Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

PL EN


2015 | 287 | 28-39, 85-95

Article title

Identyfikacja koderów MP3 oraz urządzeń rejestrujących na podstawie badania plików fonicznych poddanych stratnej kompresji

Authors

Content

Title variants

EN
Identyfication of MP3 encoders and recording equipment based on examination subjected to lossy date compression

Languages of publication

PL EN

Abstracts

PL
W pracy nakreślono problem identyfikacji koderów MP3 oraz urządzeń rejestrujących na podstawie analizy nagrań fonicznych poddanych stratnej kompresji. Zaproponowana metoda może być wykorzystana jako wsparcie dla innych rozwiązań służących do wykrywania podwójnej kompresji oraz detekcji nieciągłości. Prezentowane podejście polega na statystycznej analizie zmiennych pozyskanych bezpośrednio ze strumienia danych MP3 i stanowiących nieodłączne parametry kompresji. Wyznaczone wektory składające się z 46 cech zostały użyte jako sekwencje treningowe liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA), jednego z najpopularniejszych algorytmów uczenia maszynowego z nadzorem. Skuteczność metody identyfikacji koderów MP3 oraz urządzeń rejestrujących została przetestowana na specjalnie przygotowanej w tym celu bazie nagrań muzycznych składającej się z blisko miliona plików MP3. Wyniki badań zostały omówione w kontekście wpływu parametrów kompresji na możliwość detekcji fałszerstw w cyfrowych nagraniach fonicznych.
EN
The paper outlines the problem of identification of MP3 encoders and recording devices based on the analysis of audio recordings subjected to lossy datę compression. The proposed method can be used as a support for other solutions used to detect double compression and discontinuities. The approach is based on the statistical analysis of the variables obtained directly from the MP3 data stream and constitute an inherent element of compression performance. Designated vectors consisting of 46 features were used as training sequences of linear discriminant analysis (LDA), one of the most popular supervised machinę learning algorithms. The effectiveness of this algorithms for the identification of MP3 encoders and recording equipment was tested on a musie database consisting of nearly one million MP3 files, specially prepared for this purpose. The results of the research were discussed in the context of the influence of compression parameters on the ability to detect falsification in digital audio recordings.

Year

Issue

287

Pages

28-39, 85-95

Physical description

Dates

published
2015

Contributors

  • Biuro Badań Kryminalistycznych Agencji Bezpieczeństwa Wewnętrznego

References

  • 1. Audio Engineering Society: AES27-1996 (r2007) "Recommended Practice for Forensic Purposes - Managing Recorded Audio Materials Intended for Examination", 1996 (2007).
  • 2. Avcibas I., Hicsonmez S., Sencar H.T.: "Audio codec Identification from coded and transcoded audios", Digital Signal Processing, vol. 23 (5), 2013, 1720-1730.
  • 3. Bóhme R., Westfeld A.: "Feature-based encoder classification of compressed audio streams, Multimedia Systems, vol. 11 (2), 2005,108-120.
  • 4. EncSpot - An MP3 Analyzer, 2002, http://www. guerillasoft.nstep.com/EncSpot2
  • 5. Geiger R., Herre J. and Moehrs S.: "Analysing decompressed audio with the lnverse Decoder-towards an operative algorithm", in Proc. 112th AES Convention, Munich, May 10-13, 2002.
  • 6. Grigoras C: "Statistical tools for multimedia forensics", in Proc. 39th AES International Conference of Audio Forensics, Hillerod, Denmark, June 17-19, 2010, 27-32.
  • 7. Herre J., Schug M.: "Analysis of Decompressed Audio - The lnverse Decoder", in Proc. 109th AES Convention, Los Angeles, USA, Sept. 22-25, 2000.
  • 8. Ji S., Ye J.: "Discriminant Analysis for Dimensionality Reduction: An Overview of Recent Developments", in Biometrics: Theory, Methods, and Applications, N.V. Boulgouris, K.N. Plataniotis and E. Micheli-Tzanakou, Eds., John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA, 2009, chapter 1,1-17.
  • 9. Korycki R.: "Authenticity examination of compressed audio recordings using detection of multiple compression and encoders' identification", Forensic Science International, vol. 238(1-3), 2014,33-46.
  • 10. Korycki R.: „Badanie autentyczności cyfrowych nagrań fonicznych utrwalonych w plikach MP3", Problemy Kryminalistyki, vol. 283, 2014.
  • 11. Mathworks R2013a Documentation, Statistics Toolbox and Bioinformatics Toolbox, http://www. mathworks.com/help/documentation-center. html
  • 12. MPEG, "Coding of moving pictures and associated audio for digital storage media at up to 1.5 Mbit/s, part 3: Audio", International Standard IS 11172-3, ISO/IEC JTC1/SC29 WG11, 1992.
  • 13. Nilsson N.J.: "Introduction to machinę learning", Artificial Intelligence Laboratory, Department of Computer Science, Stanford University, 2010.
  • 14. Nilsson M.: "ID3v2 -The Audience is Informed", 1998, http://www.id3.org.
  • 15. Sieler M., Sperschneider R.: "MPEG-Layer3 Bitstream Syntax and Decoding", Wyd. 1.2, 1997.
  • 16. Wyrok SN z dnia 10 marca 1961 r., sygn. III K 49/61, OSNKW 1962, nr 1, poz. 8.

Document Type

Publication order reference

Identifiers

ISSN
0552-2153

YADDA identifier

bwmeta1.element.desklight-6c807051-175c-4fbb-b599-52fac50844d3
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.