基于量化的倒谱变换数字音频水印算法

提出了一种基于复倒谱变换的数字音频水印算法。该算法充分利用了复倒谱变换的特征,将原始音频信号分成若干帧,每帧音频实施复倒谱变换后,将系数均值按照一定的量化方法嵌入水印,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,嵌入的水印不仅具有很好的透明性,而且对重新采样、低通滤波、添加噪声、重新量化、有损压缩等攻击也具有很好的鲁棒性。     

基于复倒谱变换的数字音频水印研究

提出了一种基于倒谱变换的数字音频水印算法,把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,计算指定帧的均值,对均值大于0的帧实施复倒谱变换,将复倒谱系数的均值与阈值进行比较,结合水印序列为“0”或“1”,采取缩小、增加或不改变复倒谱系数均值的方法,在复倒谱系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有健壮性、透明性,可以进行添加噪声、重采样、低通滤波、重新量化、音频格式转换等常见信号的处理与承受各方的攻击。     

基于复倒谱系数均值比较的数字音频水印算法

提出一种基于复倒谱系数均值比较的数字音频健壮、透明及盲水印算法。该算法把音频信号划分为若干帧,每帧划分为若干个节,每节包含若干个相同的采样点,对每帧的前二节实施复倒谱变换,然后比较前二节复倒谱系数的均值,结合水印序列为“0”或“1”,采取缩小、增加或不改变复倒谱系数均值的方法,在复倒谱系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受重新量化、重采样、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。与SMM算法比较,其透明性、健壮性更好。     

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。     

一种健壮的数字音频水印时域算法

提出了一种健壮的数字音频水印时域算法。把音频信号划分为若干个包含相同采样点的段,每一段划分为若干个包含相同采样点的节,对每段前二节的能量进行比较,结合水印信号及HAS(人类听觉系统,Human Auditory System)的掩蔽特性,采取不改变或缩小音频信号能量的方法,在数字音频中嵌入水印。实验证明,该算法听觉相似性好,健壮性强,可盲水印检测。     

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。     

复倒谱域自适应音频盲水印技术

提出了一种复倒谱域的自适应音频盲数字水印技术,水印嵌入过程在音频的复倒谱域中进行,并采用循环嵌入,嵌入的强度由实际应用中检测过程的具体要求控制。该文采用原始音频的一个或两个特征参数估计引起失步的参数,在水印检测前利用估计的参数对其进行同步恢复,重新获得检测和嵌入的同步。水印采用的是具有实际意义的音频。检测过程中采用独立分量分析技术,在不需要任何原始音频、水印、嵌入的信息以及攻击等信息的情况下,可以检测到水印并可精确提取水印,实现了真正意义上的盲检测。实验数据说明这种水印算法具有很好的鲁棒性。     

一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法

结合人类听觉系统,提出了一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法,充分利用复倒谱变换的性质,将原始音频信号分成若干帧,每帧实施复倒谱变换后,在对应位置按照一定的方法嵌入水印信号。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、低通滤波和重新量化等攻击也具有很好的鲁棒性。     

基于ANFIS的倒谱域盲检测混沌音频水印算法

倒谱分析广泛运用于音频信号处理的很多方面,但目前研究倒谱域音频水印算法的文献很少,而且现有的水印算法大多没有实现盲检测,不利于实际运用。该文提出了一种具有较高鲁棒性的混沌音频水印算法,并通过自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystem,ANFIS)实现了盲检测。实验证明,该算法的水印嵌入易实现,水印检测准确性高,时间代价小,具有较强的抗攻击性和较好的不可感知性,很有实用价值。     

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。     

一种改善自同步数字音频水印鲁棒性的方法

同步性是数字音频水印的一个重要问题。文章在分析数字音频水印同步性的基础上提出了一种结合音频倒频谱系数和以音频能量特征决定数字水印嵌入位置的数字水印方法。为验证此方法对于鲁棒性的改善程度,在实验中采用了多种攻击法,包括MP3压缩、时间延展、音高位移、裁切取样点等。实验结果显示该方法对于同步类攻击有相当程度的改善。     

基于MCLT变换的音频数字水印技术

在网络与数字信息给人们带来方便的同时,也给人们带来了隐患：敏感信息可能轻易地被窃取、篡改、非法复制和传播等．信息的安全与保密显得越来越重要,信息安全已成为人们关心的焦点,也是当今信息领域的研究热点之一．提出了基于MCLT变换的谱弯折音频水印算法,利用谱弯折技术,通过调整MCLT变换的角频率,可将视觉可辨的二值图像嵌人音频之中,实现水印在整个频域嵌入,算法的最大优点是嵌入量较大．经实验验证,认为谱弯折方法对MP3压缩、重采样等的攻击相当脆弱,不具备鲁棒性,属半易碎型音频水印．     

一种变换域的音频水印算法

音乐制品作为多媒体产品中的重要组成,其在线传输越来越便捷。为了防止多媒体信息被侵权及非法篡改,音频内容的版权保护变得越来越重要。作为数字产品版权保护的有效方法,数字音频水印技术已经得到了广泛的重视与研究。本文提出了一种基于独立分量分析的音频数字水印方法。嵌入水印时,对原始音频文件进行一级小波分解,在分解得到的逼近分量中利用随机混合方法嵌入水印后进行小波逆变换形成嵌入水印的音频文件。仿真实验结果表明这种方法的强鲁棒性和可行性。     

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍,给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明,该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。     

基于小波与复倒谱变换的音频数字水印算法

为提高水印安全性,提出一种基于小波分解和复倒谱变换的音频数字水印算法。通过对原始语音信号进行三级小波分解,提取小波近似分量,对小波近似分量进行复倒谱变换。实验结果证明,该算法具有较强不可感知性和鲁棒性,能经受添加噪声、低通滤波、重采样、有损压缩等常见信号攻击。     

基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印算法

介绍一种基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印技术。利用广义Arnold混沌映射对水印图像进行置乱,利用整数小波变换对载体图像进行三级小波分解,然后用Logistic混沌映射随机产生各水印比特嵌入第二层高频部分HH2中整数小波系数的比特位置。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法嵌入的数字水印既有很好的隐蔽性,又能抵抗剪切和JPEG压缩的攻击.     

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