數(shù)字音頻水印理論與研究實(shí)現(xiàn).pdf

1、伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字信息(包括數(shù)字圖像、數(shù)字音頻、數(shù)字視頻等)的傳輸與利用日益變得廣泛。由于MP3音樂極易被任意編輯、復(fù)制與散布，從而導(dǎo)致它的原創(chuàng)者蒙受巨大經(jīng)濟(jì)損失，數(shù)字音頻作品的信息安全、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和認(rèn)證等問題已成為數(shù)字世界中一個(gè)非常迫切的重要議題。傳統(tǒng)加密技術(shù)只能提供小范圍保護(hù)，且具有安全性不足和流通性較差等弱點(diǎn)。數(shù)字水印對傳統(tǒng)加密方法作出了補(bǔ)充，是一種可以在開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保護(hù)版權(quán)和認(rèn)證來源及完整性的新技術(shù)

2、。而作為數(shù)字音頻作品知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的一種有效手段，數(shù)字音頻水印技術(shù)已成為國際學(xué)術(shù)界研究的一個(gè)熱點(diǎn)。 本論文主要圍繞著數(shù)字音頻水印算法進(jìn)行了深入研究，主要內(nèi)容包括： (1)提出了一種可同時(shí)用于版權(quán)保護(hù)與內(nèi)容認(rèn)證的半脆弱數(shù)字音頻盲水印算法。該算法具有以下特點(diǎn)：(1)結(jié)合數(shù)字音頻自身特性，不僅能夠自適應(yīng)劃分音頻數(shù)據(jù)段，而且能夠智能調(diào)節(jié)水印嵌入強(qiáng)度，增強(qiáng)了數(shù)字音頻水印的魯棒性；(2)通過利用DWT的多分辨率特性與DCT的能量壓縮特

3、性，改善了數(shù)字音頻水印的隱藏效果；(3)能夠同時(shí)進(jìn)行數(shù)字音頻的版權(quán)保護(hù)與內(nèi)容認(rèn)證，并可大致確定篡改發(fā)生區(qū)域。 (2)以回歸型支持向量機(jī)(Support Vector Regression，SVR)理論為基礎(chǔ)，提出了一種新的自適應(yīng)數(shù)字音頻盲水印算法。該算法能夠結(jié)合音頻自身特征，利用自適應(yīng)量化策略將模板信息和水印信息嵌入到原始音頻載體內(nèi)。進(jìn)行數(shù)字水印檢測時(shí)，系統(tǒng)首先從待檢測數(shù)字音頻中提取出穩(wěn)定的模板相關(guān)特征和水印相關(guān)特征，然后選取模

4、板相關(guān)特征作為訓(xùn)練樣本并獲得SVR模型，最后依據(jù)水印相關(guān)特征，利用訓(xùn)練出的SVR模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測并提取出數(shù)字水印。 (3)針對如何有效抵抗去同步攻擊的問題，提出了一種可有效抵抗去同步攻擊的基于支持向量機(jī)的自同步音頻水印新算法。該算法首先利用能量特性從載體音頻中提取能量特征，再結(jié)合音頻包絡(luò)信息，并以二者作為輸入通過支持向量機(jī)訓(xùn)練出較穩(wěn)定的特征點(diǎn)。利用特征點(diǎn)的檢測進(jìn)行水印嵌入點(diǎn)的準(zhǔn)確定位，同時(shí)結(jié)合聽覺掩蔽特性將水印信息在混合域內(nèi)嵌入