Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-14T19:20:01Z
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Previous issue date: 2018-03-27 / Este trabalho aborda o problema de autenticação passiva de áudio e objetiva propor um método automático para detecção de edições fraudulentas produzidas através da replica- ção de trechos curtos de sinal dentro de uma mesma evidência de áudio. O método proposto é baseado em um esquema adaptativo de Audio Fingerprinting. Diversos sistemas de Audio Fingerprinting existentes são analisados, e, conforme os requisitos estipulados para a aplicação forense, de elevada robustez e usabilidade, uma abordagem de Audio Fingerprinting binária baseada na distribuição do espectro de Fourier é escolhida. Um sistema adaptativo é proposto, o qual é ajustado teoricamente e empiricamente para cada evidência de áudio. As simulações mostram uma robustez do método contra distorções no domínio do tempo e da frequência. A capacidade de discriminar áudios correspondentes a um mesmo texto e diferenciá-los de réplicas também é analisada. Novas modificações são propostas, como o emprego de um critério de dupla detecção, e o sistema final obtido demonstrou ser aplicável a áudios de longa duração e robusto contra mascaramentos por inserção de ruído. / This work addresses the problem of passive audio authentication and aims to propose an automatic method to detect forgeries produced by the replication of an audio signal within the same audio evidence. The proposed method uses an adaptive Audio Fingerprinting system. Several existing systems are analyzed, and, according to the de_ned requirements of usability and robustness against masking distortions, an adaptive binary Audio Fingerprinting scheme based on the Fourier spectrum distribution is chosen. An adaptive system is proposed, which is theoretically and empirically adjusted for each audio evidence. Simulations show that the designed system is robust against time and frequency-domain distortions. The power to discriminate repeated text speech and distinguish it from audio replicas is also analyzed. Further adjustments are suggested, such as the use of a double detection criteria, and the _nal scheme was able to detect short replicas, distorted by noise insertion, even within long audio evidences
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/31501 |
| Date | 10 October 2017 |
| Creators | Távora, Rodrigo Gurgel Fernandes |
| Contributors | Nascimento, Francisco Assis de Oliveira |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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