Med den utbredda tillgången till mobilinspelningsutrustning har källmobilidentifiering blivit ett hett ämne inom multimediateknik. För närvarande har forskningen om källmobilidentifiering under rena förhållanden gett goda resultat, men det är inte idealiskt i bullriga miljöer. I detta papper föreslås ett nytt källcell-telefon identifieringssystem som lämpar sig för både rena och bullriga miljöer med hjälp av spektralfördelning funktioner konstant Q transform (CQT) domän och multi-scene utbildningsmetod. Baserat på analysen visar det sig att identifieringssvårigheterna ligger i olika modeller av mobiltelefoner av samma märke, och deras små skillnader är främst i mellan- och lågfrekvensbanden. Därför extraherar detta papper spektral distribution funktioner från CQT domänen, som har en högre frekvensupplösning i mitten av låg frekvens. För att utvärdera den föreslagna funktionens effektivitet används fyra klassificeringstekniker för Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Convolutional Neural Network (CNN) och Recurrent Neuron Network-Long Short-Term Memory Neural Network (RNN-BLSTM) för att identifiera källregistreringsenheten. Experimentella resultat visar att de egenskaper som föreslås i detta dokument har överlägsna prestanda. Jämfört med Mel frekvens cepstral koefficient (MFCC) och linjär frekvens cepstral koefficient (LFCC), det ökar noggrannheten hos mobiltelefoner inom samma varumärke, oavsett om det tal som ska testas omfattar rena talfiler eller bullriga talfiler. Dessutom är CNN:s klassificeringseffekt oupphörlig. När det gäller modeller fastställs modellen med hjälp av multiscenträningsmetoden, som förbättrar modellens särskiljande förmåga i den bullriga miljön än enscensträningsmetoden. Den genomsnittliga noggrannheten i CNN för rena talfiler i CKC:s taldatabas (CCC-SD) och TIMIT Recaptured Database (TIMIT-RD) ökade från 95,47% respektive 97,89% till 97,08% respektive 99,29%. För bullriga talfiler med synliga bullriga typer och osedda bullriga typer, var prestandan avsevärt förbättrad, och de flesta av igenkänningsfrekvenserna översteg 90%. Därför är källidentifieringssystemet i detta dokument robust mot buller.
I REF jämförs det föreslagna CNN med andra maskininlärningsklassificeringar, inklusive SVM, Recurrent Neural Network och Random Forest.
Source Cell-Phone Identification in the Presence of Additive Noise from CQT Domain
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}