[发明专利]一种相同码率下的MP3音频双压缩检测方法有效
申请号: | 201310270718.8 | 申请日: | 2013-06-28 |
公开(公告)号: | CN103366753A | 公开(公告)日: | 2013-10-23 |
发明(设计)人: | 王让定;马朋飞;严迪群;金超 | 申请(专利权)人: | 宁波大学 |
主分类号: | G10L19/18 | 分类号: | G10L19/18;G10L19/008 |
代理公司: | 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) 33226 | 代理人: | 周珏 |
地址: | 315211 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 相同 码率下 mp3 音频 压缩 检测 方法 | ||
1.一种相同码率下的MP3音频双压缩检测方法,其特征在于包括以下步骤:
①选取N个风格不同的未压缩的WAV音频样本,然后利用MP3编码器对未压缩的WAV音频样本进行编码,得到每个未压缩的WAV音频样本一次压缩后形成的一次压缩MP3音频,再利用MP3解码器将得到的一次压缩MP3音频解压成WAV音频,其中,N≥10;
②利用步骤①中所使用的MP3编码器对步骤①中解压成的每个WAV音频进行编码,得到与每个未压缩的WAV音频样本对应的二次压缩MP3音频,然后将每个一次压缩MP3音频作为一个正样本,将每个二次压缩MP3音频作为一个负样本,将所有的正样本和所有的负样本构成一个训练样本集合,该训练样本集合中的每个子样本为正样本或为负样本,再提取出该训练样本集合中的每个子样本中的所有特征值,并在每个子样本中的所有特征值中按序选出250个特征值,其中,本步骤中的MP3编码器的编码比特率与步骤①中的MP3编码器的编码比特率相同;
③利用支持向量机对训练样本集合中的所有子样本各自对应提取到的250个特征值进行训练,得到训练后的支持向量机;
④从网络上或者电子档案中选取M个MP3音频,选取的每个MP3音频为一次压缩后的MP3音频或相同码率下的双压缩后的MP3音频,将选取的每个MP3音频作为一个待检测MP3音频样本,其中,M≥1;
⑤将当前待处理的待检测MP3音频样本作为当前样本;
⑥提取当前样本中的所有特征值,然后从当前样本中的所有特征值中按序选取出250个特征值,再对选取出的250个特征值进行归一化处理,得到250个归一化处理后的特征值;
⑦利用训练后的支持向量机对当前样本中的250个归一化处理后的特征值进行检测,确定当前样本为一次压缩后的MP3音频还是为相同码率下的双压缩后的MP3音频;
⑧将下一个待处理的待检测MP3音频样本作为当前样本,然后返回步骤⑥继续执行,直到完成M个待检测MP3音频样本的检测。
2.根据权利要求1所述的一种相同码率下的MP3音频双压缩检测方法,其特征在于:所述的步骤②中提取每个子样本中的250个特征值的具体过程为:
②-1、将当前待处理的子样本定义为当前子样本;
②-2、将当前子样本中利用长窗编码方式进行处理的帧定义为长窗编码帧,然后利用步骤①中所使用的MP3解码器对当前子样本中的每帧进行解码处理,得到当前子样本解码后的WAV音频,其中,在解码处理过程中,提取出当前子样本中的每个长窗编码帧的位置,接着根据当前子样本中的每个长窗编码帧的位置,获取当前子样本中的所有长窗编码帧的位置的比例因子矩阵,记为sfa;
②-3、利用步骤①中所使用的MP3编码器对步骤②-2中得到的解码后的WAV音频进行编码处理,在编码处理过程中,根据步骤②-2中获得的每个长窗编码帧的位置,获取解码后的WAV音频在编码处理过程中的所有长窗编码帧的位置的比例因子矩阵,记为sfb,其中,本步骤中的MP3编码器的编码比特率与步骤①中所使用的MP3编码器的编码比特率相同;
②-4、根据sfa和sfb,得到当前子样本中的所有长窗编码帧的差值矩阵,记为Δsf,Δsf=sfa-sfb,再根据Δsf得到当前子样本中的每个长窗编码帧的差值矩阵的均值,将当前子样本中第q个长窗编码帧的差值矩阵的均值记为
其中,Δsfjx表示Δsf中第j行第x列的元素,∑表示求和符号,x=1,2,…,n,n=21,q=1,2,…,I,I表示当前子样本中的长窗编码帧的个数,j=qC-q,qC-q+1,…,qC,C表示当前子样本的声道数,如果当前子样本是单声道音频,则C=2,如果当前子样本是立体声音频,则C=4;
②-5、将得到的当前子样本中的所有长窗编码帧各自的差值矩阵的均值作为当前子样本的所有特征值;
②-6、将当前子样本中的第一个不为零的特征值作为初始特征值,从初始特征值开始,连续选择250个特征值,将选择的250个特征值表示成一个一维行向量,记为feature;
②-7、将下一个待处理的子样本作为当前子样本,然后返回步骤②-2继续执行,直到完成每个子样本中的所有特征值的提取,并获取每个子样本的250个特征值。
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