魯棒數(shù)字音頻水印算法研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，給人們帶來極大的方便，同時也容易導致非法復(fù)制和肆意傳播多媒體的問題，從而對多媒體所有者的知識產(chǎn)權(quán)造成侵害。隨著數(shù)字音樂作品的廣泛傳播，對音頻作品的版權(quán)保護顯得迫在眉睫，魯棒數(shù)字音頻水印技術(shù)近年來己成為版權(quán)保護領(lǐng)域的研究熱點之一。 本文致力于魯棒數(shù)字音頻水印算法研究，主要工作如下： 1、針對現(xiàn)有的基于心理聲學模型I的音頻水印算法在提取水印時，需要原始音頻信號，為非盲提取方案，或者通過相關(guān)計算來

2、提取，計算復(fù)雜度較高等問題，本文提出一種基于心理聲學模型I的魯棒數(shù)字音頻水印改進算法，通過混沌序列的穩(wěn)定排序選擇水印嵌入頻率點，然后按照對應(yīng)頻率點處的掩蔽閾值分情況控制水印的嵌入強度。該算法具有計算量小、提取方案簡單、與現(xiàn)有壓縮標準相適應(yīng)的優(yōu)點。 2、針對基于傳統(tǒng)傅立葉變換的水印算法頻率變換點集合固定，可能導致安全隱患的問題，本文提出基于非均勻傅立葉變換的魯棒數(shù)字音頻水印改進算法。該類算法通過頻域幅度系數(shù)比較的思想實現(xiàn)水印嵌入，

3、能有效解決一類量化水印算法抗惡意攻擊能力差的缺點；同時該類算法采用以非線性動力學濾波器為基礎(chǔ)的偽隨機序列發(fā)生器構(gòu)造跳頻序列來選擇頻率變換點集合，有效提高了系統(tǒng)的安全性。 3、針對遠程說話人識別系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫分布式說話人識別系統(tǒng)存在易受網(wǎng)絡(luò)重放攻擊的缺陷，本文給出一種基于非均勻傅立葉變換的“時間戳”水印量化算法，通過把時間戳水印嵌入待識別用戶的語音樣本/語音特征信息中，可以有效解決此類缺陷。同時考慮到算法在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的實用性，算法