一种基于心理声学模型的小波包域音频数字水印算法

首先根据心理声学模型 ,计算载体音频信号的掩蔽门限 ,并利用人耳听觉的临界频率与小波包子带间的相似特性 ,将DFT域掩蔽门限映射到小波包域 ;然后将水印信号嵌入到中低频小波包系数中 ,嵌入强度由掩蔽门限自适应控制。由于该方案是基于人类听觉系统的 ,在最大限度上挖掘了水印嵌入强度 ,使鲁棒性和不可感知性得到了很好的平衡。实验结果表明 ,利用这种水印算法 ,嵌入的水印信号是不可察觉的 ,并且对数据压缩、加噪、去噪、重采样 (D/A、A/D转换 )、低通滤波等常用音频信号处理技术具有很好的鲁棒性     

基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明:该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.     

一种改进的小波域自适应图像水印算法

分析传统小波域自适应水印算法鲁棒性不够理想的原因,提出改进的小波域自适应图像水印算法.利用噪声可见性函数局部分析能力强的特点,在小波分解后的子带中查找容噪能力强的位置嵌入水印,并结合小波域视觉可见误差门限JND值实现水印强度的自适应嵌入.实验结果表明,改进后的算法不但保留了视觉效果好的特点,而且在水印的鲁棒性上得到大幅度的提高.     

倒谱域自适应音频水印算法

为了更好地平衡水印系统的鲁棒性和不可感知性,基于人类听觉感知特性提出了掩蔽度的概念,依据音频信号掩蔽度的大小,选取嵌入帧和调整嵌入强度.针对音频信号倒谱变换后倒谱系数的特征,采用统计均值的调制方法,实现了水印的嵌入位置和嵌入强度两方面的自适应嵌入.在保证水印的不可感知性的情况下,鲁棒性得到了更大的提高.仿真实验证明,该水印算法能经受住包括时间缩放(Time-Scale Modification)和随机剪切(Random Cropping)两种具有挑战性时域同步等大部分攻击,表现出很好的鲁棒性.与SMM(Statistical Mean Manipulation)算法相比,比特误码率BER(Bit Error Rate)至少提高0.25%,随机剪切3(5×1000)提高了28.5%.     

一种基于DWT的数字音频水印算法

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的二维图像信息经过Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有的离散余弦(DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于DCT水印算法.     

一种基于小波变换的同步音频水印算法

提出了一种基于小波变换的同步音频水印算法.该算法具有以下特点:(1)利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率.同步信号嵌入时域,用于提高搜索效率;同时又再次嵌入在小波变换域,用于提高其正确性.(2)根据音频的局部相关特性自适应确定量化步长,并将水印信息量化嵌入到小波变换域的低频系数中.仿真实验表明:该同步自适应音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如低通滤波、有损压缩、重采样等攻击均具有较好的鲁棒性.     

鲁棒的DCT域音频盲水印算法

选择合适的DCT系数嵌入水印,可以使鲁棒性和不可感知性达到很好的平衡。为了找到这个系数,利用人耳听觉的频率掩蔽效应分析了DCT系数的听觉容差,发现直流系数具有最大的听觉容差,非常适合嵌入水印。提出了一种新的通过改变DCT直流系数的音频盲水印算法。实验结果表明,嵌入水印后的音频文件具有良好的不可感知性,与其它DCT算法得到的水印文件比较具有更强的鲁棒性,能够抵抗噪声、低通滤波、重采样、回声和Mp3压缩等的攻击。     

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法，先对音频信号进行小波分解，将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中，同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系，然后在接收端用训练好的神经网络提取水印。实验结果表明，嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真；经过噪声干扰，低通滤波，有损压缩，重新采样等信号处理后，相关函数检测具有显著的二值分布特征，且相关系数均达到0．72以上，与其他方法相比，该算法在提取水印时无需原始音频信号，具有运算量低和鲁棒性强等优点。     

基于盲源分离理论和人类听觉掩蔽效应的数字音频水印方法

将盲源分离理论应用于数字音频水印技术,以达到在宿主信号未知的情况下分离出嵌入水印信号的目的;把生成混沌序列的初始值和宿主信号的时、频掩蔽信号作为密钥信息,生成嵌入水印信号,充分保证了水印检测的安全性;引入人类听觉系统(human auditory system,HAS)掩蔽效应的概念,使嵌入水印信号完全自适应于宿主信号,以提高算法的鲁棒性.实验结果表明,嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真,满足了音频水印不可听性的要求;经过低通滤波、重采样、添加噪声、剪切和mp3压缩等攻击后,嵌入水印信号和分离出的水印信号之间的相关函数较进行频域和时域掩蔽作用之前,具有更加明显的二值分布特征,算法的鲁棒性明显优于掩蔽作用之前;同时,该方法无需外加同步信息,就可以取得良好的同步效果.     

基于正交随机空间投影的数字音频扩谱水印

数字音频水印是在原始音频样本中嵌入加密的标志信息以实现音频内容的注释和版权保护．对于任何一种音频水印的算法，必须满足水印的透明性和鲁棒性两个基本要求．提出了一种新的基于正交随机空间投影的数字音频扩谱水印算法．它将音频样本的中频子带重新排列成MxN的矩阵形式，并投影到随机的正交子空间上，然后将扩谱后的水印序列嵌入到相应的投影系数中．为了避免产生听觉上失真，算法中利用心理声学模型控制水印产生的听觉噪声．水印的检测过程可以通过扩谱序列的相关进行盲检测．实验结果表明采用该算法能够很好地保证水印在听觉上的不可觉察性，与现有的数字音频水印算法相比，该算法对数字音频信号的压缩、滤波、加噪声和加入回波等处理具有更好的鲁棒性．