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Time-of-recording estimation for audio recordings

机译：录音时间估计

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摘要

This work addresses the problem of ENF pattern matching in the task of time-of-recording estimation. Inspired by the principle of visual comparison, we propose a novel similarity criterion, the bitwise similarity, for measuring the similarity between two ENF signals. A search system is then developed to find the best matches for a given test ENF signal within a large searching scope on the reference ENF data. By empirical comparison to other popular similarity criteria, we demonstrate that the proposed method is more effective and efficient than the state-of-the-art. For example, compared with the recent DMA algorithm, our method achieves a relative error rate decrease of 86.86% (from 20.32% to 2.67%) and a speedup of 45 x faster search response (41.0444 s versus 0.8973 s). Last but not least, we present a strategy of uniqueness examination to help human examiners to ensure high precision decisions, which makes our method practical in potential forensic use. (C) 2017 The Author(s). Published by Elsevier Ltd. on behalf of DFRWS
机译：这项工作解决了记录时间估计任务中的ENF模式匹配问题。受视觉比较原理的启发，我们提出了一种新颖的相似性准则，即逐位相似性，用于测量两个ENF信号之间的相似性。然后开发搜索系统，以在参考ENF数据的较大搜索范围内找到给定测试ENF信号的最佳匹配。通过与其他流行相似性标准的经验比较，我们证明了所提出的方法比最新技术更有效。例如，与最新的DMA算法相比，我们的方法实现了86.86％的相对错误率降低（从20.32％降低到2.67％），并加快了45倍的搜索响应速度（41.0444 s对0.8973 s）。最后但并非最不重要的一点是，我们提出了一种独特性检查策略，以帮助人类检查员确保高精度的决策，这使我们的方法在潜在的法医使用中具有实用性。 （C）2017作者。 Elsevier Ltd.代表DFRWS发布

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