Talinspelningar innehåller användbar information för de enheter som används för att fånga dem. Här studeras identifiering av förvärvsenhet med hjälp av skisser av egenskaper som inneboende egenskaper hos anordningen. Det vill säga, från stor storlek råa vektorer funktion som erhållits antingen genom att genomsnitt log-spectrogram för ett tal inspelning längs tidsaxeln eller stapla parametrarna för varje komponent för en Gaussisk Blandning Modell modellera talet registreras av en specifik enhet, funktioner med reducerad storlek extraheras genom att mappa dessa råa vektorer funktion i ett lågdimensionellt utrymme. Kartläggningen bevarar de råa vektorernas "avståndsegenskaper". Det erhålls genom att ta den inre produkten av den råa vektorn med en vektor av oberoende identiskt fördelade slumpvariabler som hämtats från en p-stabil distribution. Toppmoderna klassificeringsapparater, såsom en sparsam representationsbaserad klassificerings- eller stödvektormaskiner, som tillämpas på skisserna ger en identifieringsnoggrannhet som överstiger 94 % på en uppsättning av 8 fasta telefonlurar från Lincoln-Labs Handset Database. Perfekt identifiering rapporteras för en uppsättning av 21 mobiltelefoner av olika modeller från 7 olika märken. Digital talteknik, symmetriska p-stabila distributioner, skisser av funktioner, glesa representationer.
En annan uppsättning funktioner för mikrofon fingeravtryck användes i REF, där stora råa funktion vektorer erhålls genom att genomsnitt log-spectrogram för en talinspelning längs tidsaxeln för varje mobiltelefon.
Source phone identification using sketches of features
{'venue': 'IET Biom.', 'journal': 'IET Biom.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}