本书对数字视听资料分析检验技术的一般原理和方法进行系统分析和应用探讨，内容包括数字语音分析处理和自动鉴定、数字图像复原、以伪作检测为基础的数字语音和数字图像真实性检验、视频目标行为分析等。
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第1章 概论 1
1.1 数字视听资料分析检验的技术背景 1
1.2 数字视听资料分析检验的技术内容 2
1.2.1 数字视听资料复原 2
1.2.2 数字视听资料理解 3
1.2.3 数字视听资料检验 4
1.3 数字视听资料分析检验的理论基础 8
1.3.1 信号的理想采样与广义采样 9
1.3.2 信号的基本变换 11
1.3.3 统一的框架：函数逼近与逆问题求解 15
1.4 本章小结 17
参考文献 17
第2章 数字语音表示与增强和噪声抑制 25
2.1 引言 25
2.2 数字语音表示与增强 25
2.2.1 基于复STFT域字典学习的语音表示和特征提取 26
2.2.2 基于KNR的数字语音端点检测与增强 29
2.3 数字语音降噪技术 37
2.3.1 固定频率噪声的带阻滤波技术 38
2.3.2 自适应宽带滤波技术 39
2.3.3 自适应逆滤波技术——变换法 42
2.3.4 频域自适应滤波与频率补偿技术 45
2.4 本章小结 48
参考文献 48
第3章 数字语音自动鉴定 51
3.1 引言 51
3.2 数字语音特征提取 51
3.2.1 数字语音预处理 52
3.2.2 数字语音典型特征提取 53
3.3 数字语音特征分类 57
3.3.1 GMM方法 57
3.3.2 贝叶斯统计推断与似然比方法 59
3.4 数字语音自动鉴定应用实验 64
3.4.1 基于GMM和KNR分类的说话人识别实验 64
3.4.2 基于LR方法的声纹自动鉴定 67
3.5 本章小结 74
参考文献 74
第4章 数字语音真伪检验 78
4.1 引言 78
4.2 基于语音背景特征分析的真伪检验 79
4.2.1 基于背景噪声特性分析的真伪检验 79
4.2.2 基于背景周期性声响的真伪检验 81
4.2.3 基于电网信号特征的真伪检验 82
4.3 基于音频信号固有特征分析的真伪检验 87
4.3.1 基于音频信号波形特征分析的真伪检验 87
4.3.2 基于自然音频信号谱分析的真伪检验 92
4.4 基于音频伪作特征分析的真伪检验 97
4.4.1 复制粘贴检测 97
4.4.2 二次编码检测 100
4.5 本章小结 106
参考文献 106
第5章 数字图像复原I：去噪与超分辨 109
5.1 引言 109
5.2 基于核回归的图像去噪 109
5.2.1 基于加权核回归的图像去噪 110
5.2.2 基于改进SVD和再生核回归的图像去噪 115
5.2.3 图像去噪应用实验 117
5.3 基于KNR的图像放大和多帧融合超分辨 118
5.3.1 基于插值和KNR曲面拟合的图像放大 119
5.3.2 基于运动估计的多帧融合超分辨 123
5.3.3 基于特征配准的多帧融合超分辨 139
5.4 本章小结 145
参考文献 145
第6章 数字图像复原Ⅱ：解模糊 150
6.1 引言 150
6.2 模糊核估计 150
6.2.1 运动模糊核估计 150
6.2.2 散焦模糊核估计 157
6.2.3 一般模糊核的估计 163
6.3 解模糊算法 166
6.3.1 基于自适应加权核回归的图像解模糊 166
6.3.2 基于加权总变分正则化半二次模型求解算法的图像解模糊 170
6.4 本章小结 173
参考文献 173
第7章 数字图像伪作检测 177
7.1 引言 177
7.2 基于重采样特征分析的伪作检测 177
7.2.1 信号重采样的基本过程 177
7.2.2 传统重采样检测算法及其存在的问题 178
7.2.3 改进的重采样检测算法 183
7.3 基于压缩编码特征分析的伪作检测 190
7.3.1 非压缩图像的JPEG压缩历史检测 191
7.3.2 基于双重JPEG压缩特性分析的伪作检测 191
7.3.3 抗裁剪的JPEG图像压缩历史及合成篡改检测方法 198
7.4 基于模糊特性分析的伪作检测 205
7.4.1 模糊痕迹检测的典型算法 205
7.4.2 模糊痕迹检测的改进算法 207
7.5 本章小结 214
参考文献 214
第8章 视频目标行为分析简介 218
8.1 引言 218
8.2 视频目标行为分析的现有典型方法 218
8.2.1 视频目标行为分析的传统方法简述 219
8.2.2 视频目标行为分析的深度学习方法简述 220
8.3 视频目标行为分析的改进方法 220
8.3.1 基于传统多特征融合的行为识别 220
8.3.2 基于深度学习的行为识别 229
8.4 本章小结 249
参考文献 249
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