基于语音信号特征的语音零水印

摘要

近年来,音频处理技术的飞速发展和因特网的迅速普及使得数字音频作品的获取、编辑和发布变得十分容易。音频作品的知识产权保护已成为一个急待解决的问题。数字音频水印技术作为一种潜在的解决方案受到了国内外研究者的广泛关注,并成为国际学术界的研究热点。目前在时域、空域或频域上提出的数字水印算法是对原始数字作品进行修改来嵌入水印信息,而这些信息的嵌入都会导致一定程度的失真,造成数字水印不可感知性和鲁棒性之间的矛盾。数字零水印作为解决这对矛盾的有效方法得到了研究者的广泛关注。但目前对其研究主要集中在图像领域,且“嵌入”的水印大都是无意义的。无意义的水印只能通过统计的方法来判断水印是否存在,不能直观地给出版权标志信息。针对以上问题,一些学者利用音频信号特征“嵌入”有意义零水印,得到了良好的鲁棒性。在本文中我们同样利用这些音频信号特征“嵌入”零水印,主要工作体现在以下两个方面:
　　(1)由于人类听觉系统十分敏感,要实现音频水印系统中鲁棒性和透明性之间的平衡十分困难。为了从原理上解决这一难题,我们对“音频零水印”技术进行了研究。首先,通过研究以往的矢量量化算法,提出了一种基于LBG算法的多级矢量量化算法,降低了矢量量化时的计算复杂度,缩短程序运行时间。然后利用自然语音信号的短时平稳特性,提出了一种基于线性预测系数多级矢量量化的语音零水印算法。通过仿真实验验证该算法实现了良好的鲁棒性。
　　(2)处理低频成分是处理音乐中最棘手的部分。无论在录音还是混音中,稍微不小心都会毁掉整个音乐。所以大多数盗版商不会考虑攻击音频信号的低频成分。在本文中,我们利用零水印算法在不修改音频信号任何数据的基础上在音频信号的低频成分“嵌入”有意义的数字零水印。通过仿真实验验证该算法实现了良好的鲁棒性,并能有效抵抗幅度缩放、重量化波等音频信号攻击。

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第一章 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

第二章 数字水印概述

2.1 数字水印的一般原理

2.2音频数字水印技术

2.3 本章小结

第三章 基于线性预测系数多级矢量量化的语音零水印

3.1 引言

3.2 线性预测系数

3.3 矢量量化及LBG算法

3.4基于线性预测系数多级矢量量化的语音零水印算法

3.5 水印算法评价

3.6本章小结

第四章 基于语音低频分量的语音零水印

4.1离散小波变换

4.2离散余弦变换

4.3 基于语音低频分量的语音零水印算法

4.4 水印算法评价

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表论文