基于经验模式分解的音频水印算法

摘要

针对传统基于经验模式分解(EMD)的音频水印算法鲁棒性不强的问题,提出一种基于固有模态函数(IMF)极值的盲音频水印算法.首先对音频信号进行分帧,每个音频帧经过EMD后得到IMF;接着利用均匀量化的方法将水印信息和同步码嵌入到最后一个IMF的极值中.所提算法的数据嵌入率是46.9 ～ 50.3 b/s,且携水印音频保持了原始音频的感知质量.对携水印音频进行加噪、MP3压缩、重新采样、滤波、剪切和重采样攻击后,提取出的水印信息变化不大,算法鲁棒性较好.与时间域和小波域算法相比,提出的算法在保证高数据嵌入率的同时,可以抵抗32 kb/s的MP3压缩攻击.