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基于BN优化SNGAN的自适应音频隐写模型的训练方法和系统

摘要

本发明提供一种基于BN优化SNGAN的自适应音频隐写模型的训练方法、系统、存储介质和电子设备,涉及音频隐写技术领域。本发明中,编码器通过训练学习,得到与载体矩阵高度相似的第二载密矩阵,可以生成载密音频,并分别送入提取器和分析器;提取器通过训练学习,得到第二秘密矩阵,可以恢复出尽可能准确的秘密音频;分析器通过训练学习,得到所述载体矩阵和第二载密矩阵的判别结果,可以尽可能准确检测载体音频和载密音频;通过三个网络的互相学习,使得音频隐写可以在隐写容量、不可感知性和抗隐写分析能力之间达到理想的均衡。

著录项

  • 公开/公告号CN114220443A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN202111300321.X

  • 发明设计人 岳峰;朱慧;苏兆品;张国富;

    申请日2021-11-04

  • 分类号G10L19/018(20130101);G10L25/30(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11542 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人余罡

  • 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2023-06-19 14:36:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-22

    公开

    发明专利申请公布

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