【摘 要】
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由于手机录音设备的不断普及,各种功能强大的数字媒体编辑软件的出现,鉴别手机录音设备所录制的音频数据的真伪已经成为数字取证技术关注的热点问题。本文将线性预测系数（LPC）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61672302,No.61300055);浙江省自然科学基金资助项目(No.LZ15F020010,No.Y17F020051)
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由于手机录音设备的不断普及,各种功能强大的数字媒体编辑软件的出现,鉴别手机录音设备所录制的音频数据的真伪已经成为数字取证技术关注的热点问题。本文将线性预测系数（LPC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征进行结合,得到新的特征,即线性预测梅尔频率倒谱系数（LPMFCC）。然后将LPMFCC与能量特征结合得到的组合特征作为手机的指纹,选择支持向量机LIBSVM作为分类器,在两种语音库上进行手机设备来源识别实验。实验表明,LPMFCC特征作为手机指纹进行实验的识别率相对于LPC提升了12%,相对于MFCC提升了
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