[发明专利]一种基于卷积神经网络的数字音频篡改被动检测方法有效
| 申请号： | 202011034201.5 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112151067B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 曾春艳;杨尧;冯世雄;孔帅;余琰 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/30;G06F18/24;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于数字音频篡改检测技术领域，特别指一种基于卷积神经网络的数字音频篡改被动检测方法。本法发明提出对ENF波动超矢量特征采用卷积神经网络CNN与注意力机制Attention来进行分类。卷积神经网络可以更好的学习原始音频与篡改音频的差异性。注意力机制从CNN输出的大量特征中筛选出重要信息，减小输入数据的运算负担。本发明的数字音频篡改检测方法与传统数字音频篡改检测方法相比能够有效提升系统的识别性能，优化了系统结构，提高了相应设备源识别产品的竞争力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 数字音频 篡改 被动 检测 方法 | ||
【主权项】：
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