抗随机剪切的小波域音频水印算法

提出一种基于离散小波变换的有效抵抗随机剪切的鲁棒性音频水印算法。该方法首先把音频信号划分为若干个包含相同采样点的帧;然后对每帧进行小波变换,提取小波低频系数并计算相应的绝对平均值;最后根据每帧绝对平均值与低频系数比较的结果,将经过Arnold变换后的二值图像嵌入到小波低频系数中。该算法在对水印进行提取和检测时不需要原始音频。实验结果表明,提出的方法在抵抗各种音频处理（如高斯噪声、MP3压缩、重采样、去噪处理、随机剪切、抖动攻击等）性能良好,尤其是抵抗音频信号的恶意剪切攻击鲁棒性更强。     

一种健壮的数字音频水印时域算法

提出了一种健壮的数字音频水印时域算法。把音频信号划分为若干个包含相同采样点的段,每一段划分为若干个包含相同采样点的节,对每段前二节的能量进行比较,结合水印信号及HAS(人类听觉系统,Human Auditory System)的掩蔽特性,采取不改变或缩小音频信号能量的方法,在数字音频中嵌入水印。实验证明,该算法听觉相似性好,健壮性强,可盲水印检测。     

基于复倒谱系数均值比较的数字音频水印算法

提出一种基于复倒谱系数均值比较的数字音频健壮、透明及盲水印算法。该算法把音频信号划分为若干帧,每帧划分为若干个节,每节包含若干个相同的采样点,对每帧的前二节实施复倒谱变换,然后比较前二节复倒谱系数的均值,结合水印序列为“0”或“1”,采取缩小、增加或不改变复倒谱系数均值的方法,在复倒谱系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受重新量化、重采样、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。与SMM算法比较,其透明性、健壮性更好。     

DCT域音频水印透明健壮算法

提出一种新的基于离散余弦变换的数字音频水印算法。把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,每帧划分为若干节。对指定帧的第一节、第二两节实施DCT变换,将二者DCT中、高频系数的绝对值之和进行比较,结合水印序列为“0”或“1”,采取不改变、缩小及增加中、高频DCT系数的方法,在DCT系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受重采样、重新量化、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。     

采用混沌加密和重复码的复倒谱音频水印算法

针对数字音频产品版权保护问题,设计了一种基于混沌加密和重复码调制的复倒谱变换数字音频水印算法。算法把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,对每一帧实施复倒谱变换,将一幅包含版权信息的二值图像作为水印,利用混沌序列对其加密,再利用重复码进行纠错后嵌入到原始音频的复倒谱系数中,水印提取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,算法具有较强的鲁棒性和不可感知性。能经受添加噪声、低通滤波、重采样、重新量化、音频格式转换等常见信号的处理及攻击。     

基于倒谱变换的数字音频健壮盲水印算法

提出一种基于倒谱变换的数字音频健壮盲水印算法。把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,对指定帧实施复倒谱变换,将复倒谱系数均值与阈值进行比较,结合水印序列为“0”或“1”,采取缩小、增加或不改变复倒谱系数均值的方法,在复倒谱系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受添加噪声、重采样、低通滤波、重新量化、音频格式转换等常见信号处理及攻击。     

基于复倒谱变换的数字音频水印研究

提出了一种基于倒谱变换的数字音频水印算法,把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,计算指定帧的均值,对均值大于0的帧实施复倒谱变换,将复倒谱系数的均值与阈值进行比较,结合水印序列为“0”或“1”,采取缩小、增加或不改变复倒谱系数均值的方法,在复倒谱系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有健壮性、透明性,可以进行添加噪声、重采样、低通滤波、重新量化、音频格式转换等常见信号的处理与承受各方的攻击。     

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.     

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。     

一种用音频作载体的信息隐藏算法

提出了一种利用数字音频作载体、高嵌入量的信息隐藏算法,将音频信号划分为若干个包含相同采样点的片段,对每个片段前两个采样点的振幅进行比较,根据机密信息的比特位,结合人类听觉系统的掩蔽效应,采取不改变或缩小音频信号振幅的方法嵌入机密信息。实验证明,该算法听觉相似性好、稳健性较强、嵌入数据量大,能自恢复提取机密信息,可抵抗常见的信号处理及攻击,如重采样、添加高斯噪声、低通滤波等。     

一种用音频作载体的信息隐藏算法*

提出了一种利用数字音频作载体、高嵌入量的信息隐藏算法,将音频信号划分为若干个包含相同采样点的片段,对每个片段前两个采样点的振幅进行比较,根据机密信息的比特位,结合人类听觉系统的掩蔽效应,采取不改变或缩小音频信号振幅的方法嵌入机密信息。实验证明,该算法听觉相似性好、稳健性较强、嵌入数据量大,能自恢复提取机密信息,可抵抗常见的信号处理及攻击,如重采样、添加高斯噪声、低通滤波等。     

Audio watermarking scheme robust against desynchronization attacks based on kernel clustering

In this paper, we propose an adaptive audio watermarking scheme based on kernel fuzzy c-means (KFCM) clustering algorithm, which possesses robust ability against common signal processing and desynchronization attacks. The original audio signal is partitioned into audio frames and then each audio frame is further divided as two sub-frames. In order to resist desynchronization attacks, we embed a synchronization code into first sub-frame of each audio frame by using a mean quantization technique in temporal domain. Moreover, watermark signal is hid into DWT coefficients of second sub-frame of each audio frame by using an energy quantization technique. A local audio feature data set extracted from all audio frames is used to train a KFCM. The well-trained KFCM is used to adaptively control quantization steps in above two quantization techniques. The experimental results show the proposed scheme is robust to common signal processing (such as MP3 lossy compression, noise addition, filtering, re-sampling, re-quantizing) and desynchronization attacks (random cropping, pitch shifting, amplitude variation, time-scale modification, jittering).     

A robust digital audio watermarking based on statistics characteristics

In digital audio watermarking, the watermark's vulnerability to desynchronization attacks has long been a difficult problem. According to the audio statistics characteristics and synchronization code technique, a new robust audio watermarking scheme against desynchronization attacks is proposed in this paper. Firstly, the original digital audio is segmented and then each audio segment is cut into two parts. Secondly, with the spatial watermarking technique, the synchronization code is embedded into the statistics average value of audio samples in the first part. Finally, the second part of audio segment is cut into audio sections, the DWT is performed on the audio sections, and the watermark bit is embedded into the statistics average value of low frequency components. Experimental results show that the proposed scheme is inaudible and robust against common signals processing, including MP3 compression, low-pass filtering, noise addition, and equalization, etc. Moreover, it also survives several desynchronization attacks, such as random cropping, amplitude variation, pitch shifting, time-scale modification, and jittering, etc.