基于UCL的音頻數(shù)字水印嵌入技術研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術和音頻壓縮技術的飛速發(fā)展，音頻資源量每天都在不斷攀升且其在網(wǎng)絡中承載的業(yè)務也越來越多元化，這直接導致了對海量音頻管理難度的加大，究其原因是忽略了音頻資源內(nèi)容語義信息，從而導致了信息孤島難于理解且相互分離。論文以音頻語義理解為基點，以資源管理為目標，主要圍繞其中的數(shù)字音頻分級管理和數(shù)字音頻安全傳輸管理兩方面展開研究，并根據(jù)實際要求設計了較為全面的算法。論文主要研究內(nèi)容如下：
　　 (1)針對網(wǎng)絡前端音頻資源量大、難于管

2、理的問題，構建了基于數(shù)據(jù)價值的分級存儲管理(Hierarchical Storage Management，HSM)算法。首先綜合考慮了影響數(shù)據(jù)價值的本征屬性和預測價值，然后將兩因素按一定的比例進行關聯(lián)，使數(shù)據(jù)價值得到了精確的表示，進而將音頻資源分為高低價值兩個等級，并將高價值數(shù)據(jù)作為優(yōu)先發(fā)送的數(shù)據(jù)集。實驗仿真表明，當遷移量占總量的一半時，相比傳統(tǒng)的Cache緩存替換算法，本算法具有更高的遷移準確率。
　　 (2)研究基于統(tǒng)一內(nèi)

3、容定位(Uniform Content Locator，UCL)標引的數(shù)字水印音頻語義管理技術，分析了基于分類語義的音頻數(shù)字水印算法。首先通過全面分析音頻內(nèi)容特征，將它們進行規(guī)劃整合形成完整的語義標引表，并進一步根據(jù)用途分類，形成分類語義信息，作為本算法待嵌入的水印信息。然后將音頻特征點和特征段作為水印嵌入位置，根據(jù)心理聲學模型自適應確定水印嵌入強度，最后利用本文提出的改進的量化算法，根據(jù)各類語義水印的特點嵌入到不同的位置上。用語義水印