基于神经网络的数字音频双重语义水印算法

基于语义的数字水印算法研究是当前数字音频内容管理领域的热点问题,该文设计基于统一内容定位技术的音频语义标引框架,建立数字音频语义水印模型。提出了基于RBF神经网络的双重语义水印算法,该算法用RBF神经网络自适应选择水印嵌入的最佳音频片段,用小波变换提取所选音频片段的近似分量和细节分量,分别在两种分量中嵌入不同的语义信息,形成双重语义水印,实现语义信息和原始音频信号的一体化传输。根据语义水印信息的不同属性描述,实现音频资源的有效检测与监督。实验结果表明,当嵌入信息量较大的语义水印时,该算法仍有较好的鲁棒性和不可听性。     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

基于小波域的鲁棒音频数字水印算法

为有效保护音频数字产品,增强其抗同步攻击能力,在小波域的基础上,提出了一种新的盲检测数字音频水印算法.先将完整音频进行三层小波分解,取其低频系数,再对每个音频帧进行三层小波分解,也取其低频系数,最后分别求出两组低频系数的平均值,并进行比较判断水印嵌入位置.嵌入水印后的音频信号与原音频信号在听觉上是相似的.实验结果表明,该方法既可增强水印的不可见性,又能抵御多种攻击,具有很好的鲁棒性和实用性.     

基于纠错编码和扩频技术的同步音频水印算法

利用混沌动力力学系统中的logistic映射对水印图像进行置乱处理,并且引入扩频技术和纠错编码技术.然后对公开音频信号进行离散小波变换,并将音频的中低频小波系数划分为若干包含相等样点的片段,对于每个片段的前半段和后半段的能量进行统计,根据秘密信息的比特位,采取不改变或缩小音频信号的振幅的方法来进行嵌入秘密信息.算法在隐藏水印信息的同时,嵌入一个同步信号,使水印具有自同步能力.实验结果表明,隐藏有秘密水印信息的载体音频听觉质量没有明显下降,提取的水印信息感知质量较好.此外,该算法在受到基本攻击时几乎都具有很强的鲁棒性.     

用于版权保护与内容认证的多功能音频水印算法

针对现有的多功能音频水印算法恢复篡改区域的能力较弱问题,提出了一种多功能双音频水印算法.首先对原始音频信号分帧,结合Mel频谱倒谱系数计算每帧的相似帧,并将其作为鲁棒水印嵌入经过Torus映射的帧的低频小波系数的绝对平均值中;然后将高频小波系数的平均值作为初始值,利用Logistic序列生成认证水印信息,并通过单个量化高频系数的方法将其嵌入到音频信号中.仿真结果表明:所提出的算法具备很强的抗攻击性;脆弱水印对篡改敏感,而且篡改定位精确.     

基于(t,n)门限的自同步小波域音频盲水印技术

提出一种基于（t，n）门限的自同步小波域音频数字盲水印技术，水印嵌入过程是在小波变换域中进行的，按照秘密共享技术将水印信号分解为n份水印影子，只有t个或大于t个用户才能同时恢复水印，而t-1或更少的用户均不能恢复水印，在增加信息安全性的同时可防止信息泄漏．利用语音信号小波变换自身特点，根据小波变换系数进行基音周期检测，并以此作为水印过程的同步点，水印检测前先搜索同步点，实现水印检测和嵌入过程的自同步，检测过程采用独立分量分析技术，在不需要任何原始音频、水印、嵌入过程信息以及可能经历的攻击信息的情况下可精确恢复水印，实现盲检测，为防止欺骗攻击，在信息恢复前，利用单向散列函数抵抗欺骗攻击，该算法中水印采用的是具有实际意义的语音信号．实验表明，该算法具有很好的鲁棒性．     

基于DWT的自适应盲音频水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检测算法.对原始音频数据进行分段处理,对每个音频数据段进行DWT,自适应确定嵌入强度,将水印信号重复地嵌入到每一段音频数据小波系数的偶数点中.算法提取水印时不需要原始音频信号.仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性.     

基于能量关系的小波域音频水印方法

利用音频信号中相邻音频帧之间的高相关性,提出了一种基于相邻两音频帧在小波域的能量大小关系嵌入水印的新算法.结合每两帧之间的能量均值与能量差值特征,以确定用于嵌入水印的音频帧.实验结果表明该方法有较好的鲁棒性和不可感知性,能抵抗常见的信号处理攻击.     

一种新颖的双声道数字音频无源水印算法

提出了一种新颖的双声道数字音频无源水印算法。本算法先对需要嵌入的灰度水印图片做置乱加密处理,同时对音频左右声道分别进行三级小波分析,在三级小波低频系数中自适应地寻找左右声道的差异点作为嵌入位置。并能自适应地以水印图像大小为选择基准,将低频系数差异点进行分段。最后,根据基准值和差异参数将水印嵌入到低频系数中。实验结果表明该算法简单易行,嵌入水印后的音频几乎不能被感知改变,安全性和隐蔽性高,并且提取水印图像时无需原始音频。本方法新颖之处在于:能大幅提高嵌入水印信息量,对于灰度以及彩色图像同样适用;具有很好的隐藏性,嵌入水印后的音频难以感知水印的存在;以水印图像像素为选择基准能自适应地将水印嵌入到音频中。     

基于量化的小波域自同步数字音频水印算法

提出了基于离散小波变换的音频水印算法,与以往的音频水印算法相比,对DWT域的低频系数进行量化,具有较强的鲁棒性. 算法中引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置. 实验表明,该算法对抗噪声、有损压缩、重采样攻击具有良好的性能.     

基于一次U系统的音频数字水印新技术

本文提出了一种基于一类正交函数系—U系统的数字音频水印的新算法.该算法将水印信号嵌入到U变换后的音频文件中的中低频部分,在保证听觉质量的同时,可以提高水印的嵌入量.实验结果表明该算法对高斯白噪声、重采样、滤波,剪裁等攻击具有较强的鲁棒性和可行性,适用于音频版权的认证.     

基于音频水印技术的二值图像嵌入算法的研究

论文提出了一种新颖的、利用音频水印技术将一幅数字图像嵌入音乐中的算法。该算法在保持载体音乐音质基本无损的条件下,实现了图像完好地嵌入和提取。该算法的核心思想是利用音频水印技术的特性来实现上述目标,其中具体用到了音频的自动分段技术和倒谱分析技术。实验结果表明,该算法具有较好的透明性,能够成功地提取出嵌入的图像水印信息;同时,对M P3压缩、低通滤波、白噪声等同步攻击有较强的鲁棒性。     

一种基于线性预测系数多级矢量量化的语音零水印

提出一种基于线性预测系数多级矢量量化的数字零水印算法.通过对语音信号的线性预测系数进行多级矢量量化与待嵌入水印进行异或得到检测密钥,并在接收端进行盲水印提取.实验结果证明,该算法对于各种攻击尤其对幅度缩放、低通滤波和音量标准化具有较好的鲁棒性和不可见性.     

基于直方图特性的时域鲁棒音频水印算法

鲁棒音频水印算法应该能够抵抗多种典型攻击,但目前具有这种综合性能的算法还很少。在详细分析时域数据受到攻击前后的分布基础上,发现了数据统计均值呈现出良好的不变特性,且数据直方图4个连续Bin样本关系总是保持在±50之内。提出了基于概率统计特征的通用数据选择方法,适用于正态分布数据的水印隐藏要求。然后,利用直方图4个连续Bin样本的稳定关系原理,设计了基于统计特征的水印嵌入和提取算法。实验结果表明：该算法除了能抵抗MP3、重采样、重量化和规一化攻击外,还完全能够抵抗4k低通滤波、1050至70％的基频不变TSM、以及10％和200％的重采样TSM攻击,而且在10％至250％的范围内容完全抵抗音量缩放攻击。此外,建立的步长调配因数有助于进一步提高隐藏效果。     

一种新的数字音频水印算法

提出了一种在数字音频信号中嵌入水印的新算法．算法首先对数字音频信号作多尺度离散小波变换(DWT)，然后在离散小波变换域内通过改变一些中频系数的方法嵌入水印．嵌入水印后的音频信号与原始音频信号在听觉上是相似的．仿真试验表明该算法具有较强的稳健性，可用于数字音频产品的版权保护．     

音频水印中回声同步信号的性能分析

同步信息是实现水印盲检测的一种有效途径,根据人耳听觉系统的后掩蔽效应,将回声信号作为同步信息嵌入到音频载体中,并利用回声信号和原始音频信号之间高度相关特性,将回声同步信号检出,实验表明,除MP3以外的多种攻击形式,该方法具有一定的鲁棒性,在随机插入或删除一些采样点的攻击中,通过检测回声同步信号,可以有效地提高检测水印信号和原始水印信号之间的相似度。     

一种DCT域自适应鲁棒音频盲水印算法

水印强度是数字水印技术中水印鲁棒性重要的参数,目前大多数的水印算法均利用实验来确定嵌入的水印强度.文中提出的一种在离散余弦变换域根据信噪比来自适应计算音频水印强度的算法,实现了水印的盲提取.为了保证水印的安全性,算法对水印采取了伪随机数加密和混沌加密.实验的结果表明水印算法对常见的音频信号处理操作/攻击具有较好的鲁棒性.