无感知音频信号数字水印技术

从时域统计的音频信号数字水印技术出发,提出一种无感知音频信号数字水印方法,该方法以ISO/IEC11172-3(MPEG-Audio)中定义的心理声学模型作为数字水印产生的模型,使嵌入到音频信号中的水印信息最大可能地被掩蔽,保证声信号的质量.根据统计模型,检测时可在不需要原声信号的情况下对数字水印的有无作出判决.

基于离散小波变换的音频信号数字水印技术研究

本文的研究以离散小波变换(DWT,Discrete Wavelet Transform)为基础,根据音频信号的特征选取DWT变换域,充分利用小波变换后的低频系数向量,将二值图像的水印信息嵌入至该低频系数向量中,在保证了音频质量的同时,也有效地完成了水印的嵌入与提取,具有较好地鲁棒性。

数字水印技术在音频信号加密中的应用

多媒体技术和网络技术的广泛应用,使得对图像、音频、视频等多媒体内容的保护成为迫切需要解决的问题。数字水印技术作为版权保护的重要手段,正得到深入的研究。

基于量化数字音频信号频域参数的水印嵌入算法

提出了基于量化数字音频信号频域参数的水印嵌入算法,即通过量化处理数字音频信号的离散傅里叶变换系数的幅度或相位的方法嵌入水印。本文提出的水印嵌入算法是数字音频信号独立型的,在抽取水印时不需要原始的信号。实验结果表明该算法对数字音频信号的滤波、有损压缩、重新采样等操作具有很强的稳健性。

数字音频信号的水印嵌入算法

文中主要研究了数字音频信号嵌入数字水印的基本原理。在此基础上应用小波变换实现数字音频信号完全可恢复数字水印算法。这种算法所隐藏的水印具有隐蔽性,基本上觉察不出对原始音频信号的影响。嵌入水印的数字音频信号经过信号处理后,仍能正确地提取数字水印。

一种基于心理声学模型的小波包域音频数字水印算法

首先根据心理声学模型 ,计算载体音频信号的掩蔽门限 ,并利用人耳听觉的临界频率与小波包子带间的相似特性 ,将DFT域掩蔽门限映射到小波包域 ;然后将水印信号嵌入到中低频小波包系数中 ,嵌入强度由掩蔽门限自适应控制。由于该方案是基于人类听觉系统的 ,在最大限度上挖掘了水印嵌入强度 ,使鲁棒性和不可感知性得到了很好的平衡。实验结果表明 ,利用这种水印算法 ,嵌入的水印信号是不可察觉的 ,并且对数据压缩、加噪、去噪、重采样 (D/A、A/D转换 )。

数字音频信号中的水印嵌入技术

随着数字技术的发展和计算机网络的普及 ,知识产权的保护越来越引起重视。数字水印是一项用于知识产权保护的新兴技术。文章在概述数字水印技术的基础上 ,着重介绍音频数字水印的特点和在数字音频信号中嵌入水印的实现方法。最后简要讨论了作者提出的基于正交频分复用 (OFDM )的音频数字水印技术。

基于RLS自适应算法的音频数字水印检测技术

实现了一种基于音频信号掩蔽曲线的水印嵌入方法 ,提出了一种基于RLS(递归最小二乘方 )自适应滤波算法的水印检测算法 ,该算法在检测水印时无需原音频文件 .实验结果表明 ,在不影响听觉效果的前提下 ,这种水印嵌入和检测方法对MPEG压缩、常规滤波、加噪等处理均具有很好的抗攻击性即鲁棒性 .

基于小波变换的自适应音频数字水印算法

提出了一种新的小波域音频数字水印算法。它先对水印序列进行伪随机排序 ,然后自适应地把水印嵌入到原语音信号小波分解中等尺度绝对值较大的分量上。仿真实验证明了算法的稳健性和不可觉察性。

一种新的基于量化的音频数字水印算法

文章提出了一种新的基于量化的音频数字水印算法 ,该算法首先将视觉上可辨的二值水印图像降为一维序列 ,再将水印序列伪随机排序 ,最后对数字音频信号进行分段 DCT(离散余弦变换 ) ,水印信号通过量化处理过程嵌入到 DCT变换后的系数中 ,提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真实验表明水印是不可察觉的 ,经过 mp3有损压缩、低通滤波、重采样等操作后仍具有很强的稳健性。

一种基于量化的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于量化的DCT域音频数字水印算法 ,该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列 ,再将水印序列按伪随机排序 ,最后对数字音频信号作分段DCT变换 ,水印信号通过量化处理过程嵌入到DCT变换后的系数中 ,提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真实验表明水印是不可察觉的 ,经过mp3有损压缩、低通滤波。

数字音频信号的水印隐藏与嵌入算法

提出了一种基于小波变换的音频数字水印算法,该算法具有良好的鲁棒性,并且嵌入水印后的音频信号没有引起人耳所感知到的品质变化.算法能抵抗常见的信号处理和音频压缩编码.数值仿真显示了算法的有效性.

自适应小波变换的扩频音频数字水印

在分析了自适应小波变换特性的基础上,提出一种基于自适应小波变换的扩频音频数字水印算法。将二值水印图像降维处理转化为一维序列,再将一维序列与m序列做扩频调制,对音频信号进行分段做自适应小波变换,把经过扩频调制的水印信号经过量化处理嵌入到自适应小波变换后的系数中。模拟实验证明,该方法具有较好的不可感知性和鲁棒性。

基于心理声学模型的自适应音频数字水印算法

长期以来音频数字水印技术都存在着实用性差的问题,关键在于对不同的音频信号进行水印嵌入时为了满足鲁棒性和不可感知性需人工调试嵌入强度参数,这对于实际应用来说是不现实的。本文在心理声学模型的基础上利用声音的掩蔽效应,将水印嵌入原始音频信号的改变作为一种噪声,通过修改该噪声的幅度,使之小于最小掩蔽阈值。从而在满足水印鲁棒性的基础上使水印信号不可感知。

基于DCT变换及SVD处理的音频数字水印算法

提出了一种基于离散余弦变换及奇异值分解的音频水印算法。首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值,然后对所得奇异值进行基于音频信号变换域性质的调制,并对音频信号进行离散余弦变换并计算水印嵌入点,最后将经过调制的水印信号嵌入。仿真试验证明这种自适应音频数字水印算法具有稳健性和不可觉察性。

音频数字水印技术发展概况及新进展（下）

四、利用DWPT的音频数字水印算法 目前用于版权保护的水印算法中．频域算法的鲁棒性要明显优越于时域算法。而在频域算法中．由于小波变换具有的多分辨率分析特性．使得它对处理非稳态时变信号的优点非常明显．且水印信号的嵌入效果也较好．因此成为现在研究的热点。在可查的文献中．利用小波变换的方法得到的含水印音频信号的信噪比一般在20～30dB之间，

基于标记矢量量化的多重音频数字水印算法

提出一种基于矢量量化和DCT变换的多重音频数字水印算法。该算法将鲁棒水印和脆弱水印分别嵌入到载体音频信号中,同时完成版权保护和音频内容完整性认证的功能。鲁棒水印在进行码字标记的矢量量化过程中嵌入到DCT中频系数中,脆弱水印采用索引约束的方法嵌入到DCT高频系数中。鲁棒水印和脆弱水印都能实现盲提取。实验结果表明,本算法引入的失真较小,鲁棒水印可以抵抗大部分的攻击操作,同时脆弱水印可以实现对随机替换篡改的有效定位。

数字水印在广播音频监测中的应用研究

数字水印作为一种有效的数字产品版权保护的技术手段是目前国际上信息安全领域内的一个前沿课题。本文在分析数字音频水印技术特点和广播监测需求的基础上,探讨了利用数字水印对音频广播进行监测以及实现信号源内容甄别的方法。

基于模数运算的DWT域数字音频水印

提出了一种基于DWT变换域的数字音频水印算法，对小波变换系数采取模2取余方法作为数字水印嵌入策略。通过仿真实验结果表明主要具有以下几个方面的特点：(1)水印隐蔽效果好，凭借人的感觉系统无法分辨出与原始音频的差别；(2)可以有效地抵抗噪声、低通滤波、有损压缩的处理；(3)在检测水印要受到密钥的限制，不知道口令的人是无法正确恢复出水印图像的。另外本算法在检测水印时不需要原始的音频信号。

基于压缩感知的资源节约型音频信号采集方法

针对基于无线传感器网络构建的环境监测系统,为减少多媒体信号采样、处理、传输过程所消耗的计算、存储、电能、带宽资源,该文分析了现有信号处理理论和随机采样方法存在的局限性,结合压缩感知理论,提出了一种改进的加性随机采样方法,设计了一种新型的资源节约型音频信号采集算法。该算法依靠传感器节点和汇聚节点的共同协作完成音频信号采集,其中,传感器节点对具有稀疏性的音频信号进行低频随机采样,汇聚节点可从随机采样数据中高概率重构原始信号。将所提出的信号采集方法用于采集粮仓内的赤拟谷盗成虫爬行声,并与已有数据压缩方法进行性能对比。初步试验结果表明:在随机采样频率为196Hz且最大数据重构误差小于0.5%情况下,可实现13个采集节点所获取的78路声信号的远程、无线、实时采集,特别适用于资源有限的无线传感器网络。