基于心理声学模型的盲音频数字水印改进型算法

以往基于离散小波变换的音频数字水印算法鲁棒性不强,无法对数字音频信号的版权进行真正地保护,因此改进了算法,利用心理声学模型,控制水印信号的嵌入,通过计算音频信号的掩蔽阀值,在保证水印嵌入不可察觉的前提下,增大水印的嵌入强度。仿真实验证明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,能有效抵御各种常见攻击,并且能实现盲检测。     

基于DWT的盲音频水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的盲音频数字水印算法，该算法采取分段重复嵌入方式在能量最强的小波系数内隐藏水印信号。仿真实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性，能有效抵御各种常见攻击，并且在水印检测时不需要原始的音频信号。     

基于变换域的音频数字零水印算法研究

针对多数音频数字水印嵌入过程中水印鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,本文讨论了一种新的数字水印技术——零水印.提出基于变换域的音频零水印二次检测算法,根据检测对象所受攻击的不同分别在DWT和SDFT域对水印进行二次检测.仿真试验证明该方法不对原始音频信号进行修改,不改变原始信号的感知质量,能够实现盲检测,保证水印的不可察觉性,鲁棒性好.     

一种基于特征点检测的音频数字水印算法

对音频数字水印系统,提出了一种基于特征点检测的水印算法.利用特征点的检测进行水印嵌入点的准确定位,应用离散余弦变换进行水印的嵌入,水印的检测过程中不需要原始信号的参与,实现了水印信号的盲检测,并较好地解决了音频数字水印检测中的同步问题.仿真实验表明该算法对低通滤波、重采样、压缩编码等信号处理和破坏水印检测同步特性的恶意攻击有较强的稳健性.     

一种基于混沌调制和双变换域的音频水印算法

针对传统音频水印算法不能实现盲提取和水印的安全性、鲁棒性不强,提出一种改进算法。采用Logistic混沌序列对降维后的水印信号作进行调制,再结合离散小波变换的多层分辨能力和离散余弦变换的能量汇聚特性,通过修改双变换域的中低频系数,在载体音频中嵌入水印信息。仿真实验表明改进算法具有更好的安全性和鲁棒性。     

基于离散小波变换的盲水印研究与仿真

研究优化水印安全性问题.由于水印图像应具备版权信息和密钥条件,针对目前音频水印算法中水印容易被提取,且检测水印时均需要原始水印图像,导致水印安全性,鲁棒性无法保证.提出了基于离散小波变换的混沌加密的音频数字水印盲算法.将混沌原理引入音频水印中,改善了水印的安全性,同时根据信号的能量对水印进行了量化嵌入,改善了水印的鲁棒性.首先利用密钥对二值水印图像进行随机置乱;然后将经过随机置乱处理的含有版权信息的二值水印图像嵌入到原始音频信号中.在水印检测过程中利用已知的密钥对水印进行重构.仿真证明,在不知道密钥的情况下,无法得出水印图像,为设计提供了依据.     

基于混沌特性的小波数字水印技术及实现

本文讨论了利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,提出了基于混沌特性的小波数字水印技术,具体包括水印嵌入算法与实现步骤、水印提取原理与过程、算法参数分析等;设计了基于混沌特性的小波数字水印仿真系统并进行了相关实验.结果表明,本文提出的数字水印技术具有良好的隐藏性、稳定性和鲁棒性.水印检测时不需要原始载体和原始水印图像,是一种比较理想的变换域盲水印算法.     

基于补丁算法的频域音频数字水印的改进方案

基于补丁算法提出了一种改进的频域音频数字水印方案．该方案在统计检测理论的基础上,用于音频信号的频域．本方案在嵌入水印信息量的问题上进行了改进,使嵌入信息量有了明显的增加,试验结果表明该方案具有更好的鲁棒性和不可见性,并且重构语音音质较好,隐藏水印能够被很好地被恢复．     

基于音频特征和低频系数较小值的水印算法

提出一种基于音频特征和DWT低频系数相对较小值的数字水印算法。分析音频帧的过零率及短时能量,选取适当的阈值初步舍弃表明信号中高频信号成分的音频帧,筛选出待处理的音频帧。将选定的音频帧拼接在一起进行小波变换,选取低频系数并分段,通过相邻3个水印比特组合的二进制之和确定水印在该段中的嵌入位置,将系数修改为相邻系数中较小的值。实验结果表明,该算法通过对音频特征的分析,能降低提取低频分量的时间复杂度,实现水印信息的盲检测,提高水印的鲁棒性。     

音频水印算法复杂性评估

数字水印技术具有鲁棒性、透明性、复杂性等特性,大部分文献对水印评估的阐述都是集中在鲁棒性上,实际上复杂性评估在数字水印评估领域也是非常重要的.因此,主要是针对数字音频水印算法嵌入函数的复杂性进行评估.给出了基本方案评估的概念,选取了两种典型的音频水印算法,应用此方案评估标准对算法进行评估,并同时论述了应用到基本方案上的嵌入参数和音频检验集.给出了两种算法复杂性评估的结果并将结果进行比较.     

基于m序列的音频水印隐藏算法

该文提出基于m序列的音频信息隐藏算法,将需要隐藏的水印信息进行m序列的扩展;对数字音频信号进行分段离散小波变换,最后将经过调制的水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中。在接收端,利用盲检测可以精确地提取水印信号。实验仿真结果表明:算法对原始载体音频信号的影响极小,具有较好的鲁棒性和透明性。     

一种基于小波域的盲检测音频水印算法

该文提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法。本算法选择在小波系数的偶数点嵌入水印,将混沌理论引入到音频水印系统的研究中,利用混沌序列将一幅有意义的二值图像加密后嵌入到原始音频的DWT域中,提取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。     

一种基于音频特征的自适应量化数字音频水印算法

针对传统的固定步长量化方法对不同种类音频载体适应性较差的缺点,提出了一种新的自适应量化步长的数字音频盲水印算法．该算法结合音频载体自身特点自适应确定量化步长,大大增强了算法对不同音频载体的适应性．仿真实验表明,该算法对于不同种类音频载体不仅具有较好的不可感知性,并且对于重采样,重量化,噪声,低通滤波及MP3压缩等攻击都具有较好的鲁棒性.     

A New Adaptive Digital Audio Watermarking Based on Support Vector Regression

On the basis of support vector regression (SVR), a new adaptive blind digital audio watermarking algorithm is proposed. This algorithm embeds the template information and watermark signal into the original audio by adaptive quantization according to the local audio correlation and human auditory masking. The procedure of watermark extraction is as follows. First, the corresponding features of template and watermark are extracted from the watermarked audio. Then, the corresponding feature of template is selected as training sample to train SVR and an SVR model is returned. Finally, the actual outputs are predicted according to the corresponding feature of watermark, and the digital watermark is recovered from the watermarked audio by using the well-trained SVR. Experimental results show that our audio watermarking scheme is not only inaudible, but also robust against various common signal processing (such as noise adding, resampling, requantization, and MP3 compression), and also has high practicability. In addition, the algorithm can extract the watermark without the help of the original digital audio signal, and the performance of it is better than other SVM audio watermarking schemes.     

对谱弯折DCT音频水印算法的再研究

近几年,音频数字水印技术越来越引起了人们的极大兴趣,各种新方法和技术不断提出,如何将这些方法和技术应用于实际音频作品的版权保护中,并非易事。文章在借助Choi等犤1犦的谱弯折音频水印算法解决版权保护的实际问题时,经大量的实验验证和理论分析,认为谱弯折方法对信号处理类(包括MP3压缩、重采样等)的攻击相当脆弱,不具备鲁棒性。     

自适应小波域数字音频水印嵌入算法研究

以整型提升小波变换、人类听觉掩蔽特性、数字音频局部邻域特性为基础，提出了一种自适应小波域数字音频水印嵌入算法，该算法具有以下特点：（1）结合人类听觉系统的掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定；（2）引入了高效的整型提升小波变换；（3）利用数字音频的局部邻域特性，实现了数字水印嵌入深度的智能调节；（4）数字水印信息的提取不需要原始音频信号．对比实验表明：该自适应数字音频水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性（特别是叠加噪声与低通滤波）。     

基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法

随着因特网的发展,数字水印技术被广泛应用于数字图像、音频、视频等多媒体产品的版权保护。按照水印检测的方式可把数字水印分为盲水印和明文水印。文中提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法,首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,对宿主图像进行小波分解,然后通过改变两个小波子带相应系数的大小关系来嵌入水印信息。其中对相应小波系数修改权值的设置,利用了基于小波域的人眼视觉系统的特点。提取水印不需要原始图像。实验表明该算法在抵抗JPEG压缩、剪切和盐椒噪声等攻击有比较好的鲁棒性。     

基于离散余弦变换的自适应数字音频水印技术研究

提出了一种将灰度图像嵌入到音频信号的数字水印算法 .该算法以包含丰富信息的灰度图像作为数字水印 ,首先利用 DCT静态图像压缩技术 ,将二维数字水印 (灰度图像 )编码成一维二进制序列并进行随机置乱 ,再对数字音频信号进行分段处理并依据人类听觉系统 (HAS)择段做离散余弦变换 (DCT) ,最后在离散余弦变换域内通过修改中高频 DCT系数完成水印信息的自适应嵌入 .实验结果表明 :该自适应数字音频水印算法不仅具有较好的透明性 ,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性     

稳健局部特征非下采样小波域数字水印

目的 基于数字水印技术的音乐作品版权保护是学术界的研究热点之一,多数数字音频水印方案仅仅能够对抗简单的常规信号处理,无法有效抵抗破坏性较强的一般性去同步攻击。为此,提出了一种基于稳健局部特征的非下采样小波域数字水印算法。方法 利用非下采样小波域平滑梯度检测算子从载体音频中提取稳定的音频特征点,结合数字音频样本响应确定局部特征音频段,采用量化调制策略将数字水印信号重复嵌入局部特征音频段中。结果 选取4段典型的采样频率为44.1 kHz、量化精度为16 bit、长度为15 s的单声道数字音频信号作为原始载体进行测试,并与经典算法在不可感知性和鲁棒性两方面进行对比。结果表明,本文算法在含水印音频与原始载体音频间的信噪比平均提升了5.7 dB,同时常规攻击和去同步攻击下的平均检测率分别保持在0.925和0.913,高于大多数传统算法,表明了本文算法具有较好的不可感知性。在常规信号处理（MP3压缩、重新量化、重新采样等）和去同步攻击（幅度缩放、随机剪切、音调伸缩、DA/AD转换、抖动等）方面均具有较好的鲁棒性。结论 本文利用描述能力强且性能稳定的平滑梯度刻画局部数字音频性质,提出一种基于平滑梯度的非下采样小波域音频特征点提取方法,有效解决了音频特征点稳定性差且分布极不均匀的缺点,提高了数字音频水印对音调伸缩、随机剪切、抖动等攻击的抵抗能力。