基于混沌序列的小波域数字音频双水印算法

本文提出一种在小波域嵌入混沌序列作为版权标识水印,然后对音频信号进行哈希运算生成脆弱水印信息,再将其嵌入到时域里作为篡改提示水印的音频双水印算法。实验表明,双水印系统中的版权标识水印对滤波、有损压缩等常见的水印攻击方式具有较强的鲁棒性;脆弱水印对常见的音频信号处理具有较高的敏感性,双水印系统既能够对音频作品的版权进行保护,双可以对音频作品的完整性进行认证。     

一种新颖的音频双水印算法

论文提出一种既能对音频作品进行版权保护又能对其进行内容认证的音频双水印算法。首先对音频信号进行整数小波分解,然后对低频系数运用零水印技术构造鲁棒水印,达到对音频作品进行版权保护的目的。同时对整数小波分解后的高频系数进行量化处理生成脆弱水印,达到对音频作品进行内容认证的目的。实验表明,双水印系统中的鲁棒水印对常见的音频水印攻击具有较强的鲁棒性,脆弱水印对滤波等常见的信息处理具有很强的敏感性。     

基于混合域的音频零水印算法

提出了一种基于小波变换和倒谱变换的音频零水印算法。算法对音频数据的小波逼近系数进行倒谱变换,根据倒谱系数均值与阈值T的关系及生成的索引序列向音频作品中嵌入有意义的零水印。算法采用了重复编码和PN序列调制来增强水印检测的鲁棒性,且检测时不需要原始音频,为盲检测。实验证明,算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性。     

一种基于人工神经网络的音频水印算法

本文提出了一种新的基于人工神经网络的音频水印算法。该算法利用人工神经网络来智能地估计原宿主信号的水印强度因子,并以这些强度因子的值作为确定水印嵌入强度的依据,以此种方式嵌入水印后的信号其能量频谱能够总是保持在宿主信号的最小听觉掩蔽门限之下。实验结果表明,在音频作品里面以这样的方式加入水印,不但能够保持相当好的透明性,而且对诸如加噪、重采样、重新量化等攻击表现出较好的稳健性。     

一种基于人工神经网络的音频水印算法

本文提出了一种新的基于人工神经网络的音频水印算法.该算法利用人工神经网络来智能地估计原宿主信号的水印强度因子,并以这些强度因子的值作为确定水印嵌入强度的依据,以此种方式嵌入水印后的信号其能量频谱能够总是保持在宿主信号的最小听觉掩蔽门限之下.实验结果表明,在音频作品里面以这样的方式加入水印,不但能够保持相当好的透明性,而且对诸如加噪、重采样、重新量化等攻击表现出较好的稳健性.     

DCT域音频水印算法的嵌入位置选择策略

本文在DCT最大误差模型研究的基础上提出了一种新的音频水印嵌入位置选择策略。建立了水印嵌入位置和嵌入水印后的音频文件的听觉感知性之阿的关系,根据音频水印的不可听性的要求选择最优的嵌入位置,然后选择不同的水印强度调整鲁棒性,从而最大程度地保持音频水印的不可听性和鲁棒性,为解决音频水印嵌入过程中不可听性和鲁棒性之间的矛盾提供了一种策略。     

基于超混沌加密的半脆弱音频水印算法

提出一个基于超混沌加密的半脆弱音频水印方案。该方案利用超混沌序列对图像水印进行加密,不仅能消除水印图像相邻像素的相关性,而且真正实现了水印图像加密,安全性更高。水印嵌入采用均值量化将加密图像行嵌入到载体音频段的小波包低频分解系数中,建立加密图像行和音频段间的对应关系;检测时通过篡改评估函数对篡改程度度量,实现了音频作品的内容完整性认证。实验结果表明,该方案对常规操作有很强的鲁棒性,对剪切、替换等恶意处理篡改定位精确。     

基于DWT和DCT的自适应双重音频水印

针对数字音频版权保护和内容认证的问题, 提出了一种用于版权保护和内容认证的自适应双重音频水印算法。算法对每段原始音频信号进行离散小波变换和离散余弦变换, 分别提取混合变换域的低频系数和中低频系数作为水印的构造和嵌入域, 利用音频载体的统计特性自适应地构造零水印和嵌入半脆弱水印, 实现音频版权保护和内容认证。实验结果表明, 该算法的不可感知性很好, 在抵抗多种攻击时具有良好的鲁棒性, 并且能够对恶意窜改进行定位。     

基于音频特征的自适应数字音频水印算法

提出了一种基于音频特征的自适应音频水印算法。该算法使用Logistic混沌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,对选定的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,在所得音频帧中嵌入水印。通过实验可知,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性和实用性。     

基于音频特征的多小波域水印算法

基于对音频特征的分析,提出了一种多小波域的水印算法.结合人类听觉系统的时频掩蔽特性,该算法分析音频帧的过零率及时域能量,确定用于嵌入水印的帧.利用音频的分抽样特征和多小波变换在信号处理中的优势,将每一个音频帧进行分抽样为两个子音频帧并分别将其变换到多小波域.利用两个子音频帧在多小波域的能量来估计所嵌入水印的容量,并根据它们的能量大小关系完成水印的嵌入.水印的提取过程转为一个使用支持向量机进行处理的二分类问题.实验结果验证了所提出的水印算法能根椐音频自身的特点寻找到适合用于嵌入水印的音频帧,且能动态调整水印的嵌入强度,在保证听觉质量的同时提高了水印的鲁棒性.     

一种易损性音频数字水印技术

利用变换域嵌入水印是音频水印的主流技术,一般的嵌入方法是通过调整所选变换系数实现。谱弯折方法实现整段频谱的非线性位移,可将水印嵌入整个频谱。该文在Choi犤1犦的谱弯折音频数字水印算法基础上,研究了算法的鲁棒性,通过大量实验验证,认为谱弯折算法对信号处理类攻击相当脆弱,不具备鲁棒性,是一种易损性音频水印。     

基于小波域低频系数的自适应数字音频水印算法

水印嵌入强度是影响水印鲁棒性的重要因素。该文设计了一种基于小波域低频系数自适应数字音频水印算法,利用混沌序列对水印加密,再将原始音频信号分段,对每段音频信号进行小波变换,嵌入强度由每段低频系数与低频系数最大值的比值自适应的选取,最后将水印嵌入到各段的低频部分。实验结果表明,水印在抵抗各种通用的音频处理和攻击(如高斯噪声、MP3压缩、重采样等)方面具有良好的鲁棒性。     

基于DWT和均值量化的音频水印算法

提出基于小波包的离散小波变换和均值量化的音频水印算法。该算法的主要特点是：1）将音频信号根据嵌入的水印图像大小自适应地分段。利用Arnold变换对水印图像进行预处理,消除水印图像的相关性,提高图像的抗攻击性。2）采用小波包的离散小波变换,增加嵌入和提取效率,提高水印的透明性。3）水印信息嵌入到均值中,有较好的不可感知性。仿真实验表明：嵌入水印后音频的不可感知性较高,能够有效地抗击有损压缩、低通滤波和剪切等攻击。     

基于听觉效果的数字音频水印算法的设计

为了提高音频水印嵌入的数据量和嵌入的效果,提出了一种基于人耳听觉效果的数字音频水印嵌入算法;该算法利用人耳对声音的滞后掩蔽效应,在声音中的一些被屏蔽掉的区域嵌入水印信息,达到扩大水印信息量和减少对音频信息的影响;设计的算法采用过零率和音频信号能量实现水印的嵌入,使用同步信号实现水印信息的定位,利用水印信号和帧段数量的相互关系来实现水印的提取;测试结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够抵御典型的水印攻击技术。     

复倒谱域自适应音频盲水印技术

提出了一种复倒谱域的自适应音频盲数字水印技术,水印嵌入过程在音频的复倒谱域中进行,并采用循环嵌入,嵌入的强度由实际应用中检测过程的具体要求控制。该文采用原始音频的一个或两个特征参数估计引起失步的参数,在水印检测前利用估计的参数对其进行同步恢复,重新获得检测和嵌入的同步。水印采用的是具有实际意义的音频。检测过程中采用独立分量分析技术,在不需要任何原始音频、水印、嵌入的信息以及攻击等信息的情况下,可以检测到水印并可精确提取水印,实现了真正意义上的盲检测。实验数据说明这种水印算法具有很好的鲁棒性。     

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。     

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.     

基于离散小波变换的盲水印研究与仿真

研究优化水印安全性问题.由于水印图像应具备版权信息和密钥条件,针对目前音频水印算法中水印容易被提取,且检测水印时均需要原始水印图像,导致水印安全性,鲁棒性无法保证.提出了基于离散小波变换的混沌加密的音频数字水印盲算法.将混沌原理引入音频水印中,改善了水印的安全性,同时根据信号的能量对水印进行了量化嵌入,改善了水印的鲁棒性.首先利用密钥对二值水印图像进行随机置乱;然后将经过随机置乱处理的含有版权信息的二值水印图像嵌入到原始音频信号中.在水印检测过程中利用已知的密钥对水印进行重构.仿真证明,在不知道密钥的情况下,无法得出水印图像,为设计提供了依据.     

基于高斯混合模型的DCT域水印检测方法

基于音频DCT系数的统计特征,提出了一种水印检测方法.采用扩频的方法在DCT域嵌入水印, 分别对嵌入水印和未包含水印的音频信号在DCT域进行统计学习,得到对应的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM). 接收端采用最大似然检测,判断是否嵌入水印并提取相应的水印信息. 仿真结果表明本文的水印检测算法对常见的信号攻击具有鲁棒性,与传统的相关检测法相比,检测可靠性更高.     

一种基于特征点检测的音频数字水印算法

对音频数字水印系统,提出了一种基于特征点检测的水印算法.利用特征点的检测进行水印嵌入点的准确定位,应用离散余弦变换进行水印的嵌入,水印的检测过程中不需要原始信号的参与,实现了水印信号的盲检测,并较好地解决了音频数字水印检测中的同步问题.仿真实验表明该算法对低通滤波、重采样、压缩编码等信号处理和破坏水印检测同步特性的恶意攻击有较强的稳健性.