基于音频特征的抗去同步攻击数字水印算法

抗去同步攻击的强鲁棒数字音频水印方法研究是一项富有挑战性的工作.本文结合数字音频自身特征,提出了一种基于音频内容的抗去同步攻击数字水印算法.该算法首先根据数字音频的局部能量特征,从原始载体中提取出稳定的特征点;然后以音频特征点为标识,确定用于水印嵌入的候选音频段;最后采纳量化调制策略,将数字水印嵌入到音频载体内.进行数字水印检测时,系统通过分析音频内容提取特征点,再以特征点为标识提取水印信息,水印检测无需原始音频信号参与.仿真实验结果表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规信号处理(MP3压缩、低通滤波、添加噪声等)和去同步攻击(随机剪切、幅度缩放、时间延展、抖动等)均具有较好的鲁棒性.     

新的特征点强鲁棒音频水印技术

以均值量化索引调制（MQIM）、特征点为理论基础,提出一种新颖的强鲁棒性数字音频水印技术。该算法选取数字音频的局部能量峰值点作为特征,提取稳定的特征点;以特征点为标记,对特征点后的区域进行分段,利用均值量化索引调制将水印嵌入到原始音频的小波域中。水印提取时无需原始图像。仿真实验表明,提出的算法对常规信号处理（MP3压缩、叠加噪声、重新采样、重新量化等）和去同步攻击（随机剪切、幅度缩放、变调、抖动等）均具有较好的鲁棒性。     

基于小波域的均值量化数字音频水印算法

提出了一种均值量化的小波域数字音频水印算法。均值量化可以减少攻击对水印的影响,算法选择合适的小波基对音频信号进行小波分解,对其中的中、低频系数进行均值量化,嵌入水印,水印提取过程不需要原始音频信号。实验结果表明,与一般水印量化算法相比,该算法对MP3、重量化、重采样、低通滤波和噪声干扰等信息处理型攻击具有更好的鲁棒性。     

基于Zernike矩的视频对象零水印算法

针对几何攻击所导致的水印不同步问题,提出了一种结合Zernike矩和图像归一化的有效视频对象水印算法。Zernike矩的幅度具有旋转不变性,缩放和平移不变性通过图像归一化取得。水印嵌入采用零水印方案,解决了基于Zernike矩的图像重构效果不理想和重构过程中复杂度高的问题。实验结果表明,该水印算法对旋转、缩放等几何操作具有鲁棒性,同时对压缩、滤波、高斯噪声等常见的图像处理操作也具有鲁棒性。     

一种基于均值量化的抗去同步攻击数字水印算法

基于量化调制的音频水印方案以其原理简单、操纵灵活等特点,已引起人们广泛关注,但现有方案不同程度地存在鲁棒性较差等不足之处.结合音频统计均值稳定特性及同步码技术,提出了一种新的数字音频水印嵌入算法,该算法选取稳健的16位巴克码作为同步标记,通过量化音频样本统计均值嵌入同步码,同时结合听觉掩蔽特性量化低频小波系数平均值嵌入数字水印.仿真实验结果表明,本算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规信号处理(MP3压缩、低通滤波、添加噪声、均衡化等)和去同步攻击(随机剪切、幅度缩放、抖动等)均具有较好的鲁棒性.     

一种新的混合域自适应数字音频水印算法

以MP3压缩等攻击特点厦局部音频相关特性为基础，提出了一种新的混合城数字音频盲水印算法．首先，结合MP3压缩等攻击特点，对原始数字音频进行自适应的分段处理；再对每个音频数据段进行DWT和DCT；最后，结合局部音频特性与听觉掩蔽特性，自适应确定量化步长．并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，本文算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．特剐地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力．     

基于小波包分析的数字音频双水印算法

针对以往双水印算法鲁棒性不高和定位不准确的问题,提出一种基于小波包分析的数字音频双水印算法。算法对原始音频信号进行小波包分解,在得到的低频系数和中低频系数中嵌入零水印和半脆弱水印。改进的零水印算法鲁棒性有了很大的提高,能更好地完成音频信号的版权保护;对中低频系数采用量化的方法嵌入二值水印图像,有别于以往算法需将二维图像转换为一维序列,不会对零水印的提取产生影响。该方法对一系列常规处理和幅度缩放都有较好的鲁棒性,不但能确定水印图像遭恶意篡改的位置,而且能够定位原始载体音频的篡改位置,真正实现了对音频信号的内容认证。     

基于局部Zernike矩的RST不变零水印算法

旋转、缩放和平移(RST)等几何攻击能够破坏水印检测的同步性,使得水印检测失败。针对此问题,提出了一种基于图像局部Zernike矩的RST不变零水印算法。Zernike矩的幅度具有旋转不变性,再结合图像归一化,使其具有缩放和平移不变性。由于Zernike矩的图像重构效果不理想且重构过程中复杂度高,因此水印嵌入选择零水印方案。实验结果表明,该算法对旋转、缩放和平移(RST)的攻击具有很好的鲁棒性,同时对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像处理操作也具有很好的鲁棒性。     

稳健局部特征非下采样小波域数字水印

目的 基于数字水印技术的音乐作品版权保护是学术界的研究热点之一,多数数字音频水印方案仅仅能够对抗简单的常规信号处理,无法有效抵抗破坏性较强的一般性去同步攻击。为此,提出了一种基于稳健局部特征的非下采样小波域数字水印算法。方法 利用非下采样小波域平滑梯度检测算子从载体音频中提取稳定的音频特征点,结合数字音频样本响应确定局部特征音频段,采用量化调制策略将数字水印信号重复嵌入局部特征音频段中。结果 选取4段典型的采样频率为44.1 kHz、量化精度为16 bit、长度为15 s的单声道数字音频信号作为原始载体进行测试,并与经典算法在不可感知性和鲁棒性两方面进行对比。结果表明,本文算法在含水印音频与原始载体音频间的信噪比平均提升了5.7 dB,同时常规攻击和去同步攻击下的平均检测率分别保持在0.925和0.913,高于大多数传统算法,表明了本文算法具有较好的不可感知性。在常规信号处理（MP3压缩、重新量化、重新采样等）和去同步攻击（幅度缩放、随机剪切、音调伸缩、DA/AD转换、抖动等）方面均具有较好的鲁棒性。结论 本文利用描述能力强且性能稳定的平滑梯度刻画局部数字音频性质,提出一种基于平滑梯度的非下采样小波域音频特征点提取方法,有效解决了音频特征点稳定性差且分布极不均匀的缺点,提高了数字音频水印对音调伸缩、随机剪切、抖动等攻击的抵抗能力。     

用于MP3作品版权保护的数字水印新算法

以MP3压缩攻击特点与听觉掩蔽特性为基础，提出了一种可用于MP3音乐作品版权保护的混合域数字音频盲水印算法．首先，结合MP3压缩等攻击特点，对原始数字音频进行自适应的分段处理；再对每个音频数据段进行DWT和DCT；最后，结合听觉掩蔽特性与MP3压缩攻击特点，自适应确定量化步长，并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透明性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．特别地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力（尤其是高压缩比下）．     

An optimized high payload audio watermarking algorithm based on LU-factorization

In the field of audio watermarking, reliably embedding the large number of watermarking bits per second in an audio signal without affecting the audible quality of the host audio with good robustness against signal processing attacks is still one of the most challenging issues. In this paper, a high payload, perceptually transparent and robust audio watermarking solution for such a problem by optimizing the existing problem using genetic algorithm is presented. The genetic algorithm in this paper is used to find the optimal number of audio samples required for hiding each watermarking bit. The embedding is done using the imperceptible properties of LU (lower upper) factorization in wavelet domain. This paper addresses the robustness within perceptual constraints at high payload rate in both mathematical analysis and experimental testing by representing behavior of various attacks using attack characterization. Experimental results show that the proposed audio watermarking algorithm can achieve 1280 bps capacity at an average Signal-to-noise ratio (SNR) of 31.02 dB with good robustness to various signal processing attacks such as noise addition, filtering, and compression. In addition, the proposed watermarking algorithm is blind as it does not require the original signal or watermark during extraction. The comparison of the proposed algorithm with the existing techniques also shows that the proposed algorithm is able to achieve high payload with good robustness under perceptual constraints.     

一种基于 DWT 的音频水印算法

基于人耳听觉特性和小波变换的时频特性,提出了一种水印嵌入与检测算法。通过提取音频信号幅度的最大值进行小波变换,再在小波变换的重要系数中嵌入水印。仿真实验证明:该算法隐藏水印具有较好的不可感知性和较强的稳健性。     

基于能量比的小波域音频水印算法*

利用人耳听觉掩蔽特性,采用小波变换和幅度调制的方式,实现了一种新的复杂度低、鲁棒性强的音频水印算法。该算法通过计算音频在不同分帧长度下攻击前、后的平均能量比,选择最佳的分帧长度,通过调制音频低频系数的幅度值来改变每帧音频信号的能量比,从而达到嵌入水印的目的。实验结果表明,该算法具有很好的不可感知性,且能够抵抗诸如低通滤波、加噪、重采样、回声、A/μ率转换、MP3压缩及各种去同步攻击。     

基于经验模式分解的音频水印算法

针对传统基于经验模式分解(EMD)的音频水印算法鲁棒性不强的问题,提出一种基于固有模态函数(IMF)极值的盲音频水印算法.首先对音频信号进行分帧,每个音频帧经过EMD后得到IMF; 接着利用均匀量化的方法将水印信息和同步码嵌入到最后一个IMF的极值中.所提算法的数据嵌入率是46.9~50.3 b/s,且携水印音频保持了原始音频的感知质量.对携水印音频进行加噪、MP3压缩、重新采样、滤波、剪切和重采样攻击后,提取出的水印信息变化不大,算法鲁棒性较好.与时间域和小波域算法相比,提出的算法在保证高数据嵌入率的同时,可以抵抗32 kb/s的MP3压缩攻击.     

Perceptual audio hashing algorithm based on Zernike moment and maximum-likelihood watermark detection

A new perceptual audio hashing algorithm based on maximum-likelihood watermarking detection is proposed in this paper. The idea is justified by the fact that the maximum-likelihood watermark detector responds similarly to perceptually close audio using a non-embedded watermark (i.e. virtual watermark). The feature vector, which is composed of the total amplitude of low-order Zernike moments of each audio frame, is modeled by the Gaussian or Rayleigh distribution. Then, the maximum-likelihood watermark detection is performed on the feature vector with the virtual watermarks generated by pseudo-random number generator to construct the hash vector. Extensive experiments over three large audio databases of different type (speech, instrumental music, and sung voice) demonstrate the efficiency of the proposed scheme in terms of discrimination, perceptual robustness and identification rate. It is also verified that the proposed scheme outperforms state-of-the-art techniques in perceptual robustness and can be applied in content-based search, successfully.     

用于内容认证的半脆弱音频零水印算法

提出了一种可用于版权和内容认证的半脆弱音频零水印算法,该算法提取载体音频的中低频分量构造零水印,确保了水印算法的不可感知性,并可实现盲检测。采用自适应的音频分帧方法,合理地分配了水印图像的像素点,从而提高了算法的篡改定位能力和对于常规攻击的鲁棒性。同时利用多级置乱技术消除水印图像的相关性,提高了算法的安全性以及对于常规攻击的鲁棒性。算法不但可进行完整性认证,还可以通过篡改评估准确定位篡改区域。实验结果表明,该算法对于常规攻击具有较好的鲁棒性,对恶意攻击还体现了很强的篡改定位能力。     

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。     

一种基于量化DCT域音频水印新算法

提出一种新的基于量化DCT域的音频水印算法,根据DC分量和AC分量在水印的鲁棒性和不可听性中起着不同的影响来设计水印算法,使水印的鲁棒性和不可听性得到更好的权衡。首先,把音频数据分成含有8个数据的不重叠块,然后,对每个数据块进行DCT变换;通过对DCT系数中DC分量和第四AC分量进行轮流调制来完成水印嵌入,每个数据块嵌入1 bit信息。实验表明该水印算法对于叠加噪声,有损压缩,重量化等常见的数字信号处理具有较好的鲁棒性,同时,水印系统具有很好的不可听性。     

基于MCLT变换的音频数字水印技术

在网络与数字信息给人们带来方便的同时，也给人们带来了隐患：敏感信息可能轻易地被窃取、篡改、非法复制和传播等．信息的安全与保密显得越来越重要，信息安全已成为人们关心的焦点，也是当今信息领域的研究热点之一．提出了基于MCLT变换的谱弯折音频水印算法，利用谱弯折技术，通过调整MCLT变换的角频率，可将视觉可辨的二值图像嵌人音频之中，实现水印在整个频域嵌入，算法的最大优点是嵌入量较大．经实验验证，认为谱弯折方法对MP3压缩、重采样等的攻击相当脆弱，不具备鲁棒性，属半易碎型音频水印．