基于SVD和預測錯誤擴展的數字音頻水印算法研究.pdf

1、隨著數字音頻在互聯網絡中的傳播變得越來越簡單。人們在享受這種便捷的同時，音頻作品侵權、篡改以及偽造等問題也隨之而來。數字音頻作為一種有效的技術手段，同時在版權保護、語音保密通信等領域也具有重要應用價值。根據數字音頻水印的特性可分為魯棒型和脆弱型兩類。奇異值分解憑借優(yōu)秀的穩(wěn)定性能，常用于魯棒型水印算法設計中，目前大多魯棒型音頻水印都致力于滿足不可感知性和魯棒性要求，對嵌入容量則考慮較少。預測錯誤擴展可以實現脆弱性類型中可逆水印的可逆設計，

2、在圖像可逆算法中已經得到了大量的應用，在音頻領域尚少，且目前音頻可逆水印算法存在不可感知性不高，位置標記信息過多的問題。本文針對以上問題展開研究，具體工作如下:
　　提出了一種基于奇異值分解和小波分解的魯棒性音頻水印算法。算法將載體音頻分成嵌入同步碼部分和嵌入水印信息部分，在嵌入水印信息過程中，首先進行奇異值分解，然后選取奇異值中最大的構建向量進行小波分解，最后通過量化嵌入方式將水印信息嵌入小波分解得到的近似分量中。實驗結果表明，

3、相對于直接修改奇異值嵌入水印信息的算法，該算法具備實現了良好的不可感知性、魯棒性并對嵌入容量有所提升。
　　提出了一種基于改進預測錯誤擴展的可逆音頻水印技術。首先設計了一種基于差分進化的線性預測系數優(yōu)化方案。其次，在水印嵌入過程中，引入直方圖平移技術，通過分析音頻水印預測錯誤的特點，將直方圖分成內外兩種區(qū)域，對于內部區(qū)域進行擴展嵌入水印數據，而外部區(qū)域則執(zhí)行直方圖平移，最終實現嵌入位置標記信息的壓縮率提高。仿真實驗表明，算法提高了