基于機(jī)器學(xué)習(xí)的音頻盲水印方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)逐漸成為人們獲取信息的重要來源，并成為人們生活的重要組成部分。因而，作為數(shù)字媒體產(chǎn)品知識(shí)產(chǎn)權(quán)宣告及保護(hù)的有效工具，數(shù)字水印技術(shù)自1993年第一次提出以來已經(jīng)引起了人們極大的關(guān)注，同時(shí)，如何保護(hù)多媒體信息的安全成為國(guó)際上研究的熱門課題。特別是音頻信號(hào)的數(shù)字水印技術(shù)已經(jīng)成為近年來研究的熱點(diǎn)之一。信息安全技術(shù)中采取的密碼學(xué)技術(shù)因僅能控制信息的傳播過程，而對(duì)于解碼后的媒體數(shù)據(jù)卻難以控制，因而無法阻

2、止盜版者的非法拷貝和傳播。作為解決上述問題的一種有效途徑，數(shù)字水印技術(shù)開始引起人們的普遍關(guān)注。它通過在原始數(shù)據(jù)中嵌入秘密信息來證實(shí)數(shù)據(jù)的所有權(quán)或完整性，以此來抑制對(duì)數(shù)字作品的盜版或篡改。 數(shù)字音頻水印技術(shù)就是向載體數(shù)據(jù)(如音頻信號(hào))中嵌入秘密信息以達(dá)到版權(quán)宣告及保護(hù)的目的。數(shù)字水印技術(shù)的關(guān)鍵就是工作域和嵌入策略的選取，從某種程度上說，工作域和嵌入策略選取的好壞從根本上決定了整個(gè)數(shù)字水印系統(tǒng)的優(yōu)劣。而近年發(fā)展起來的小波變換是一種新

3、型的時(shí)頻分析方法，具有很多良好的性質(zhì)，特別適合于音頻信號(hào)的處理。本文正是將小波變換應(yīng)用到音頻信號(hào)的數(shù)字水印系統(tǒng)中，提出一種小波域上基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的新的數(shù)字音頻盲水印算法，使其能在水印的魯棒性和不可感知性之間尋找到合理的平衡點(diǎn)，從而具有更良好透明性和魯棒性，并在音頻作品的版權(quán)保護(hù)中能有一定的實(shí)用性。 本文的主要貢獻(xiàn)如下： (1)提出一種基于支持向量回歸機(jī)(Support Vector：Regression，SVR)的魯棒

4、數(shù)字音頻水印算法。算法的基本思想是先對(duì)整段音頻信號(hào)進(jìn)行分抽樣處理，然后對(duì)所有的子音頻分別進(jìn)行小波變換，水印信號(hào)則嵌入到其中一個(gè)子音頻信號(hào)的小波變換后的低頻系數(shù)中，水印提取時(shí)不需要原始音頻信號(hào)。由于不同子音頻信號(hào)之間的高度相關(guān)性，相應(yīng)的DWT分解后的各小波低頻系數(shù)分布也具有相似性。利用這種高度相關(guān)性，在嵌入和提取的過程應(yīng)用SVR具有的非線性逼近能力，建立待嵌入的子音頻信號(hào)與其他子音頻信號(hào)之間的對(duì)應(yīng)模板關(guān)系，再利用訓(xùn)練好的SVR提取水印，實(shí)

5、現(xiàn)盲檢測(cè)。 (2)針對(duì)數(shù)字音頻水印的魯棒性和不可感知性兩者之間是相互制約問題，提出一種采用遺傳算法(Genetic Algorithms，GA)來解決最優(yōu)嵌入能量的優(yōu)化水印方案。遺傳算法是通過群體進(jìn)化來隨機(jī)搜索目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化問題，對(duì)于前述基于支持向量回歸機(jī)的小波域數(shù)字音頻盲水印算法，進(jìn)一步地探討采用遺傳算在嵌入強(qiáng)度集合中搜索對(duì)抗攻擊能力適應(yīng)度較高的個(gè)體，從而得到最佳嵌入強(qiáng)度的一個(gè)優(yōu)化方案，以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)策略，也使本算法能在水印