数字音频处理技术在广播电视中的应用分析

随着科学技术的不断发展,广播电视技术也逐步向数字化方向推进。本文首先从数字音频的工作原理、A/D转换等内容,对数字音频处理技术进了概述。随后,从音频嵌入技术、数字分量串行接口(SDI)、相关注意问题等方面,阐述了数字音频嵌入技术在广播电视工程中的应用。本文旨在强化数字音频处理技术的认识,并为今后相关领域的研究提供一定的参考资料。     

数字音频来源被动取证研究综述

数字音频来源被动取证研究旨在不依赖主动嵌入的数字水印或数字签名等冗余信息,通过原始数字音频数据的内在设备信息提取出表征设备源机器指纹的特征,进而对数字音频证据来源做出判断,在司法取证、军事信息、新闻传播等领域有着广泛的应用前景。目前,数字音频来源被动取证的研究综述面临时效性不足、针对性不够的问题。据此,给出了数字音频来源被动取证的研究框架和基本思路。对该领域常用的数据集做了简要的分析。根据数字音频来源被动取证的研究对象,将领域内的研究分为特征表达和表征建模两大模块,对频域信息特征、倒谱特征、基于高斯超矢量信息的特征、融合特征、深度特征五类特征,高斯混合取证模型、支持向量机决策模型、稀疏表达分类器决策模型、其他机器学习决策模型、深度学习决策模型五类模型的性能进行了比较分析。总结分析了数字音频来源被动取证领域的研究现状和存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望。     

基于音频统计特性的数字水印嵌入算法

结合数字音频时频域统计特性及同步码技术, 提出了一种可有效抵抗去同步攻击的混合域数字音频水印嵌入算法. 该算法首先结合数字水印与同步码(大小), 对原始音频载体进行分段处理, 并将每个音频数据段分割成两部分用于嵌入同步码与水印信息; 然后利用时间域音频样本统计特性, 将同步码信息嵌入到音频样本的统计均值上; 最后根据频率域小波系数统计特性, 将数字水印嵌入到低频小波系数的平均值内.     

数字音频篡改被动检测研究综述

数字音频篡改被动检测是指不依赖任何预先嵌入的信息来鉴别数字音频真伪的技术,其最主要研究内容是判定数字音频的真实性和完整性,在司法取证、新闻公正、知识产权保护等领域有着广泛的应用前景。目前领域内相关综述主要从数字音频主动、被动取证总体框架开展,并未专门针对数字音频篡改被动取证研究进行系统全面总结,且涉及被动取证部分存在时效性不足的问题。据此首先总结了数字音频篡改被动检测的任务模型和取证框架,接着依据篡改手段、检测策略、所使用的统计特征及模型,将目前的数字音频篡改被动检测方法分为四类：基于篡改操作的检测方法、基于数字音频重压缩的检测方法、基于录音设备和音频录制环境的检测方法、基于数字音频信号自身统计特性的检测方法,然后分析了每种方法所采用的典型算法和扩展手段,并对不同检测算法进行性能比较,然后对这四类方法的检测特点和使用范围进行总结。最后综合近年来国内外研究人员的主要成果,总结了数字音频篡改被动检测研究面临的问题和挑战,并对未来的研究进行了展望。     

基于LabVIEW平台的数字音频水印系统

用LabVIEW实现了在数字音频中嵌入二值图像水印。系统主要由水印的嵌入与水印的提取两部分组成。由LabVIEW的"简易读取声音文件"节点,将音频信号读取进来。首先对音频信号进行离散小波分解,根据人耳听觉特性选择嵌入点,然后修改原始音频信号小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印数据的嵌入,在提取水印时,检测小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印提取。使用LabVIEW实现了既有嵌入程序又有提取程序的数字音频水印系统。     

用于版权保护与内容认证的半脆弱音频水印算法

提出了一种可同时用于版权保护与内容认证的半脆弱数字音频盲水印算法. 该算法具有以下特点: 1)结合音频自身特性, 不仅能够自适应划分音频数据段, 而且能够智能调节水印嵌入强度, 增强了数字音频水印的鲁棒性; 2)能够同时进行数字音频的版权保护与内容认证, 并可大致确定篡改发生区域. 仿真实验表明, 文中算法不仅具有较好的不可感知性, 而且对常规处理具有较好的鲁棒性, 同时能够对替换等恶意篡改作出报警并确定被篡改位置.     

基于音频数字水印的空间定位技术研究

深入研究了利于音频数字水印实现空间定位的技术思想,提出了一种在数字音频中嵌入水印信息后,实现对声源的空间定位算法,详细阐述了该算法的设计思想,并分别给出了音频数字水印的嵌入过程和数字水印的提取过程。     

基于多分辨率分解的数字音频水印

根据小波变换的时频分析特性和多分辨率的分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入彩色标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据同时进行小波分解;将分解后的水印小波系数嵌入到原始音频信号的不同分辨率上,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的彩色标志图像水印对一般的信号处理具有一定的健壮性,所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有较好的保密性。     

抗幅度缩放的小波域自适应数字音频水印算法

数字音频水印的鲁棒性是数字水印领域的研究热点之一。为进一步提高音频水印算法针对幅度缩放等攻击的鲁棒性,借用数字图像归一化的思想,提出了一种基于归一化的抗幅度缩放攻击的数字音频水印算法。该算法首先对音频数据进行自适应分段,然后在空域部分均值化音频数据,最后在三级小波变换的低频系数上以抖动调制的方式实现水印信息的嵌入。实验结果表明所提出的算法对缩放攻击具有很好的鲁棒性,并能够抵抗加噪、低通滤波、重采样、重量化等常见攻击。     

数字音频信号的水印嵌入算法

文中主要研究了数字音频信号嵌入数字水印的基本原理。在此基础上应用小波变换实现数字音频信号完全可恢复数字水印算法。这种算法所隐藏的水印具有隐蔽性，基本上觉察不出对原始音频信号的影响。嵌入水印的数字音频信号经过信号处理后，仍能正确地提取数字水印。     

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     

零知识数字水印检测协议研究

1 引言数字媒体(数字图像、数字视频、数字音频等)的版权保护已成为一个迫切需要解决的问题。传统的加密系统在数据传输过程中虽有保护作用,但数据一旦被接收并解密,其保护作用也随着消失,因此只能满足有限的要求。近几年来发展起来的数字水印技术作为多媒体信息安全问题的一种解决方案已引起了人们的极大关注,它是在数字信息产品(如图像、声音、视频等)中通过某种算法嵌入不可感知的标记信息(即水印)。数字水印技术在数字知识产权保护、     

基于离散小波变换的数字音频水印

该文根据小波变换的时频分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入二值标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据分别进行小波变换,将变换后水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的二值标志图像水印对一般的信号处理具有较好的不可感知性和鲁棒性。所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有特殊的保密性。     

基于扩频系数的音频数字水印的回声方法

对数字音频信号的回声数据隐藏技术进行了改进,应用人类听觉系统(HAS)的掩蔽效应对随机产生的回声更不易察觉的特点,将嵌入水印的回声用扩频方法作为其衰减系数,提高了音频数字水印的隐蔽性。实验表明该方法对多种攻击具有较好的抗干扰能力。     

一种用于内容完整性保护的脆弱数字音频水印算法

提出了一种用于内容完整性保护的脆弱数字音频水印算法 ,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并对其进行随机置乱 ,再从原始数字音频信号中随机选取采样数据并进行快速傅立叶变换 (FFT) ,最后结合人类听觉系统 (H AS)计算可感知噪声阈值 JN D(Just Noticeable Distortion,或称为临界可见失真 ) ,并依此选取FFT系数通过量化处理嵌入水印信息 .该算法提取水印信息时不需要原始数字音频信号 .仿真结果表明 :该脆弱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     

一种基于小波变换的音频脆弱水印算法

数字音频水印算法是水印技术中重要的组成部分,而近年来对音频水印的研究远远少于图像水印,脆弱水印的研究则更加少。提出了一种基于小波变换的音频脆弱水印算法,在音频信号的小波变换域嵌入二值图像水印,采用量化嵌入方法,实现了盲提取。仿真实验结果表明,此算法具有较好的不可闻性、敏感性和安全性。     

广播电台数字化网络化的研究

利用计算机技术以实现电台全新的运作模式,在计算机平台上以期实现一种实时的网络系统.首先对我国广播电台进行了现状分析,结合广播电台数字化系统中的各种问题展开研究利用计算机网络技术和数字音频技术,重点从数据格式、系统安全、网络互联互通及接口几个方面进行研究并提出了广播电台系统设计方案和实施措施.     

基于人工神经网络的数字音频水印算法

提出了一种新的基于神经网络训练学习的数字音频水印算法 ,采用本算法在一段数字音频数据中隐藏了一幅不可感知的二值图像 .通过后向传播算法的神经网络训练出模板信号与嵌入了水印信号的音频之间的关系特征 ,由于神经网络具有学习和自适应的特性 ,通过训练后的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到音频中的水印数据 .通过仿真实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性和抵抗常用的信号处理方法的处理的能力 ,特别是在水印检测时不需要原始的音频信号 .     

空域数字水印嵌入算法的研究与设计

数字水印技术是解决多媒体数据版权保护问题的有效手段之一。本文提出了一种基于空域的数字水印算法．进行敷字水印的嵌入与提取的研究,并给出了水印的实验设计与运行结果。     

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法

提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域与奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的多重嵌入数字音频水印算法.算法在嵌入水印前采用混沌加密与图像置乱对水印进行双重加密,在选取音频载体的多段数据中,利用DWT的多分辨率特性与SVD值稳定特性的特点,先对各段数据进行多级DWT变换,然后在低频部分选取连续的若干个系数组成矩阵,并对矩阵进行SVD分解,再把加密后的每位水印信息采用量化方法嵌入到SVD值中,实现了水印的多重嵌入.实验表明,该水印方法效率高,透明性好,对常见的音频信号处理具有较强的鲁棒性.