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J-GLOBAL ID：202002262157500608   整理番号：20A0433140

オーディオ記録におけるENF信号強調【JST・京大機械翻訳】

ENF Signal Enhancement in Audio Recordings

著者 (2件)： Hua Guang (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Haijian (School of Electronic Information, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 15  ページ： 1868-1878  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気ネットワーク周波数(ENF)ベースのオーディオフォレンジックスにおいて,質問されたオーディオ記録において捕捉されたENF信号を推定し,認証目的のために分析する。しかし,捕捉されたENF信号は通常,非常に強い雑音と干渉によって汚染される。本論文では,音声記録におけるENF信号強調のためのロバストなフィルタリングアルゴリズム(RFA)を提案した。これは,付加雑音を効果的に抑制し,その後のENF推定を容易にし,特に実用的な低信号対雑音比(SNR)状況において可能である。提案したアルゴリズムは,解析的正弦波周波数変調(SFM)信号の瞬時周波数(IF)として前処理したオーディオ信号(ENF信号プラス雑音)の時間領域表現を符号化する。次に,カーネル関数を用いて,ピークが解析信号のIFsに対応する正弦波時間-周波数分布(STFD),すなわち雑音除去ENF信号を生成した。STFDピークを見出すことは,もし付加雑音がゼロ平均広センス定常(WSS)プロセスであるならば,カーネル関数の平均位相を見出すことと等価であることを証明した。RFAはフィルタ出力でSNRを改善する雑音低減機構として役立つ。一般的な周波数推定法と組み合わせて,ENF抽出精度は,それを使用することなく提案したRFAの使用によって実質的に改良することができた。著者らの提案の有効性を例証するために,合成および実験結果の両方を提供した。信頼できるENF抽出は,-20dB SNRまでの雑音レベル下で達成でき,RFAは広範囲のENFベース法医学応用に適している。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  位相 ,  雑音指数 ,  周波数変調 ,  *オーディオ機器 ,  ロバスト性 ,  雑音除去 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク ,  正弦波 ,  解析信号 ,  認証 ,  雑音 ,  周波数推定 ,  音声信号

分類 (4件)： 移動通信  (ND08030H) ,  雑音一般  (ND04010J) ,  音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： オーディオ ,  信号強調