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    基于廣義高斯模型的音頻篡改盲檢測

    2013-09-10 01:18:34林曉丹
    計算機(jī)工程與設(shè)計 2013年9期
    關(guān)鍵詞:廣義錄音高斯

    林曉丹

    (華僑大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,福建 廈門361021)

    0 引 言

    圖像、音頻和視頻編輯處理技術(shù)的發(fā)展使得篡改多媒體信息變得容易和快捷,數(shù)字媒體的真實性也正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。人們獲取信息的來源越來越廣泛,然而精心制作的圖像和音視頻可以輕而易舉地蒙蔽人們的感官,即使專業(yè)人士也很難辨識真?zhèn)?。特別是圖像和錄音作為法庭證據(jù)時,其可靠性往往會影響司法判決的公正。網(wǎng)絡(luò)上獲取的新聞圖片和錄音是否可信,也對傳播行業(yè)造成了巨大的沖擊。因此,如何保證多媒體信息的真實性和完整性的問題變得迫在眉睫,數(shù)字多媒體取證技術(shù)[1]應(yīng)運而生。現(xiàn)有的取證技術(shù)根據(jù)是否需要輔助信息分為兩種,即主動取證和被動取證。數(shù)字水印是主動取證技術(shù)的典型代表,要求預(yù)先在數(shù)字媒體中嵌入水印,接收者則利用水印信息的受損程度檢驗數(shù)字媒體的完整性[2]。這項技術(shù)要求錄制設(shè)備必須具有水印嵌入能力,而目前大多數(shù)設(shè)備并不具備這樣的功能。此外,嵌入的水印信息也可能遭受各種惡意攻擊而被破壞,失去了它本應(yīng)具有的驗證功能。與主動取證不同,被動取證不依賴于任何標(biāo)識信息就能完成對數(shù)字媒體真?zhèn)涡缘蔫b別,因而更具實用性。然而,被動取證技術(shù)所能利用的信息非常有限——只有待認(rèn)證的媒體內(nèi)容本身,因此也增加了取證的難度。

    數(shù)字圖像的被動取證方法主要圍繞著幾個方面進(jìn)行[3-4]:①基于自然圖像的統(tǒng)計特征,例如雙相干系數(shù)、鄰域像素分布重心等;②基于場景約束的方法,例如利用光照方向的一致性;③基于成像設(shè)備特征的方法,例如CFA插值檢測;④針對特定篡改方法和特殊格式圖像的取證,例如針對JPEG圖像合成偽造[5]、圖像雙重壓縮的檢測[6-7]。相對數(shù)字圖像取證而言,現(xiàn)有的數(shù)字音頻被動取證研究還相對匱乏。鑒于數(shù)字音頻在時域體現(xiàn)的非平穩(wěn)性、幅值的連續(xù)變化特性,以及音頻錄制與圖像成像過程的不同,數(shù)字圖像取證方法對音頻信號并不適用。已有的音頻被動取證方法主要有幾種:①基于錄音中電網(wǎng)頻率的分析,檢測內(nèi)容的完整性和錄音時間[8-9];②基于音頻自身特性的變化分析篡改痕跡,由于音頻篡改引入的非線性,分析雙譜特征和高階統(tǒng)計量可檢測是否有篡改發(fā)生[10];③基于錄音設(shè)備的分析,例如文獻(xiàn) [11]提取近似無音段的傅里葉系數(shù)直方圖作為特征,實現(xiàn)對麥克風(fēng)的分類;④基于錄音環(huán)境的分析,文獻(xiàn) [12]利用房間的反射效應(yīng)產(chǎn)生的音頻回響,估計回響時間并利用該特征進(jìn)行取證,文獻(xiàn) [13]提出了一種估計背景噪聲的方法,利用噪聲一致性進(jìn)行檢測;⑤針對特殊音頻格式和特定篡改方法的取證,例如文獻(xiàn) [14]利用幀偏移檢測 MP3音頻是否被篡改,文獻(xiàn)[15]通過分析音頻二次壓縮引起的頻域系數(shù)變化檢測MP3音頻的真實性,文獻(xiàn) [16]則通過分析音頻信號各子帶頻譜的波動程度檢測音頻是否經(jīng)過重采樣和拼接,并且該方法能夠估算信號插值前的原始采樣率。

    針對目前大多數(shù)音頻被動取證技術(shù)仍無法定位篡改位置的問題,且直接獲取的錄音信號通常未經(jīng)壓縮。本文選取未壓縮音頻作為研究對象,在對原始音頻和偽造音頻的MDCT系數(shù)分析的基礎(chǔ)上,采用廣義高斯模型對兩類音頻MDCT域統(tǒng)計特性進(jìn)行建模,獲取其形狀參數(shù)的變化特征,提出了一種能夠鑒別音頻真?zhèn)蔚姆椒ú⑦M(jìn)行篡改定位。

    1 MDCT域統(tǒng)計建模

    1.1 MDCT子帶濾波原理

    和大多頻域變換方法類似,MDCT子帶濾波是對DCT(離散余弦變換)的一種改進(jìn),能夠?qū)r域內(nèi)相關(guān)性很強(qiáng)的信號轉(zhuǎn)換成變換域的一組系數(shù),有效減弱了變換域內(nèi)系數(shù)的相關(guān)性。并且,變換域中的大部分系數(shù)接近于零,信號能量有效地集中在少數(shù)系數(shù)上。相對DCT變換而言,由于MDCT變換采用了時域混疊消除技術(shù),能夠有效降低量化失真所引起的邊界效應(yīng)。MDCT定義如下

    式中:h(n)——滿足時域混疊消除的窗函數(shù)。由式 (1)可見,MDCT變換實質(zhì)上是一種子帶分析濾波方法,將輸入信號x(n)調(diào)制到N個不同的子帶上輸出。圖1給出了一個包含2048個樣點音頻幀的MDCT系數(shù)。由圖1結(jié)果可見,音頻信號經(jīng)過MDCT變換后,大部分系數(shù)接近于0,能量幾乎都集中在低頻成分上。

    此外,由式 (1)可知,對于輸入長度為2 N的音頻幀,輸出只有N個MDCT系數(shù)。因此對信號加窗時,使前一幀和后一幀存在50%的混疊。對于音頻篡改而言,由于篡改可能發(fā)生在幀邊界處,所以這種混疊技術(shù)有利于檢測發(fā)生在幀邊界的篡改。

    1.2 MDCT系數(shù)統(tǒng)計建模

    圖1 音頻MDCT變換結(jié)果

    圖2(a)和圖2(b)分別給出了原始音頻和偽造音頻經(jīng)過分幀后,進(jìn)行MDCT變換取其高頻成分得到的統(tǒng)計直方圖。圖2中結(jié)果可見,兩類音頻高頻成分的統(tǒng)計直方圖,在0附近均出現(xiàn)尖銳的峰值,而遠(yuǎn)離0處則出現(xiàn)嚴(yán)重的拖尾,呈現(xiàn)出非高斯分布。對于此類具有尖銳峰值及厚重拖尾的分布,較有效的做法是采用更為靈活的廣義高斯模型進(jìn)行擬合。為此,本文采用廣義高斯模型對各音頻幀MDCT系數(shù)分布進(jìn)行建模。

    圖2 音頻MDCT系數(shù)直方圖及廣義高斯擬合

    1.3 廣義高斯模型的參數(shù)估計

    廣義高斯分布具有如下概率密度函數(shù)形式

    圖2(a)和圖2(b)還分別給出了原始音頻和篡改音頻采用廣義高斯擬合的結(jié)果,圖2結(jié)果可見,MDCT系數(shù)呈指數(shù)衰減,廣義高斯模型對其擬合的結(jié)果較為準(zhǔn)確。盡管原始音頻和偽造音頻的MDCT系數(shù)都可用廣義高斯分布進(jìn)行擬合,然而其衰減速度不同。因此,本文利用這一特征實現(xiàn)對音頻真?zhèn)蔚臋z測。有效估計廣義高斯分布的形狀參數(shù)α對檢測準(zhǔn)確率非常重要,本文采用最大似然估計(MLE)算法對α進(jìn)行估計。對于變換后的一組MDCT系數(shù)x=(x1,…xN),定義似然函數(shù)

    式 (3)分別對參數(shù)α和β求取一階導(dǎo)數(shù),并令一階導(dǎo)數(shù)為0。得到

    其中 Ψ(z)= ?!洌▃)/Γ(z)。

    求解上述方程得到尺度參數(shù)的估值

    代入式 (4)可得

    利用Newton-Raphson迭代法對式 (7)進(jìn)行求解,得到形狀參數(shù)α的最大似然估計。將α的估值代入式 (6)得到尺度參數(shù)的估值β∧。

    2 音頻篡改檢測

    由于高頻分量對樣本不連續(xù)性更為敏感,而低頻分量則更多地反映了音頻內(nèi)容。因此,本文對音頻分幀后計算MDCT系數(shù)并取其高頻成分進(jìn)行分析,用上述方法擬合MDCT域高頻系數(shù)直方圖,得到各音頻幀廣義高斯分布的形狀參數(shù)α。圖3(a)和圖3(b)分別為一段原始語音信號以及對該語音進(jìn)行局部替換后的偽造信號。圖4則給出了對上面兩段語音各音頻幀擬合得到的形狀參數(shù)。由圖4(a)可見,對于未篡改的音頻信號,形狀參數(shù)的取值集中在一定的區(qū)間。在對大量原始音頻進(jìn)行測試的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)其形狀參數(shù)也幾乎落在同一區(qū)間內(nèi)。而經(jīng)過篡改的音頻信號,在篡改發(fā)生處的音頻幀和前面音頻幀的相關(guān)性大大減弱,導(dǎo)致上述范圍的形狀參數(shù)無法準(zhǔn)確擬合該位置的MDCT系數(shù)。因此,通過設(shè)置合適的形狀參數(shù)閾值可以檢測出篡改發(fā)生的位置。這里需要設(shè)置檢測閾值的上限λ2和下限λ1。當(dāng)α>λ2或α<λ1時都認(rèn)為在該位置發(fā)生了篡改。圖4(b)可見,在音頻的第17幀和20幀之間發(fā)生了篡改。

    3 仿真實驗與結(jié)果分析

    實驗中采用不同的錄音設(shè)備錄制了50段原始語音 (包含男聲和女聲各25段),采樣率都為16kHz。在不改變采樣率的情況下,分別對這50段錄音進(jìn)行拼接、替換,刪除篡改得到150段偽造的語音信號,將這200段錄音作為測試樣本。此外,實驗中還采用50段采樣率為44.1kHz的wav音樂信號作為另一組測試信號,保持原有的采樣率,分別對這組測試信號進(jìn)行拼接、替換和刪除得到150段篡改的音樂信號,因此也得到200個測試音頻。實驗中采用的音頻幀長為2048。

    表1給出了對上述400段測試音頻,檢測閾值λ1和λ2分別設(shè)為0.5和2時,針對不同篡改本文方法的檢測正確率。表1結(jié)果可見,本文方法對于語音和音樂信號篡改檢測都具有較高的準(zhǔn)確率。表1還給出了本文方法與經(jīng)典的基于信號雙譜特征檢測方法 (文獻(xiàn) [10])的性能比較。盡管文獻(xiàn) [10]對于拼接、替換和刪除篡改同樣具有良好的檢測準(zhǔn)確率,然而對100段原始音頻信號的測試,虛警率卻比本文方法高了許多。此外,文獻(xiàn) [10]無法定位發(fā)生在幀邊界處的篡改。由于采用了改進(jìn)離散余弦變換,下一幀MDCT變換需要利用前一幀的樣點,因此,對于發(fā)生在幀邊界處的篡改,本文的方法也能正確定位。圖5分別給出了對200段語音和200段音樂進(jìn)行測試得到的ROC曲線。圖5結(jié)果可見,本文方法對語音信號的檢測正確率更高一些,因為語音信號的短時相關(guān)性更為明顯,且具有較穩(wěn)定的頻譜分布。

    表1 本文算法的檢測正確率

    圖5 語音和音樂信號ROC曲線

    4 結(jié)束語

    本文闡述了一種數(shù)字音頻被動取證方法。在分析音頻篡改前后MDCT域統(tǒng)計特性變化的基礎(chǔ)上,本文采用廣義高斯模型對音頻的MDCT系數(shù)進(jìn)行概率分布建模。采用最大似然法估計各音頻幀MDCT系數(shù)的形狀參數(shù),并將估計得到的形狀參數(shù)與閾值比較,實現(xiàn)了音頻篡改盲檢測。在不改變采樣率的情況下,對200段語音和200段音樂片段進(jìn)行了篡改檢測實驗。實驗結(jié)果表明,對于拼接、刪除和替換,無論是語音還是音樂信號,本文方法都能夠正確檢測,檢測準(zhǔn)確率高于95%。此外,本文方法還能夠準(zhǔn)確定位篡改發(fā)生位置。與現(xiàn)有算法相比,提高了檢測的可靠性。

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