针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时...针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时记忆(Bi-Directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络的iLBC语音隐写检测算法.通过分析隐写对不同阶段参数带来的影响,提取线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化和增益量化过程中的多种隐写特征,并分别输入到相应的BiLSTM检测网络,最后将各检测网络的结果进行融合,得到最终隐写检测结果 .实验表明,所提算法可以实现多阶段下的联合隐写检测,而且在语音时长较短时,仍能取得优异的检测结果,平均检测准确率达到了90%以上.展开更多
文摘针对传统互联网低比特率编解码器(internet Low Bit Rate Codec,iLBC)语音隐写主要集中在线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化或增益量化的单个阶段,难以应对多阶段下的联合隐写检测等问题,提出一种基于多特征融合和双向长短时记忆(Bi-Directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络的iLBC语音隐写检测算法.通过分析隐写对不同阶段参数带来的影响,提取线性频谱频率系数矢量量化、码本搜索矢量量化和增益量化过程中的多种隐写特征,并分别输入到相应的BiLSTM检测网络,最后将各检测网络的结果进行融合,得到最终隐写检测结果 .实验表明,所提算法可以实现多阶段下的联合隐写检测,而且在语音时长较短时,仍能取得优异的检测结果,平均检测准确率达到了90%以上.
