一种基于MPEG-2 AAC编码的音频水印方法

提出了一种针对MPEG-2 AAC压缩音频的脆弱水印算法.该算法利用了AAC中MDCT量化系数大于15的Huffman编码特性来嵌入水印,并依据水印的频率分布和音频信号感知熵PE的大小对嵌入算法进行了分析和改进.实验表明,该算法具有较高隐藏率和良好的不可感知性,并且水印的嵌入和提取过程十分方便快速,适合进行实时分析.     

一种自适应音频双水印算法

提出了一种自适应音频双水印算法,算法既能对音频作品的版权进行保护,又能有效地证明其真实性,检测是否遭到篡改.该算法具有以下特点:⑴连续多次嵌入鲁棒水印,以提高水印提取的正确率,增强水印的鲁棒性,嵌入次数根据音频信息量自适应调整;⑵使用不同的量化算法嵌入不同作用的水印;⑶嵌入强度根据音频自身特征选取;⑷在提取水印的过程中不需要原始音频的参与.仿真实验表明:该双水印算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较好的鲁棒性和敏感性.     

基于音频特征的自适应数字盲音频水印算法

提出了一种基于音频特征的自适应盲音频水印算法:使用Logistic混沌二进制序列对水印进行加密,通过对音频帧的过零率及短时能量的分析,选取适当的阈值,确定嵌入水印的帧,并对选定音频帧整合分段后进行小波变换,同时采用能量动态调整自适应确定嵌入强度的方法,计算每段音频的近似分量的平均能量,结合基础嵌入强度,得音频帧中嵌入水印.实验结果表明:该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性,具有一定的实用性.     

基于声道低频能量比的自同步数字音频水印算法研究

目前数字音频水印算法,未曾在音频中嵌入同步信号,导致嵌入水印的音频存在不可感知性、抗攻击性和鲁棒性等性能差问题,为此提出基于声道低频能量比的自同步数字音频水印算法研究.采用降维和加密的方式,预处理数字水印;分段处理数字音频,并嵌入同步信号,采用声道低频能量比技术,将数字水印图像,嵌入数字音频;设计水印图像提取步骤,提取...     

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%.     

一种基于自同步技术的音频水印算法

提出一种基于自同步技术的音频水印算法,该算法在小波变换域的低频系数中选取具有重要特征系数作为同步信号.通过修改同步信号相邻的若干系数实现水印的嵌入.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.实验结果表明了该算法的鲁棒性和不可感知性.     

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.     

一种基于倒谱域的盲检测音频水印算法

为解决水印不可感知性和鲁棒性的矛盾,研究水印的嵌入方法非常必要。本文在复倒谱性质基础上,提出了一种盲检测数字音频水印算法。通过对复倒谱系数进行适当的变换,按照一定的方法将一幅二值灰度图像嵌入到原始音频中,从而最大程度地保持音频水印的不可听性和鲁棒性。     

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。     

基于内容的自适应量化数字音频盲水印算法

现有量化调制音频水印技术普遍采纳了均匀量化策略,其不仅需要结合大量实验确定量化步长。而且难以保证不可感知性与鲁棒性的良好平衡．以模糊聚类分析理论为基础．提出了一种自适应量化小波域数字音频盲水印算法．该算法能够结合数字音频局部特征．利用模糊聚类分析自适应确定量化步长,并在小波域内将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明,所提出的算法不仅具有较好的不可感知性．而且对于叠加噪声、重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩等音频处理与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。     

基于双重水印的音频篡改检测算法仿真研究

提出一种基于双重水印的音频篡改检测算法,利用二值图像进行降维处理作为水印信号,按照适当的分段方式,平均嵌入到音频中生成内容认证水印,利用段序号的二值数字串生成完整性水印,实现音频的版权保护和内容认证。通过提取水印并与原始水印进行比对,判断音频的完整性,并精确定位篡改区域。仿真实验表明,算法具有很好的不可感知性,且对音频篡改检测的准确性高。     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

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。     

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.     

一种重同步的音频水印算法

本文应用通信网同步方法，用VC实现了一种快速重同步音频有意义水印盲检测算法。算法的特点如下：(1)利用时域水印技术嵌入同步信息以对抗音频在时间轴上可能受到的攻击；(2)在DCT域嵌入有意义的数字水印，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；(3)应用BCH编码来降低水印的检测错误率。同时将多数决定原则结合在语音水印和同步码的纠错中，极大地提高了水印的稳健性。     

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DWT和相对较小值的音频盲水印新算法

为了解决网络环境下的音频数字产品的版权保护问题,提出了一种新的基于DWT(Discrete Wavelet Transform)和系数值比较的音频盲水印新算法。该算法通过相邻3个水印比特组合的二进制值之和确定其嵌入位置,并把其系数修改为相邻系数中较小的值,嵌入位置选取在低频系数上,因此具有很强的抵御各种攻击和自适应能力,适用于数字音频等信号的版权保护。算法实现快速、简单有效。DWT的使用提高了水印的不可感知性,通过Arnold置乱不但保证了水印图像的安全性,而且提高了水印的鲁棒性。在Matlab上的仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和透明性。     

一种基于听觉感知特性的自适应音频信息隐藏方案

本文从人类听觉模型[1][4]和听觉感知特性[11]出发,深入分析了音频信息隐藏技术的性能要求及其相互关系,提出了一种基于听觉感知特性的自适应音频信息隐藏方案,并给出了具体的数据嵌入和提取算法.仿真实验结果验证了方案的有效性.最后指出了存在的问题和进一步研究的方向.     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.