Yüksek Çözünürlüklü Spektrogramlar ve XFeat Derin Öznitelikleri ile Ses Kopyala-Taşı Sahteciliği Tespiti
Abstract
Ses kopyala–taşı sahteciliği aynı ses kaydı içinden alınan bir segmentin tekrar aynı kayda farklı bir zaman aralığında yapıştırılmasıyla gerçekleştirilmektedir. Sahteciliğin aynı kayıt içerisinde yapılması nedeniyle, kaynak/hedef segment aynı kanal ve arka plan karakteristiğine sahip olması sahtecilik tespitini oldukça güçleştirmektedir. Bu amaçla önerilen çalışmada, sinyal yüksek çözünürlüklü spektrogram görüntülerine dönüştürülerek XFeat tabanlı derin yerel tanımlayıcılarla tekrarlayan zaman–frekans örüntüleri eşleştirilir. Aday eşleşmeler frekans tutarlılığı ve zamansal ayrıklık kısıtlarıyla süzülür; tanımlayıcı benzerliği ve yama düzeyi NCC doğrulamasıyla yalancı eşleşmeler elenir. Doğrulanan eşleşmelerin zaman ofsetinde kümelenmesi histogram oylama ile baskın kaymayı verir ve bu kayma üzerinden sahte segment sınırları lokalize edilir. Yerel doku-temelli eşleştirme ve çok aşamalı doğrulama yapısı sayesinde yöntem, bozulma koşullarında dahi tekrar eden spektral örüntüleri koruyarak ataklara karşı dayanıklı bir tespit/lokalizasyon profili sunar. Yöntem, TIMIT-ACMF, Arabic-ACMF ve Türkçe-ACMF veri setlerinde ataksız ve farklı saldırı koşullarında doğruluk ve F-ölçümü ile değerlendirilmiş; en yüksek sonuçlar Arabic-ACMF (ataksız) %92,50 / %92,50, TIMIT-ACMF (ataksız) %90,62 / %89,86 ve Türkçe-ACMF (medyan filtreleme) %90,64 / %91,41 olarak elde edilmiştir.
Keywords
ACMF, Ses adli analizi, Spektrogram, Derin anahtar nokta, XFeat
References
- Xiao, J. N., Jia, Y. Z., Fu, E. D., Huang, Z., Li, Y., & Shi, S. P. (2014). Audio authenticity: Duplicated audio segment detection in waveform audio file. Journal of Shanghai Jiaotong University (Science), 19(4), 392-397.
- Su, Z., Li, M., Zhang, G., Wu, Q., & Wang, Y. (2023). Robust audio copy-move forgery detection on short forged slices using sliding window. Journal of Information Security and Applications, 75, 103507.
- Su, Z., Li, M., Zhang, G., Wu, Q., Li, M., Zhang, W., & Yao, X. (2022). Robust audio copy-move forgery detection using constant Q spectral sketches and GA-SVM. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 20(5), 4016-4031.
- Yan, Q., Yang, R., & Huang, J. (2015, April). Copy-move detection of audio recording with pitch similarity. In 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 1782-1786). IEEE.
- Yan, Q., Yang, R., & Huang, J. (2019). Robust copy–move detection of speech recording using similarities of pitch and formant. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 14(9), 2331-2341.
- Imran, M., Ali, Z., Bakhsh, S. T., & Akram, S. (2017). Blind detection of copy-move forgery in digital audio forensics. IEEE Access, 5, 12843-12855.
- Mannepalli, K., Krishna, P., Krishna, K., & Krishna, K. R. (2019). Copy and move detection in audio recordings using dynamic time warping algorithm. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9(2), 2244-2249.
- Ustubioglu, B., Küçükuğurlu, B., & Ulutas, G. (2022). Robust copy-move detection in digital audio forensics based on pitch and modified discrete cosine transform. Multimedia Tools and Applications, 81(19), 27149-27185.
- Huang, X., Liu, Z., Lu, W., Liu, H., & Xiang, S. (2019). Fast and effective copy-move detection of digital audio based on auto segment. International Journal of Digital Crime and Forensics (IJDCF), 11(2), 47-62.
- Peng, K., Shi, C., Li, X., Qi, C., Qiu, X., & Niu, X. (2025). Robust audio copy-move detection and localisation based on Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution and adaptive processing. Applied Acoustics, 231, 110429.