Audioforensik-Toolbox

Aufnahmebedingungen und Bearbeitungsschritte hinterlassen oft charakteristische Spuren im Audiomaterial. Die Audioforensik-Werkzeuge des Fraunhofer IDMT helfen bei der Analyse solcher Spuren und der entsprechenden Bearbeitungsschritte. Ob Material wiederverwendet wurde, lässt sich mit Hilfe von Matching-Verfahren detektieren. Das unterstützt Broadcaster, Medienproduktion und -archive bei Qualitätsprüfungen, der effizienteren Annotation von Metadaten und Echtheitsprüfungen von Audiomaterial. Einige der genannten Verfahren wurden im Rahmen des Projekts REWIND weiter entwickelt.

Qualitätsüberprüfung von codiertem Audiomaterial

Die Audioforensik-Technologien detektieren vorangegangene Encodierschritte und -parameter im Audiomaterial. Sie erkennen, ob Audiodaten in der Vergangenheit bereits encodiert und welche Codecs mit welcher Bitrate dabei vermutlich verwendet wurden. So lassen sich Qualitätsprobleme aufdecken, versehentliche Mehrfachcodierung vermeiden, Encodierprozesse optimieren und technische Metadaten prüfen.

Metadaten-Erstellung und -Zuordnung für Produktion, Archivierung und Suche

Die Audioforensik-Technologien identifizieren die für eine Aufnahme verwendeten Geräte oder Mikrofone, detektieren nachträglich Schnitte im Audiomaterial und zeigen auf, ob Segmente in Beiträgen wiederverwendet wurden. Damit lassen sich Metadaten automatisch anreichern und effizienter annotieren. Das führt zu verbesserten Suchmöglichkeiten in Medienarchiven. Durch die Wiedererkennung von Audiosegmenten lassen sich Metadaten und Rechteinformationen zudem automatisch und kosteneffizient zuordnen und verfolgen. So werden Redundanzen und Inkonsistenzen vermieden.

Halbautomatische Echtheitsprüfung nutzergenerierter Inhalte

Ob ein vermeintlich echter Audiomitschnitt nachträglich geschnitten wurde, um dessen Bedeutung zu verfremden, kann für journalistische Recherchen sehr wichtig sein. Die Audioforensik-Technologien erkennen bestimmte Arten der Manipulation und können in solchen Fällen die Einschätzung der Glaubwürdigkeit einer Quelle unterstützen.

 

Folgende Verfahren werden zur Analyse des Audiomaterials eingesetzt:

  • Codec-Analysemodule für AAC, MP3, MP3PRO und GSM Codecs
  • Mikrofon-Klassifizierung und Mikrofon-Diskriminierung
  • Analyse der elektrischen Netzfrequenz und stabiler Töne in Aufnahmen
  • Audiosegment-Matching zur Erkennung perzeptuell identischer Audio-Segmente

Bitte kontaktieren Sie uns für ein Angebot zu Ihrem individuellen Analysefall.

Weitere Informationen

Projekt

News-polygraph

Multimodale, crowd-gestützte Technologieplattform zur Desinformationsanalyse

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AI4Media

Kompetenzzentrum für KI im Medienbereich: Robuste Audioforensik, Datenschutz, Empfehlungen

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vera.ai

Erklärbare KI-basierte Desinformations- und Herkunftsanalyse

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GEI§T

Robuste Authentifizierung von synthetischem Audiomaterial

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SpeechTrust+

Erkennung von KI-basierter Sprachsynthese und Stimmverfremdung für die Strafverfolgung

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Digger

Integration von Audio-Forensik-Tools in die Content-Verification-Plattform TrulyMedia

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REWIND

REVerse engineering von audio-VIsual coNtent Data: audio footprint detection

Forschungsthema

Mediensforensik

Vertrauenswürdige Medieninhalte