一种基于改进型CZT的低信噪比条件下的音频篡改检测框架

《Forensic Science International》：An Audio Tampering Detection Framework for Low SNR Conditions Based on Modified CZT

电网频率（ENF）低信噪比下提取方法及篡改检测框架研究。提出改进Chirp Z变换（MCZT）提取ENF，结合Pearson相关系数和欧氏距离进行篡改检测，仿真和硬件实验验证其噪声抑制和检测性能优于现有方法。

　　在数字音频技术迅猛发展的背景下，音频编辑和篡改行为变得愈发普遍且隐蔽，这使得音频的真实性验证变得极具挑战性。特别是在法律诉讼、新闻报道以及身份认证等关键场景中，音频篡改检测对于确保证据的完整性与可信度具有重要价值。因此，开发一种高效的音频篡改检测方法，尤其是能够适应低信噪比（SNR）环境的方案，成为当前音频取证研究的重点方向。

本文提出了一种基于改进型Chirp Z变换（MCZT）的音频篡改检测框架（ENF-ETD），旨在提高在低SNR条件下对电力网络频率（ENF）信号的提取能力和抗干扰性能。该方法不仅能够有效识别音频是否被篡改，还能进一步判断篡改的具体类型。此外，通过仿真和硬件实验的验证，展示了该框架在噪声抑制和音频篡改检测方面的优越性。

在数字音频中，ENF信号的提取是音频取证的核心环节之一。ENF指的是电网供电频率，通常为50Hz或60Hz，其波动与电网负载变化密切相关，表现出明显的随机性。然而，在实际应用中，由于音频信号常受到环境噪声的干扰，ENF信号的提取往往面临精度下降和匹配困难的问题。尤其是在低SNR条件下，这些挑战更加突出，影响了ENF信号与参考数据库之间的匹配关系，进而影响音频真实性鉴定的可靠性。

为了应对这一问题，本文引入了MCZT方法。传统的Chirp Z变换（CZT）虽然能够提供更灵活的频率与时间分辨率之间的权衡，但其较高的计算复杂度和内存需求限制了其在实际应用中的广泛使用。因此，本文对CZT进行了改进，使其在保持计算效率的同时，具备更高的频率提取精度。MCZT方法通过优化信号处理流程，能够在低SNR环境下更有效地捕捉ENF信号，提高其抗噪声能力。

在ENF信号提取之后，本文采用Pearson相关系数（PCC）和欧几里得距离（ED）作为评估指标，用于衡量ENF估计的准确性，并判断音频是否被篡改。PCC用于衡量提取出的ENF信号与参考频率数据库之间的相关性，而ED则用于评估两者之间的差异程度。通过这两种指标的结合，可以更全面地分析ENF信号的匹配情况，从而提高音频篡改检测的准确性。

此外，本文还设计了一个硬件平台，用于验证ENF-ETD框架的实际性能。该平台包括笔记本电脑、麦克风、智能手机、全球定位系统（GPS）天线、电压分压器和外部声卡等设备。电压分压器用于将220V/50Hz的交流电压转换为0.1V的低电压信号，以便于后续的音频采集和处理。通过实验数据的对比分析，展示了ENF-ETD框架在低SNR环境下的稳定性与有效性，表明其在噪声抑制和音频篡改检测方面优于一些现有的先进方法。

在实际应用中，ENF信号的提取不仅依赖于信号处理算法的优化，还需要结合系统设计与硬件配置。例如，音频信号的采集质量直接影响ENF信号的提取效果，因此需要采用高精度的麦克风和外部声卡等设备，以确保信号的完整性。同时，GPS天线用于获取时间戳信息，为ENF信号与参考数据库的匹配提供依据。通过将这些设备与MCZT方法相结合，可以构建一个更加完整的音频篡改检测系统。

目前，音频篡改检测技术主要包括基于参数谱分析和离散傅里叶变换（DFT）的方法。参数谱分析通过设定特定的参数来识别音频中的谐波成分，如基于信号参数估计的旋转不变技术（ESPRIT）、滑动窗口ESPRIT以及矩阵笔尖（MP）方法等。这些方法虽然在一定程度上提高了频率分辨率，但仍然受到噪声干扰的影响，并且在低SNR条件下表现不佳。相比之下，DFT方法虽然不依赖于信号特征的假设，但在处理频率调制信号时容易出现频谱泄漏和栅栏效应，限制了其应用范围。

为了解决这些问题，一些研究者提出了基于窗口插值的DFT方法，如逆窗口快速傅里叶变换（IWFFT）和迭代DFT等。这些方法通过优化频率分辨率和减少频谱泄漏，提高了频率估计的准确性。然而，在低SNR条件下，这些方法仍然难以兼顾频率和时间分辨率，导致ENF信号提取的精度和鲁棒性不足。因此，本文提出MCZT方法，通过改进信号处理流程，能够在低SNR条件下更有效地提取ENF信号，提高其抗干扰能力。

在ENF信号提取之后，本文进一步提出了ENF-ETD框架，用于音频篡改检测。该框架由三个主要部分组成：参考频率数据库的建立、ENF信号的提取以及数据库匹配与篡改检测。在参考频率数据库的建立过程中，需要采集电网频率信号，并与音频信号同步记录。通过这种方式，可以确保ENF信号与参考数据库之间的匹配关系，为后续的音频真实性鉴定提供依据。

在ENF信号提取过程中，MCZT方法能够提供更高的频率分辨率，同时保持较低的计算复杂度。通过优化信号处理流程，MCZT方法能够在低SNR条件下更有效地捕捉ENF信号，提高其抗噪声能力。实验结果表明，MCZT方法在低SNR条件下提取出的ENF信号与参考频率数据库之间的PCC值始终保持在0.9764以上，而ED值则低于0.3355，表明其在噪声抑制和频率估计方面具有显著优势。

在数据库匹配与篡改检测过程中，ENF-ETD框架通过将提取出的ENF信号与参考数据库进行对比，判断音频是否被篡改。如果音频中的ENF信号与参考数据库中的频率信号存在明显差异，则可能表明音频被篡改过。通过这种方式，可以准确识别音频的篡改类型，并进一步验证其真实性。实验结果表明，该框架在低SNR条件下能够有效检测音频篡改，提高音频真实性鉴定的准确性。

本文的研究还表明，MCZT方法在低SNR条件下的表现优于现有的多种ENF信号提取方法。通过仿真和硬件实验的验证，展示了MCZT方法在噪声抑制和频率估计方面的优越性。同时，ENF-ETD框架的构建为音频篡改检测提供了更加完整的解决方案，能够有效识别音频是否被篡改，并判断篡改的具体类型。

在实际应用中，ENF信号的提取不仅需要考虑信号处理算法的优化，还需要结合系统设计与硬件配置。例如，音频信号的采集质量直接影响ENF信号的提取效果，因此需要采用高精度的麦克风和外部声卡等设备，以确保信号的完整性。同时，GPS天线用于获取时间戳信息，为ENF信号与参考数据库的匹配提供依据。通过将这些设备与MCZT方法相结合，可以构建一个更加完整的音频篡改检测系统。

此外，本文的研究还表明，MCZT方法在低SNR条件下的表现优于现有的多种ENF信号提取方法。通过仿真和硬件实验的验证，展示了MCZT方法在噪声抑制和频率估计方面的优越性。同时，ENF-ETD框架的构建为音频篡改检测提供了更加完整的解决方案，能够有效识别音频是否被篡改，并判断篡改的具体类型。

在音频篡改检测过程中，除了ENF信号的提取和匹配，还需要考虑音频信号的完整性分析。例如，音频信号的波形特征、频谱分布以及时间戳信息都可以作为判断音频是否被篡改的依据。通过结合这些信息，可以更全面地分析音频的真实性，并提高检测的准确性。实验结果表明，ENF-ETD框架在低SNR条件下能够有效检测音频篡改，提高音频真实性鉴定的准确性。

本文的研究成果不仅为音频篡改检测提供了新的方法，也为音频取证技术的发展做出了贡献。通过MCZT方法的改进和ENF-ETD框架的构建，可以提高ENF信号的提取精度和抗噪声能力，从而增强音频真实性鉴定的可靠性。同时，实验结果表明，该框架在低SNR条件下具有良好的性能，能够有效检测音频篡改，并为音频取证提供更加完善的解决方案。

总之，本文提出的MCZT方法和ENF-ETD框架在低SNR条件下的音频篡改检测中具有重要的应用价值。通过优化信号处理流程，提高ENF信号的提取精度，结合PCC和ED指标进行评估，可以更全面地分析音频的真实性，并提高检测的准确性。同时，硬件平台的设计和实验数据的验证进一步证明了该框架的有效性，为音频取证技术的发展提供了新的思路和方法。