音频信息隐藏关键技术的研究

论文摘要

数字化与网络化带给了社会和生活深刻的变化和影响,数字媒体的认证与保护日益迫切。因此数字信息隐藏技术引起了广泛的关注和研究,其中抗压缩编码的音频水印具有很高的实用价值。本文的工作主要致力于应用于音频感知编码的信息隐藏算法的设计,力图从理论到实践探索出一种适用于主流感知编码的音频信息隐藏方法。以此为目标本文主要工作及创新点如下:1.通过实验探讨了扩频调制中相关检测准确率降低的根本原因——短时音频信号样点不吻合高斯正态分布模型假设。针对这一问题提出了一种新的自适应的扩频调制方法,应用到音频水印中去。通过调整嵌入强度消除了嵌入域样点与扩频序列相关性的影响,同时通过检测期望的嵌入帧筛选策略来对不可感知性进行优化。2.基于听觉感知特性,提出了新的基于梅尔倒谱系数方差和与连续子帧相关和的感知敏感成分划分法。利用此方法提出一种通过对语音信号进行非均匀压扩来提升时长规整的感知质量的新方法和一种新的针对感知敏感成分的音频信息隐藏的同步攻击方法。3.探讨了隐藏信息与载体信号的相关性对音频感知质量的影响。利用嵌入的非相关提出了一种新的针对直接扩频隐写方式的音频隐写分析方法,根据原始嵌入与检测嵌入引起失真的区别,采用音频失真测度作为特征向量对支持向量机进行训练分类,检测中不需要对原始音频进行估计。4.从感知编码原理出发,提出了抗感知编码水印设计的关键在于要适应于载体感知特性的观点。在音频信号感知规律与时频结构的分析基础上,全面探索了感知编码对隐藏信息的影响。最终提出了一种新的鲁棒音频水印算法。采用载体信号划分的同步机制,利用低频能量的鲁棒性,对相邻子帧的低频能量比进行量化调制来嵌入水印。并对其进行了同步攻击与stirmark攻击测试。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究意义与应用背景
• 1.2 数字音频水印及其分类
• 1.3 数字音频水印性质
• 1.4 数字水印技术发展现状
• 1.5 本文工作的主要内容与结构
• 第2章 数字音频水印原理与方法
• 2.1 数字音频水印算法的基本框架
• 2.2 嵌入水印的调制策略
• 2.2.1 叠加方案
• 2.2.2 量化方案
• 2.2.3 其它常用调制方法
• 2.3 各主要算法回顾
• 2.3.1 时间域算法
• 2.3.2 频率域算法
• 2.3.3 压缩域算法
• 2.3.4 基于内容的音频水印算法
• 2.3.5 脆弱音频水印算法
• 2.4 音频水印算法的评价标准
• 2.4.1 感知质量评价标准
• 2.4.2 鲁棒性评价标准
• 2.4.3 水印带宽
• 2.5 目的存在的问题
• 2.6 本章小节
• 第3章 音频信号的统计模型与自适应扩频水印
• 3.1 压缩与隐藏的统计联系
• 3.2 基于高斯模型的数字音频扩频水印
• 3.3.1 数字音频的高斯模型
• 3.3.2 数字音频扩频水印
• 3.3 自适应扩频数字音频水印
• 3.4.1 短时音频信号与相关检测
• 3.4.2 自适应扩频数字音频水印算法
• 3.4.3 实验结果
• 3.4.4 压缩编码实验结果的讨论
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于感知模型的时长规整方法
• 4.1 感知模型
• 4.1.1 人耳生理结构与听觉原理
• 4.1.2 人耳听觉
• 4.1.3 听觉掩蔽效应
• 4.1.4 心理声学模型
• 4.2 感知敏感成分划分
• 4.2.1 基于心理声学模型感知熵划分法
• 4.2.2 基于瞬态成分的划分原理
• 4.2.3 瞬态成分划分方法
• 4.3 基于感知敏感成分划分的时长规整
• 4.3.1 同步叠加时长规整算法
• 4.3.2 基于感知敏感成分划分的时长规整算法
• 4.3.3 语音时长规整测试
• 4.3.4 更多实验
• 4.3.5 基于感知敏感成分的水印同步攻击方法
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于嵌入非相关性的扩频隐写分析
• 5.1 统计模型与感知模型
• 5.2 扩频嵌入与音频信号相关性对感知的影响
• 5.2.1 嵌入中的相关性与失真
• 5.2.2 扩频调制的嵌入失真
• 5.3 基于失真测度的扩频隐写分析方法
• 5.3.1 隐写分析方法
• 5.3.2 失真测度的选择
• 5.3.3 检测方法
• 5.4 实验结果
• 5.4.1 测试结果
• 5.4.2 嵌入强度对检测的影响
• 5.4.3 嵌入容量对检测的影响
• 5.5 本章小结
• 第6章 抗感知编码的鲁棒音频水印研究
• 6.1 压缩编码技术
• 6.2 音频感知编码技术
• 6.3 抗感知编码的鲁棒水印技术
• 6.4 音频信号的频域结构与感知编码失真
• 6.3.1 音频信号的频域结构
• 6.3.2 感知编码频域失真
• 6.3.3 感知编码的时域失真
• 6.5 鲁棒水印原理与算法
• 6.5.1 水印同步
• 6.5.2 低频能量比的嵌入与提取方法
• 6.5.3 水印量化因子的自适应原理与方法
• 6.5.4 不可感知性评价,提取准确率估计与参数参考值
• 6.5.5 实验结果
• 6.6 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 本文的工作
• 7.2 后续工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果