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄａｓｈｅｔｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎ．Ｐｉｒｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎａｌｙｓｉｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｗｉｄｅｓｐｒｅａｄａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｏｆｃｅｌｌ－ｐｈｏｎｅｒｅｃｏｒｄｉｎｇｄｅｖｉｃｅｓａｎｄｔｈｅａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｏｆｖａｉｏｒｕｓｐｏｗｅｆｕｒｌａｎｄｅａｓｙ－ｔｏ — ｕｓｅｄｉｇｉｔａｌｍｅｄｉａｅｄｉｔｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅ，ｓｏｕｒｃｅｃｅｌ－ｐｈｏｎｅｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ

语音识别中的多模态交互与融合识别技术

语音识别中的多模态交互与融合识别技术是当前人工智能领域的重要研究方向之一。

它旨在利用多种模态的信息（如语音、图像、手势、文字等）来提高语音识别的准确性和鲁棒性。

这种技术具有广泛的应用前景，如在智能家居、智能车载、智能客服、智能医疗等领域。

多模态交互与融合识别技术的基本原理是将多种模态的信息进行融合，以提供更全面、更准确的信息，从而提高语音识别的性能。

具体来说，该技术包括以下步骤：1. 数据采集：首先，需要从多种模态的信息源中采集数据。

这可能包括语音信号、图像、手势、文字等。

这些数据需要被转换为适合机器学习模型的形式。

2. 特征提取：接下来，需要对采集到的数据进行特征提取。

这通常包括对语音信号进行声学特征提取，对图像、手势、文字等其他模态的信息进行图像特征提取或文本特征提取。

这些特征需要能够反映数据的本质信息，以便于后续的模型训练和识别。

3. 模型构建：在特征提取之后，需要构建一个多模态融合的模型。

这个模型需要能够同时处理多种模态的信息，并将它们融合在一起，以产生最终的识别结果。

这通常涉及到深度学习模型的构建，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

4. 模型训练和优化：最后，需要对多模态融合的模型进行训练和优化。

这通常涉及到使用大量的数据集进行训练，并在测试集上进行性能评估。

根据评估结果，可以对模型进行优化和调整，以提高其性能。

多模态交互与融合识别技术的应用前景非常广泛。

首先，它可以应用于智能家居和智能车载等领域，帮助用户更方便地控制家居设备和车辆系统。

其次，它也可以应用于智能客服领域，帮助机器人更准确地理解用户的意图，提供更优质的服务。

此外，多模态交互与融合识别技术还可以应用于智能医疗领域，如语音识别可以帮助医生更准确地诊断疾病，而图像识别可以帮助医生更准确地检测肿瘤等。

总之，多模态交互与融合识别技术是当前人工智能领域的重要研究方向之一，具有广泛的应用前景。

随着技术的不断发展和完善，它将在未来的智能领域中发挥越来越重要的作用。

一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法[发明专利]

专利名称：一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法
专利类型：发明专利
发明人：王让定,秦天芸,严迪群
申请号：CN201910231119.2
申请日：20190326
公开号：CN110136746A
公开日：
20190816
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于融合特征的加性噪声环境下手机来源识别方法，其将从傅里叶域中提取的MFCC特征、STFTSDF特征和从CQT域提取的CQTSDF特征组成的融合特征作为设备指纹，相较于单一特征能够更精确的表征设备区分信息；在训练阶段采用了多场景训练的方式，训练集中不仅有未添加场景噪声的干净的语音样本，还有含有不同场景噪声类型和噪声强度的含噪语音样本，训练得到的M分类模型具有通用性，并且对已知噪声场景和未知噪声场景的语音样本都能进行有效的手机来源识别；其使用深度学习的CNN模型来建立M分类模型，CNN模型不仅提升了对未添加场景噪声的干净的语音样本的来源识别准确性，而且大幅度提升了含噪语音样本的手机来源识别效果，噪声鲁棒性强。

申请人：宁波大学
地址：315211 浙江省宁波市江北区风华路818号
国籍：CN
代理机构：宁波诚源专利事务所有限公司
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手机应用中智能化语音识别技术研究和应用

手机应用中智能化语音识别技术研究和应用智能化语音识别技术是现代科技中的一项重要技术。

受益于智能化语音识别技术的变革和推广，我们的日常生活更加便捷和高效。

而手机应用中的智能化语音识别技术更是为我们的便捷带来了质的飞跃。

手机应用中最主要的应用之一就是智能化语音识别，它使得人们可以轻松地进行语音输入和指令控制，极大地提高了生活和工作的效率。

由于技术的再次提升，智能化语音识别技术已经逐渐成为人工智能领域中的一个热门研究方向。

首先，我们来了解一下智能化语音识别技术的工作原理。

在手机应用中，我们使用的语音识别是一种机器学习技术，它可以接收用户的语音，将其转换成文本或指令。

语音识别技术主要有两个重要的组件：识别引擎和语音合成器。

这两个组件在手机应用中起到了核心的作用。

识别引擎是指应用程序用来分析、处理和识别语音输入的部分，而语音合成器则是一个在语音输出中提供合成的音频的系统。

这两个组件通过应用深度神经网络、卷积神经网络等技术实现智能化语音识别的功能。

通过这些技术的不断更新和优化，智能化语音识别技术在手机应用中的应用也日益丰富和完善。

然而，尽管现代技术水平的进步已经使得智能化语音识别技术得以迅速发展，但是它仍然面临着一些挑战。

其中最重要的挑战是语音识别技术的准确性。

在精度方面，智能化语音识别技术仍需要不断的提升和完善。

为了在识别方面获得更好的结果，智能化语音识别技术不仅需要准确识别每一个单词，还需要从后文中获得更多的信息来推断确切的单词是什么，这就需要识别引擎和语音合成器之间的密切协作。

为了迎接这一挑战，现在许多应用程序利用特定的技术来提高智能化语音识别技术的准确性。

其中之一是语调识别，它可以使智能化语音识别技术理解语言的上下文和感情。

另一个是使用深度学习技术，它可以使智能化语音识别技术更易于理解不同的人群、背景和方言。

到目前为止，在智能化语音识别技术中还存在一些人为障碍。

许多识别系统都需要网络连接才能正常运作，而对于一些无网络连接的应用，这成为了使用这些应用的障碍。

语音识别中的多模态数据融合方法

语音识别是多模态数据融合的重要应用领域之一。

在语音识别中，我们通常使用单一的音频信号进行语音检测和文本转换，然而这种方法存在一些问题，例如环境噪声、口音和语速的变化等。

为了提高语音识别的准确性和鲁棒性，我们需要融合多模态数据，包括音频、唇形、视线等视觉信息。

多模态数据融合的方法主要包括以下几种：1. 特征融合：这种方法将不同模态的数据提取出相似的特征，然后将这些特征进行合并或组合，以提高识别的准确性。

例如，音频特征可以包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）和时频域特征，而视觉特征可以包括唇形和视线信息。

这些特征可以通过人工合成或者机器学习方法自动提取。

2. 决策融合：这种方法将不同模态的数据进行分类或聚类，然后将各个分类或聚类的结果进行合并，以得到最终的识别结果。

这种方法通常适用于多分类问题，可以通过投票、加权投票等方法进行决策融合。

3. 深度学习模型融合：这种方法利用深度学习模型对不同模态的数据进行建模和预测，然后将各个模型的预测结果进行融合。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

这些模型可以对音频和视觉信息进行联合建模，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

在多模态数据融合中，如何选择合适的数据融合方法取决于数据的性质和任务的需求。

例如，对于简单的语音识别任务，特征融合可能就足够了；而对于复杂的场景，如语音识别与面部表情识别结合的任务，决策融合或深度学习模型融合可能更为合适。

在实践中，我们还需要考虑如何处理数据不平衡问题。

由于不同的模态数据可能存在不平衡的情况，我们需要采用一些方法来平衡各个模态数据的影响力，例如使用权重平均法、加权投票法等。

此外，我们还需要考虑如何处理噪声干扰和异常值等问题，以提高识别的准确性和鲁棒性。

总之，多模态数据融合是一种有效的提高语音识别准确性和鲁棒性的方法。

通过特征融合、决策融合或深度学习模型融合等手段，我们可以将不同模态的数据进行有效的联合建模和预测，从而进一步提高语音识别的性能。

AI自然语言处理语音识别在手机应用中的创新实践

AI自然语言处理语音识别在手机应用中的创新实践随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各个领域都有了广泛的应用。

其中，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和语音识别技术在手机应用中的创新实践引人注目。

本文将探讨这些技术在手机应用中的应用以及其带来的创新效果。

一、AI自然语言处理技术在手机应用中的创新应用1. 智能助手随着语音识别技术的进步，智能助手成为了手机应用的常见功能之一。

用户可以通过语音指令让智能助手帮助他们发送短信、播放音乐、查询天气等。

AI自然语言处理技术使得手机应用可以准确理解和解释用户的语言，从而更好地满足用户需求。

2. 智能翻译手机应用中的智能翻译功能也是AI自然语言处理技术的创新应用之一。

用户可以通过语音输入要翻译的文本，手机应用则会将其转化为目标语言，并且可以通过语音输出将翻译结果读给用户。

这项技术使得用户能够便捷地进行跨语言交流。

3. 智能客服许多手机应用都提供了智能客服功能，通过AI自然语言处理技术实现。

当用户遇到问题时，可以通过语音输入或文字输入向智能客服咨询，并获得准确的回答和解决方案。

这项创新应用大大提升了用户体验和服务质量。

二、语音识别技术在手机应用中的创新实践1. 语音输入语音识别技术在手机应用中的一大创新实践是语音输入功能。

用户可以通过语音输入来替代传统的键盘输入，极大地提高了输入效率和便捷性。

现如今，许多手机应用都提供了语音输入功能，例如文字处理工具、社交媒体应用等。

2. 语音导航语音导航是语音识别技术在手机应用中的又一创新实践。

通过语音识别技术，手机应用可以根据用户的语音指令提供导航路线和实时路况信息，极大地方便了用户出行。

用户只需通过语音告知目的地，就能获得详细的导航指引。

3. 语音交互游戏语音识别技术还在手机应用的游戏领域带来了创新实践。

某些手机游戏现在已具备语音交互功能，使得玩家可以通过语音指令与游戏进行互动。

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关键词：多媒体取证；手机来源识别；频谱融合特征；特征选择中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ
Ｃｅｌｌ－ｐｈｏｎｅｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｐｅｃｔｒａｌｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｒｅｃｏｒｄｅｄｓｐｅｅｃｈ
ＰＥＩＡｎｓｈａｎ，ＷＡＮＧＲａｎｇｄｉｎｇ。，ＹＡＮＤｉｑｕｎ（ｃｏｔ￣ｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｉｎｇｂｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＮｉｎｇｂｏＺｈｅｊｍｎｇ３１５２１１，Ｃｈｉｎａ）
ＤＯＩ：１０．１１７７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－９０８１．２０１７０７１８６４
基于语音频谱融合特征的手机来源识别
裴安山，王让定 ’，严迪群
（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波３１５２１１）（通信作者电子邮箱ｗａｎｇｒａｎｇｄｉｎｇ＠ｎｂｕ．ｅｄｕ．ｅｎ）
ｓｏｕｒｃｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｐｅｃｔｒａｌｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｓａｎｌｅｓｐｅｅｃｈｓｐｅｃｔｒｏｇｒａｍｓｏｆｄｉｆｅｒｅｎｔｃｅｌｌ·ｐｈｏｎｅｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｉｔｗａｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｓｐｅｅｃｈｓｐｅｃｔｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｉｆｅｒｅｎｔｃｅｌｌｐｈｏｎｅｓｗｅｒｅｄｉｆｅｒｅｎｔ；ｔｈｅｎｔｈｅｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃｓｐｅｃｔｒｕｍ，ｐｈａｓｅｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｑｕａｎｔｉｔｙｆｏｒａｓｐｅｅｃｈｗｅｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｔｈｒｅｅｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｃｏｎｎｅｃｔｅｄｉｎｓｅｒｉｅｓｔｏｆｏｒｍｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅ，ａｎｄｔｈｅｓａｍｐｌｅｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｏｆｅａｃｈｓａｍｐｌｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ．ｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎＣｆｓＳｕｂｓｅｔＥｖａｌｏｆＷＥＫＡｐｌａｔｆｏｒｍｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｂｅｓｔｐｒｉｏｒｉｔｙｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｔｏｓｅｌｅｃｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄＬｉｂＳＶＭｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｏｄａｌｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｓａｍｐｌｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｆｔｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．Ｔｗｅｎｔｙ—ｔｈｒｅｅｐｏｐｕｌａｒｃｅｌｌ－ｐｈｏｎｅｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｅｖａｌｕａｔｅｄｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｐｅｃｔｒａｌｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｈａｓｈｉｇｈｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｆｏｒｃｅｌｌ—ｐｈｏｎｅｂｒａｎｄｓｔｈａｎｓｐｅｃｔｒａｌｓｉｎｇｌｅｆｅａｔｕｒｅａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｉｅｓａｃｈｉｅｖｅｄ９９．９６％ａｎｄ９９．９１％ｏｎＴＩＭＩＴｄａｔａｂａｓｅａｎｄＣＫＣ—ＳＤｄａｔａｂａｓｅ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｔｗａｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＨａｎｉｌｃｉｂａｓｅｄｏｎＭｅｌ￣ｅｑｕｅｎｃｙｃｅｐｓｔｒａｌｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔｓ，ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙ６．５８ａｎｄ５．１４ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｐｏｉｎｔｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｖｅｒａｇｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｓｒａｔｅｏｆｃｅｌｌ—ｐｈｏｎｅｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．
摘要：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，并采用ＬｉｂＳＶＭ对特征选择后的样本特征空间进行模型训练和样本识别。实验部分给出了特征选择后的频谱单一特征和频谱融合特征在２３款主流型号的手机语音库上分类的结果。实验结果表明，该算法使用频谱融合特征有效提高了手机品牌类内的平均识别准确率，在ＴＩＭＩＴ翻录语音数据库和自建的ＣＫＣ－ＳＤ语音数据库上分别达到９９．９６％和９９．９１％；另外，与Ｈａｎｉｌｃｉ基于梅尔倒谱系数特征的录音设备来源识别算法进行了对比，平均识别准确率分别提高了６．５８和５．１４个百分点。因此可得本文所提特征可有效提高平均识别准确率，降低手机类内识别的误判率。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｐｏｐｕｌａｒｉｔｙｏｆｃｅｌｌ－ｐｈｏｎｅｒｅｃｏｒｄｉｎｇｄｅｖｉｃｅｓａｎｄｔｈｅａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｏｆｖａｒｉｏｕｓｐｏｗｅｒｆｕｌａｎｄｅａｓｙｔｏｏｐｅｒａｔｅ
ｄｉｇｉｔａｌｍｅｄｉａｅｄｉｔｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅ，ｓｏｕｒｃｅｃｅｌｌ—ｐｈｏｎｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｆｏｒｅｎｓｉｃｓ，ａｃｅｌ－ห้องสมุดไป่ตู้ｈｏｎｅ
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
计算机应用，２０１８，３８（３）：８８４—８９０
ＩＳＳＮ１０ｏ１．９０８１Ｃ０ＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
２０１８．０３．１０
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｃｎ
文章编号：１００１－９０８１（２０１８）０３－０８８４－０７