一种基于倒谱变换的自同步音频水印算法

本文提出了一种基于倒谱变换的自同步数字音频水印算法。算法对音频载体分段后,将同步码嵌入到时域上,将水印信息嵌入到变换域上。水印的提取不需要原始音频信号,是一种盲水印算法。实验结果表明,嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性,而且对添加噪声、重新采样、低通滤波、重新量化和剪切攻击也具有很好的稳健性。     

基于DCT与DWT的音频水印算法

采用DCT和DWT两种方法相结合的抗同步攻击的鲁棒性数字音频水印算法,利用DWT的多分辨率特性以及DCT的解相关能力和聚能作用,并且在音频分段后引入同步技术,在保证不可感知性和稳健性的良好平衡下实现了水印的盲检测。使用纠错码技术进行水印的嵌入,以此来降低水印的检测错误率。在接收端进行盲提取。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和不可感知性。     

基于小波和倒谱域的数字音频水印算法

给出一种基于小波和倒谱域的强鲁棒数字音频水印算法。该算法利用人耳听觉模型和频率掩蔽效应,选择出音频小波变换后对人耳听觉不敏感的低频系数,对其进行分帧并作倒谱变换。再利用倒谱域能量集中在零点附近的特性,将一段伪随机序列嵌入在每帧相对稳定的倒谱系数中,从而实现水印的嵌入。采用相关检测的方法,根据相关值的极性来提取水印信息。实验表明,嵌入水印后的音频信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、MP3压缩和去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

采用混沌加密和重复码的复倒谱音频水印算法

针对数字音频产品版权保护问题,设计了一种基于混沌加密和重复码调制的复倒谱变换数字音频水印算法。算法把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,对每一帧实施复倒谱变换,将一幅包含版权信息的二值图像作为水印,利用混沌序列对其加密,再利用重复码进行纠错后嵌入到原始音频的复倒谱系数中,水印提取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,算法具有较强的鲁棒性和不可感知性。能经受添加噪声、低通滤波、重采样、重新量化、音频格式转换等常见信号的处理及攻击。     

基于音频特征的抗去同步攻击数字水印算法

抗去同步攻击的强鲁棒数字音频水印方法研究是一项富有挑战性的工作.本文结合数字音频自身特征,提出了一种基于音频内容的抗去同步攻击数字水印算法.该算法首先根据数字音频的局部能量特征,从原始载体中提取出稳定的特征点;然后以音频特征点为标识,确定用于水印嵌入的候选音频段;最后采纳量化调制策略,将数字水印嵌入到音频载体内.进行数字水印检测时,系统通过分析音频内容提取特征点,再以特征点为标识提取水印信息,水印检测无需原始音频信号参与.仿真实验结果表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规信号处理(MP3压缩、低通滤波、添加噪声等)和去同步攻击(随机剪切、幅度缩放、时间延展、抖动等)均具有较好的鲁棒性.     

奇偶量化的抗同步攻击音频水印方案

提出一种基于奇偶量化的音频水印算法,算法具有如下特点：（1）在音频信号的时间域上检索满足条件的同步信号区,同步信号区是一段具有一定长度且能量较大的音频信号;这种时间域上的同步检索具有较高的效率;（2）水印图像划分成若干块,把每一个水印分块及其分块编号嵌入在一个同步信号区的小波变换低频系数上,水印图像划分成分块循环嵌入到检索到的同步信号区,当含水印的音频信号被裁剪后,可以确保在其他音频段提取出正确的水印分块;（3）水印检测不需要参考原始音频信号,是一种盲检测水印算法。仿真实验证明了算法对常见的音频信号处理具有较好的鲁棒性和不可感知性,对同步攻击、抖动攻击具有很好的鲁棒性。     

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。     

增强鲁棒性的音频水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法.算法选择在小波系数中嵌入水印,将同步化位元码引入到音频水印的研究中,针对切割或插入额外音频段的攻击有较好的抵抗能力,并且通过重复地将水印嵌入到音频信号中,增强了鲁棒性,提取水印时不需要原始音频信号.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和不可听见性.     

基于相位调制的立体声音频数字水印

提出了一种可进行盲检测的数字音频水印算法。该算法利用人类听觉系统对音频相位变化的不敏感性,通过时变的全通滤波器,对原始音频信号进行相位调制。为了实现盲检测,将水印信号通过频移键控(PSK)赋值到立体声信号的左右声道上,然后采用短时离散傅立叶变换的方法对嵌入水印的音频信号进行检测。实验结果证明该算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于支持向量机的自同步音频水印算法*

针对如何有效抵抗去同步攻击的问题,论文提出了一种基于支持向量机的自同步音频水印新算法。该算法利用能量特性从载体音频中提取能量特征,再结合音频包络信息,利用支持向量机训练出较稳定的特征点,同时结合听觉掩蔽特性将水印信息在混合域内嵌入到数字音频中。水印检测时,利用音频的特征点实现水印的重同步,无须求助于原始音频。仿真实验结果表明,所提出的算法不仅具有较好的不可感知性,而且对音频常规处理与攻击和破坏水印检测同步特性的恶意攻击均具有较好的稳健性。