语音替换在军队CDMA保密通信中的应用

在现有的移动通信的保密方法上，主要是在信源和信道上进行加密算法。随着计算机技术的发展，许多加密方法都被破解。本文提出了一种新的军队CDMA移动通信系统的保密方法：利用语音替换，将军事秘密语音信息隐藏在普通语音信息中，使其具有严密的防窃听功能，使民用通信设施能够为军事通信和军事斗争服。同时，这种技术也可以用于具有特殊用途的防窃听通信系统。     

基于提升小波分解的低速率波形内插语音编码算法

提出了一种基于双正交提升小波变换(bi-orthogonal lifting wavelet transform,BLWT)的低速率特征波形内插语音编码方法,其中的特征波形分解算法不需要复杂的特征波形对齐操作和滤波器的卷积运算,其固有的原位运算降低了传统特征波形小波分解算法所需的内存,当前帧边界点替代相邻帧样点的措施有效减少了传统特征波形小波分解算法的时延.同时,该分解方法对分解后的各成分单独重建,并根据人耳的感知特性选择量化参数.基于该分解,分别构建了1.84 kb/s和2.32 kb/s两种速率的BLWT-CWI(characteristic waveform interpo-lation)语音编码器.主观平均意见得分(mean opinin score,MOS)结果表明,2.32 kb/s的BLWT-CWI语音编码质量与2.4 kb/s的MELP声码器相当,1.84 kb/s的BLWT-CWI语音编码质量稍逊于2.4 kb/s的MELP声码器.主观A/B听力测试结果表明,1.84 kb/s的BLWT-CWI语音编码质量优于2 kb/s的LIWI(low-complex improved waveform interpolation)声码器.     

一种大容量的信息隐藏方法

基于图像处理、提升整数小波和信息隐藏理论,提出了具有双阀值的信息隐藏算法,阐述了实现信息隐藏的原理,并给出了具体算法及实现过程.该算法把秘密数据通过双阀值技术嵌入到图像整数小波变换后的高频子带的系数中.嵌入数据时,解决了小波反变换时的灰度值溢出问题,增加了相同载体下的信息隐藏的容量,而且提高了秘密信息的安全性.通过实验数据分析了该算法的阀值变化、嵌入容量和安全性等问题,结果表明:该方法提高了秘密信息的安全性和隐藏容量.     

基于FFT和FIR滤波的语音数据处理研究

为解决嵌入式系统对语音处理的速度和存储空间等有较高要求的问题,研究采用快速傅立叶变换(FFT)和FIR滤波实现语音信号处理,通过MATLAB仿真软件进行了验证.结果表明,这种先进行FFT变换后进行FIR滤波的综合算法,在处理复杂语音信号时具有较高的效率,并可用于嵌入式系统中,为采用FFT算法改进语音数据处理效果提供了参考.     

基于混沌和离散余弦变换的语音信号隐藏算法

设计一种基于混沌和离散余弦变换的语音信号隐藏算法。用混沌序列产生随机的整数序列对秘密语音信号的采样点进行加密,再对载体语音信号进行分段离散余弦变换,将加密后的秘密语音信号嵌入到随机选取的载体中频系数中,且使秘密语音信号嵌入过程中段内系数的变化值适应于系数本身大小,以协调隐蔽性与鲁棒性。利用两段语音信号所进行的隐藏仿真实验表明,所给算法可行,对噪声攻击具有鲁棒性。     

小波变换在语音信号处理上的应用

利用小波的多分辨率分析,以及其良好的空间域和频率域局部化特点,针对语音信号特征,选取适当的小波算法进行去噪和增强语音,压缩编码,提取语音信号特征等处理。通过Matlab仿真分析,得到增强后的信号图和压缩后的压缩比参数、能量保留参数、零系数比例系数,提取的信号特征。结果表明,基于小波变换的语音信号处理表现出良好的特性。     

一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法

为了更好地解决在窄带语音通信中进行强鲁棒性、高透明性信息隐藏这一难题，通过对人耳听觉和窄带通信系统模型的深入研究，提出了一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法. 大量实验表明，该算法能很好地抵抗窄带通信中的D/A、A/D和信道噪声等攻击，具有很强的鲁棒性；在时域、频域，尤其是在听觉上具有很好的透明性. 同时，算法的隐藏容量可达20 bit/s，具备智能盲检测特性，有很高的实用价值.     

一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法

为了更好地解决在窄带语音通信中进行强鲁棒性、高透明性信息隐藏这一难题，通过对人耳听觉和窄带通信系统模型的深入研究，提出了一种基于人耳听觉模型的窄带音频信息隐藏算法. 大量实验表明，该算法能很好地抵抗窄带通信中的D/A、A/D和信道噪声等攻击，具有很强的鲁棒性；在时域、频域，尤其是在听觉上具有很好的透明性. 同时，算法的隐藏容量可达20 bit/s，具备智能盲检测特性，有很高的实用价值.     

基于实时语音的信息隐藏技术的应用研究

利用实时语音传递秘密信息在隐蔽通信中具有重要意义。采用改进的LSB算法和同步技术,将秘密信息隐藏在传输的语音帧中。根据嵌入秘密信息的容量,将密文分段并对每段密文添加同步码,最终将含有同步码的秘密信息嵌入到载体数据的倒数第二位。同时,比较分析了实时传输时每帧的嵌入容量。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和不可感知性,且嵌入容量为50个字符时比较合理。     

基于分带谱熵和小波域Teager能量的语音清浊分类算法

基于分带谱熵和小波域Teager能量提出了一种改进的语音清浊分类算法.该算法首先计算频域内的分带谱熵,然后在小波域计算不同频带的Teager能量,计算出低频能量所占的比例,通过这2个参数进行清浊判断.实验结果证明,由于分带谱熵能加深清浊音之间的差异,Teager能量能快速跟踪声门周期内信号能量的变化,因此该算法更容易提取浊音,在纯净语音和含噪语音上的性能都优于幅度能量算法.     

基于小波变换和ARMA模型的声码器

给出一种基于小波变换和ＡＲＭＡ参数提取算法的声码器。该声码器在１．２ｋｂｉｔ／ｓ的速率上，重建语音的可懂度，自然度好。该算法引入小波变换来实现子带滤波器组的设计，并引入多分辨分析的思想调整各子带的时窗宽度。各子带的声道模型由ＡＲＭＡ模型匹配，子带激励由冲激函数相当，故算法简单，易于实时实现。     

基于提升方案的整数小波图像编码

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大，对图像的编码提出了新的要求，即不仅要求具有高的压缩比，还要求有许多新的功能，如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想，因此奠定了它在图像编码中的地位。提升框架可以实现整数到整数的小波变换，克服了第一代小波变换所带来的缺陷。该文利用第二代小波变换的特性，提出了一种基于整数小波变换的图像压缩方法。首先充分利用小波系数的分布特性，将图像进行整数小波变换，然后对最低频子带采用DPCM预测编码，对其它子带采用零树加熵编码的方法进行编码。实验结果表明，该方法有较好的压缩性能。     

基于小波变换的语音信号基音频率检测法

将基于小波变换与多分辨分析 (MRA)下的Mallat算法与传统的快速傅立叶变换(FFT)相结合 ,提出了一种新的语音信号的基音频率检测方法。实验结果表明 ,这种方法能有效地抑制语音信号中共振峰对基音频率的影响 ,且不必考虑语音信号的短时性。与传统基音估计方法比较 ,此方法具有运算速度快、基音估计准确度高的特点。     

共轭反对称序列的DFT及FFT算法

对共轭反以称复数序列的离散傅立叶变换（DFT）及其快速傅立叶变换（FFT）算法进行了研究,获得了共轭反对称序列的DFT具有实部为0的性质,并开发出适用于共轭反对称序列的FFT算法。该算法与传统的FFT算法相比减少了一半的计算量和存储单元。     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

基于二重循环的数字水印算法

针对现有数字水印算法中存在的抵抗联合攻击能力差、水印提取准确率不高等问题,提出了一种基于分块快速傅里叶变换(FFT)的二重循环数字水印算法.先进行图像大小归一化,对其进行分块FFT变换,在每个图像块的FFT系数中通过大小关系调制嵌入若干比特水印,水印按照二重循环嵌入.提取时从任何一个包括所有水印的图像部分中,直接通过判断FFT系数的大小关系来提取水印.实验结果表明,该算法能抵抗滤波加噪等常规信号处理攻击,JPEG压缩等压缩攻击,旋转、缩放、平移等全局几何攻击和裁剪、拼贴等特殊攻击以及它们的联合攻击,并且误码率低,接近0.     

一种基于GMM和多项式拟合的语音编码改进算法

提出一种基于高斯混合模型和多项式拟合的语音编码改进算法. 在GMM模型对短时语音谱包络进行参数化的基础上,将一定数量的语音帧划分为一个片段,利用谱特征的相关性对片段内的GMM参数进行多项式拟合联合编码,从而使得参数进一步减少. 仿真结果表明,本文算法码率对比基于GMM的语音编码器有显著降低.     

基于量化的小波域自同步数字音频水印算法

提出了基于离散小波变换的音频水印算法,与以往的音频水印算法相比,对DWT域的低频系数进行量化,具有较强的鲁棒性. 算法中引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置. 实验表明,该算法对抗噪声、有损压缩、重采样攻击具有良好的性能.     

用于耳蜗模型声码器的一种高效FFT算法

本文介绍了一种耳蜗模型声码器硬件实现时应用的高效FFT算法,硬件实现同理论计算相比较的结果令人十分满意。     

Efficient gray-level digital image watermarking based on vector quantization

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