基于心理声学模型的自适应音频数字水印算法

提出一种基于心理声学模型的频域音频数字水印算法.首先对音频信号分段进行离散傅立叶变换(DFT),再利用心理声学模型估算各段掩蔽阈值,使水印信号嵌入DFT域低频子带区时自适应处于掩蔽阈值以下,对音频品质冲击小,含水印音频信号与原始信号感知相似.实验表明本算法具有良好的不可觉察性和稳健性.     

基于心理声学模型的自适应音频数字水印算法

提出一种基于心理声学模型的频域音频数字水印算法。首先对音频信号分段进行离散傅立叶变换(DFT)，再利用心理声学模型估算各段掩蔽阈值，使水印信号嵌入DFT域低频子带区时自适应处于掩蔽阈值以下，对音频品质冲击小，含水印音频信号与原始信号感知相似。实验表明本算法具有良好的不可觉察性和稳健性。     

音频数字水印技术综述

作为音频文件版权保护的有效方法,音频数字水印已逐渐成为研究的热点.系统地介绍了教字水印的概念,音频数字水印的特性和对音频数字水印的要求,音频水印的各种算法.最后讨论了音频水印存在的问题和发展的趋势.     

基于听觉模型的自适应水印算法设计

针对音频数字水印算法抗攻击的问题,深入研究了基于人耳听觉模型的音频数字水印算法．给出了典型的基于人耳听觉模型的音频水印算法流程．提出了基于自适应量化步长的音频数字水印算法,详细分析了量化步长的自适应选取原理及计算公式,使得量化步长的选取能够动态的适应音频载体文件数据能量的变化而发生改变,提高了音频数字水印算法的抗攻击能力．实验测试结果表明,相对于固定量化步长的音频数字水印算法而言,在音频文件进行压缩攻击和低通滤波等攻击手段时,所提取的音频数字水印文件的相关系数能够达到90％以上,表现出良好的抗攻击能力．     

音频数字水印算法研究

数字水印技术是目前信息安全领域的前沿课题,对数字水印技术的研究具有十分重要的现实意义和理论意义。音频数字水印是数字水印的一类。本文对音频数字水印系统模型进行了分析,重点对典型的音频数字水印算法进行了研究和探讨,分析了各种典型算法的原理,并进行了算法的优缺点对比。     

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。     

基于两步判决的口语中非文字音频事件检测方法

为了有效利用非文字音频事件进行会话语音的语义分析,在分析口语中频繁出现的音频事件特征差异的基础上,提出了一种基于两步判决的口语中非文字音频事件的检测方法.该方法利用音频事件的信号特征构造音频事件信号段,采用门限判决来检测长掌声(第一步判决),而用统计模型来检测其它音频事件(第二步判决).实验结果表明:该方法检测填音、笑...     

音频数字水印技术的研究与应用

数字水印是一项用于知识产权保护的新兴技术.在概述数字水印技术的基本要求与框架的基础上,探讨了常见的音频数字水印技术,水印攻击方式及评价标准,指出了现阶段音频数字水印存在的问题,展望了数字水印下一步的发展方向.     

音频媒体的数字水印技术

介绍了数字水印技术的模型及技术特征 ,并以音频媒体为例 ,从时域和频域两方面介绍了数字水印的算法     

基于独立分量分析(ICA)的音频数字水印

独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,简称ICA)是一种多元统计方法。利用ICA的盲分离特征,提出了一种基于ICA的音频数字水印方法,在保证听觉效果的基础上利用随机混合嵌入数字水印,利用基于互信息和负熵的ICA方法提取水印。仿真试验表明该方法具有较强的鲁棒性。     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该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.     

一种自适应的同步音频水印算法

针对Garcia水印算法[1]所存在的不足,提出一种改进的自适应同步音频水印算法。算法具有以下特点:(1)应用声学模型,利用载体掩蔽阈值选择嵌入位置,以保证水印的隐藏性;(2)在时域嵌入同步码以抵制可能受到的同步攻击;(3)将音频载体进行分段,在每段音频自适应嵌入水印,并在每个段首嵌入段号以区别不同音频段;(4)利用数据冗余性,重复嵌入多份水印以提高水印提取的成功率。实验结果表明,水印具有较好的隐藏性、鲁棒性和抗同步性。     

A novel audio watermarking scheme using multiscale wavelet modulation

A novel audio watermarking scheme to embed robust and inaudible watermarks for the purpose of copyright protection is proposed. The key innovation is to add time-frequency redundancy into watermark signals by multiscale wavelet modulation. In order to maximize the watermarking strength within perceptual constraints, the signals synthesized from different scales are masked using a frequency auditory model, respectively, and then intergrated to form the final watermark signal. The detection structure is built using the redundancy in watermark signals, and the performance is further enhanced by modeling the statistical behaviors of wavelet coefficients as generalized Gaussian distribution. The use of original audio signal is not required in watermark detection. The experimental results show that our approach can achieve not only good transparency but also satisfying robustness to common audio manipulations.     

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.     

一种基于基音周期估计的音频水印算法

提出了一种水印信号与载体信号均为语音的数字音频水印算法．主要由用混沌序列对音频水印加密，基于载体信号基音周期估计确定水印嵌入位置和根据量化步长△确定水印嵌入强度等关键步骤所组成．仿真结果表明，该算法不仅具有较好的透明性，而且也对叠加噪声、低通滤波、重新采样等攻击具有较好的鲁棒性．     

码分复用数字音频水印嵌入方案

结合人耳听觉特性，用扩频方法在音频信号中的听觉不敏感区域嵌入多路数字水印，从而实现码分复用．在对嵌入信息的检测中，除了少量系统参数外，数字水印的提取不需要原始信号，并且毋需精确同步．实验表明，该水印具有很好的隐蔽性；尤其是对常见攻击，MP3编码具有良好的稳健性．     

A Novel Digital Audio Watermarking Scheme in the Wavelet Domain

We present a novel quantization-based digital audio watermarking scheme in wavelet domain. By quantizing a host audio‘s wavelet coefficients (Integer Lifting Wavelet Transform ) and utilizing the characteristics of human auditory system ( HAS), the gray image is embedded using our watermarking method. Experimental results show that the proposed watermarking scheme is inaudible and robust against various signal processing such as noising adding, lossy compression, low pass filtering, re-sampling, and re-quantifying.     

基于混沌的离散小波变换鲁棒音频盲水印

提出了基于混沌的离散小波变换（DWT）的数字音频盲检测算法.算法首先对原始音频数据进行分段处理,然后对每个音频数据段进行4级DWT变换,最后利用4级细节小波系数统计均值趋于零的特性,通过修改4级细节小波系数统计均值,每一段中嵌入一个水印比特,算法提取水印时不需要原始音频信号.为了便于观察,水印选用了二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性.仿真实验证明了算法对滤波、有损压缩、重采样等常见信号处理方法具有鲁棒性,与同类算法相比,具有更好的不可感知性.     

基于QR分解和提升小波变换的鲁棒音频水印方法

利用QR分解的稳定性以及提升小波计算速度快的优良特性,给出一种基于QR分解和提升小波变换的盲鲁棒数字音频水印方法.为了保护原始二值水印图像的安全,利用混沌序列对其进行扩频,生成了待嵌入的水印信号.将原始宿主音频信号升维后进行QR分解,根据R分量是上三角矩阵且第一行为非零元素的特点,选定R分量的第一行,对其进行提升小波变换,得到了待嵌入的小波系数,利用线性瞬时混合模型将其与待嵌入的水印信号进行混合,得到隐秘音频信号.水印提取时,利用独立分量分析算法从待检测的隐秘音频信号中提取嵌入水印信号,获得嵌入水印信号的估计,经过后处理即可获得水印图像.实验结果表明,该方法可以实现水印的盲提取,并且具有良好的透明性和鲁棒性.     

同步音频水印算法的实现

目前的音频水印算法缺乏有效的同步技术,笔者应用通信网同步方法,提出了一种快速重同步音频有意义音频水印算法.该算法利用时域水印技术嵌入同步信息,从而对抗音频在时间轴上可能受到的攻击,借助变换域基于小波变换增强音频的鲁棒性,水印为一幅二值图像.仿真实验表明该算法产生的水印在对抗加性Gaussian噪声、MP3压缩和裁剪等方面具有良好的稳健性,可用于数字音频产品的版权保护.