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提出了一种G.729A自适应码本分组基音调制信息隐藏的检测算法.对语音码流的分析发现,通过基音预测进行信息隐藏将改变相邻语音帧中基音周期估计值的共生特性.通过量化这种共生特性,并经过PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)降维获得对隐写检测敏感的特征向量.最后基于特征向量和SVM (Support Vector Machine,支持向量机)构建隐写检测器.对不同语音样本数据集的检测表明,当语音长度在2s及以上时,检测正确率均超过96%.此检测算法是一种有效的压缩域信息隐藏检测方法. 相似文献
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基于码书关联网络的基音调制信息隐藏检测 总被引：2，自引：0，他引：2
基音调制信息隐藏在进行基音预测时嵌入机密信息,可在低速率语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中相邻语音帧自适应码书的关联特性发生改变,文中以此为设计隐写分析算法的关键线索.为了量化该种关联特性,文中设计了码书关联网络模型并基于该模型得到了对隐写敏感的特征向量.最后,基于所得特征向量并结合SVM(Support Vector Machine,支持向量机)构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中方法性能优于现有检测方法,实现了对基音调制信息隐藏的快速有效检测. 相似文献
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