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。     

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.     

基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

基于EVD变换的鲁棒音频水印算法

常见的数字信号处理往往会改变音频信号的高频分量并引入随机噪声,并且易造成数字水印信息的位置改变. 提出了一种新的数字音频水印算法. 在该算法中, 原始音频被分为两部分: ① 运用量化索引调制来嵌入伪随机序列生成的二值同步码; ② 利用特征值分解(eigenvalue decomposition, EVD)方法先对离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)低频系数进行变换, 然后在生成的对角阵中用量化索引调制嵌入水印信息. 实验结果表明, 在确保不可感知性和较强鲁棒性的前提下, 可大幅度提高水印嵌入容量, 达到172 bit/s.     

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.     

基于双重小波系数集的音频水印算法研究

提出一种基于双重小波系数集的音频水印算法,定义了双重小波系数集.对原始音频信号进行小波分解后,根据双重小波系数集内两个元素间的相互关系,对双重小波系数集进行选择并将其分成两类从而嵌入和提取水印.同时利用shuffle算法对水印序列进行置乱,以提高系统的安全性.实验结果表明,该算法对原音频信号影响极小,并对于各种音频操作和攻击,如重采样、重量化、低通滤波、Mpeg编码、Gaussian噪声等具有较好的鲁棒性.     

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.     

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.     

基于均值量化的音频脆弱水印算法研究

为了达到对音频内容保护的目的，提出一种新颖音频脆弱水印嵌入算法．首先给出了均值量化（mean-quantization）方法嵌入水印比特信息的基本原理，在此基础上提出了数字音频信号的水印嵌入算法．该算法在对数字音频信号作离散余弦变换基础上，充分利用均值量化的优势，将视觉可辨的水印一二值图像嵌入离散余弦变换的交流系数中，实现了脆弱性水印嵌入音频信号中．实验结果表明，提出的音频脆弱水印算法对常见的音频信号处理具有很好的脆弱性．     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

基于Lorenz混沌加密的DWT音频水印算法

将混沌理论引入到音频水印系统的设计中,提出一种基于Lorenz混沌系统的小波域数字音频水印算法。先将图像水印进行Logistic混沌加密,再利用三维Lorenz混沌吸引子在一定初值条件下产生的矩阵二次加密图像水印。把加密后的水印图像作为载体嵌入到音频信号的小波域。因为高维混沌的系统结构更为复杂、不可预测性更强,若没有初始值便无法得到加密矩阵,因此保障了水印的安全性;而在水印检测时,只要提供混沌加密的密钥和产生加密矩阵的初始值,就可完成水印的提取。仿真实验采用多种攻击方法,证明此方法具有很强的安全性和鲁棒性。     

基于盲信号分离的数字水印检测与提取

基于盲信号分离技术，提出了一种新的数字水印图像提取方法。该方法在一种较典型的基于小波变换的数字水印嵌入算法基础上，应用盲分离技术有效地检测和提取出了含在水印图像中的水印。经大量试验证明，所提出的方法对常用的图像处理方法有较强的抗攻击性能。     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

无感知音频信号数字水印技术

 从时域统计的音频信号数字水印技术出发,提出一种无感知音频信号数字水印方法,该方法以ISO/IEC11172-3(MPEG-Audio)中定义的心理声学模型作为数字水印产生的模型,使嵌入到音频信号中的水印信息最大可能地被掩蔽,保证声信号的质量.根据统计模型,检测时可在不需要原声信号的情况下对数字水印的有无作出判决.     

同步数字音频盲水印

提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。该算法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,同时将分段信息加入水印,采用冗余编码,增强了纠错能力。水印嵌入时采用基于模运算的量化方法,以满足水印的盲检测。同步信号嵌入时域,以提高搜索效率,水印隐藏在离散小波变换域的低频系数中,以达到较好的鲁棒性。检测水印时不需要原始音频,水印数据在嵌入之前先加密,没有正确的密钥,无法正确恢复水印。     

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.     

基于对象传播神经网络的音频水印算法

提出了一种基于对象传播神经网络的音频水印算法。算法将水印的嵌入和提取转换为对象传播神经网络(CPN)的训练和回想,由于水印的提取依赖于CPN输入的统计特性,因此选用具有较强稳定性的小波低频系数方差作为输入向量训练CPN。实验结果表明,该算法在抵抗常规音频信号处理和去同步攻击方面具有较好的鲁棒性。     

基于对象传播神经网络的音频水印算法

提出了一种基于对象传播神经网络的音频水印算法。算法将水印的嵌入和提取转换为对象传播神经网络（CPN）的训练和回想,由于水印的提取依赖于CPN输入的统计特性,因此选用具有较强稳定性的小波低频系数方差作为输入向量训练CPN。实验结果表明,该算法在抵抗常规音频信号处理和去同步攻击方面具有较好的鲁棒性。