基于擴譜和線性預測誤差的音頻數(shù)字水印分析研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及信息媒體的數(shù)字化，使得我們借助于計算機、數(shù)字掃描儀、打印機等電子設備，可以方便、迅捷地將數(shù)字信息傳達到世界各地。與此同時，也引發(fā)了各種多媒體信息的傳輸安全問題和數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護問題。數(shù)字水印技術(shù)通過在數(shù)字產(chǎn)品中嵌入一定的信息來確定數(shù)字產(chǎn)品的所有權(quán)或檢驗數(shù)字內(nèi)容的原始性，可有效解決數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)保護和信息安全問題。 本文的研究工作主要是檢測語音信號的內(nèi)容是否受到篡改，利用易碎性數(shù)字水印技術(shù)實現(xiàn)語音信號的盲認證

2、(BlindAuthentication)，以及針對擴譜(Spread-Spectrum)生成的語音水印進行密寫分析(Steganalysis)。歸納起來有以下幾點： 一、將線性預測編碼(LPC，LinearPredictiveCoding)技術(shù)引入到語音數(shù)字水印的分析研究中。線性預測技術(shù)主要用于估計基本的語音信號的參數(shù)，目標是求得一組預測器系數(shù)和預測誤差(LPCPE，LPCPredictionError)。對于數(shù)字語音的每一幀

3、數(shù)據(jù)來講，線性預測得到的預測器系數(shù)的分布較為分散，而線性預測誤差則比較集中的反映了該幀的聲學特性。因此，本文的研究把線性預測得到的預測誤差作為了語音信號的不變特征。 二、提出了一種基于線性預測誤差和最低比特位(LSB，LeastSignificantBit)算法的語音盲認證方法，將語音數(shù)據(jù)每一幀的線性預測誤差作為數(shù)字水印嵌入到該幀的最低有效位中，認證時不需要提供原始語音數(shù)據(jù)，只要利用嵌入的逆過程提取出嵌入的線性預測誤差，將之與重