УДК 621.317+681.849

ОБОСНОВАНИЕ ПРИНЦИПИАЛЬНОЙ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ
СЕТЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ
СЛЕДОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ФОНОГРАММ

Соловьев Виктор Иванович,
кандидат техн. наук, доцент, заместитель заведующего кафедрой Восточноукраинского национального университета имени Владимира Даля, Северодонецк,  edemsvi@gmail.com

Рыбальский Олег Владимирович,
доктор техн. наук, профессор, главный научный сотрудник, профессор кафедры Национальной академии внутренних дел, Киев,  rov_1946@ukr.net

Журавель Вадим Васильевич,
кандидат техн. наук, заведующий лабораторией Киевского научно-исследовательского экспертно-криминалистического центра МВД Украины, Киев,  fonoscopia@ukr.net

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ENFSI working group for forensic speech and audio analysis. URL: hppt://www.еnfsi.eu/ about-enfsi/structure/working-groups/speech-and-аudio.


2. Korycki R. Methods of time-frequency analysis in authentication of digital audio recordings. INTL Journal of Electronics and Telecommunications. 2010. Vol. 56, N 3. P. 257–261.


3. Nicolalde D.P., Apolinario J.A. Evaluating digital audio authenticity with spectral distances and ENF phase change. Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2009. P. 1417–1420.


4. Nicolalde D.P., Apolinario J.A., Biscainho L.W.P. Audio authenticity: Detecting ENF discontinuity with high precision phase analysis. IEEE Transactions on Information Forensics and Security. 2010. Vol. 5, Iss. 3. P. 534–543.


5. Rappaport D. Establishing a standard for digital audio authenticity: A critical analysis of tools, methodologies, and challenges thesis directed by catalin grigoras. URL: http://aquarius.ime.eb.br /~apolin/papers/IEEETIFS2010Daniel.pdf.


6. Cooper A.J. An automated approach to the Electric Network Frequency (ENF) criterion — Theory and practice. International Journal of Speech Language and the Law. 2009. Vol. 16, N 2. P. 193–218.


7. Huijbregtse M., Geradts Z. Using the ENF criterion for determining the time of recording of short digital audio recordings. In: Computational Forensics. IWCF 2009. Lecture Notes in Computer Science. Geradts Z.J.M.H., Franke K.Y., Veenman C.J. (Eds). 2009. Vol 5718. P. 116–124.


8. Catalin G. Statistical tools for multimedia forensics. The 39th AES International Conference Audio Forensics: Practices and Challenges (June 17, 2010), Hillerod, Denmark, 2010.


9. Jenkins C.W. An investigative approach to configuring forensic electric network frequency databases. Master’s Thesis, University of Colorado Denver, 2011.


10. Brixen E. Audio metering measurements, Standards and practices. Second ed. Oxford, United Kingdom: Focal Press, 2011. 264 p.


11. Cooper A.J. Detection of copies of digital audio recordings produced using analogue interfacing. International Journal of Speech, Language, and the Law. 2008. Vol. 15, N 1. Р. 67–95.


12. Grigoras C., Smith J.M., Jenkins C.W. Advances in ENF database configuration for forensic authentication of digital media. 131st Convention of the Audio Engineering Society (October 20–23, 2011), New York, 2011.


13. Moon C.-B., Kim H., Kim B.M. Audio recorder identification using reduced noise features. In: Ubiquitous Information Technologies and Applications. Lecture Notes in Electrical Engineering. Berlin; Heidelberg: Springer, 2014. Vol. 280. P. 35–42.


14. Aggarwal R., Singh S., Roul A.K., Khanna N. Cellphone identification using noise estimates from recorded audio. In: Communications and Signal Proc. (ICCSP), 2014 International Conference on. IEEE. 2014, P. 1218–1222.


15. Рибальський О.В. Застосування вейвлет-аналізу для виявлення слідів цифрової обробки аналогових і цифрових фонограм у судово-акустичній експертизі. Київ: Нац. акад. внутр. справ України, 2004. 167 с.


16. Журавель В.В. Особенности формирования фонограмм, записанных с телефонных каналов. Сучасна спеціальна техніка. 2015. № 4 (43). С. 26–31.


17. Рыбальский О.В Модели нестандартной подделки цифровых фонограмм. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2003. Т. 5, № 4. С. 25–32.


18. Бобрицький С.М., Стороженко С.В. Дослідження ознак монтажу записів, виконаних цифровими записуючими пристроями. Зб. наук. праць «Теорія та практика судової експертизи і криміналістики». Харків: Право, 2011. Вип. 11. С. 353–361.


19. Рыбальский О.В., Жариков Ю.Ф. Современные методы проверки аутентичности магнитных фонограмм в судебно-акустической экспертизе. Киев: Нац. акад. внутр. дел Украины, 2003. 302 с.


20. Рыбальский О.В. Основные положения теории выявления следов цифровой обработки фонограмм и особенности ее программной и методической реализации в экспертизе материалов и средств видеозвукозаписи. Ч. 1. Захист інформації. 2006. Т. 8, № 1 (28). С. 71–76.


21. Рыбальский О.В., Соловьев В.И., Журавель В.В. Следы монтажа в цифровых фонограммах, выполненного способом вырезания и перестановки фрагментов. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2016. Т. 18, № 1. С. 32–41.


22. Рыбальский О.В., Журавель В.В. Экспериментальное подтверждение результатов моделирования механизма возникновения идентификационных признаков монтажа в цифровых фонограммах. Сучасні інформаційні та електронні технології: Зб. наук. пр. 17 Міжнародної науково-практичної конференці (Одеса, 23–27 травня, 2016 р.). С. 125–126 .


23. Рыбальский О.В., Соловьев В.И., Журавель В.В. Экспериментальная проверка эффекта изменения фрактального состава сигналов при монтаже фонограммы способом вырезания и перестановки фрагментов. Сучасна спеціальна техніка. 2016. № 3 (46). С. 75–85.


24. Рыбальский О.В., Соловьев В.И., Журавель В.В. Основные требования к системе выявления точек цифрового монтажа в фонограммах и методология ее создания. Інформатика та математичні методи в моделюванні. 2018. Т. 8, № 3. С. 232–237.


25. Yoshua Bengio. Deep learnning. Lxmls 2015. Machine Learnning Summer Shool. Lisbon, Portugal, 2015, 124 p. URL: http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/.