基于同步技術和神經網絡理論的音頻數字水印研究.pdf

1、當今世界互聯網技術蓬勃發(fā)展，網絡以它無與倫比的優(yōu)勢正逐漸成為眾多媒體中最耀眼的新星。人們利用互聯網能方便地制作、拷貝、傳播和瀏覽各種信息。在享受著這種便利的同時，我們也必須看到近年來通過互聯網進行音像制品盜版的非法活動越來越猖獗。保護知識產權成為亟待解決的問題。因此數字水印技術應運而生，通過在多媒體文件中嵌入水印，可以實現拷貝限制、使用跟蹤、盜用確認等功能。當所有者權益被侵犯時，可通過對水印的檢測來證明其所有權，這樣就能達到版權保護的目

2、的。近年來，圖像水印發(fā)展很快，相關算法也較成熟，而針對音頻水印的算法還不是很多，音頻數字水印技術正逐漸成為數字水印的研究熱點之一。 本文的研究工作是圍繞音頻數字水印技術展開的。分別將同步技術和神經網絡理論應用于音頻數字水印算法中，仿真實驗表明在抵抗裁剪攻擊和加大隱藏數據量等方面均取得了較好的效果。 在基于同步技術的抗裁剪音頻數字水印算法中，采用二值圖像作為水印。將水印序號、同步碼和水印元素分別嵌入音頻信號的離散余弦變換(

3、DCT)域中。嵌入同步碼的目的是能夠正確提取遭裁剪攻擊的音頻中含有的水印信息，嵌入水印序號的目的是通過序號確定已提取的水印元素在圖像中的位置，將所提取的水印值都定位在圖像上也就恢復了水印圖像。另外，將數據嵌入DCT域中有利于提高算法抵抗非同步攻擊的魯棒性。實驗結果表明，該算法在抵抗裁剪攻擊、噪聲攻擊、重量化攻擊等方面具有較強的魯棒性，需要特別指出的是該算法抗裁剪攻擊的能力很強。 在基于神經網絡理論的音頻數字水印算法中，采用灰度圖