網(wǎng)絡語音通信隨著即時通訊軟件的快速發(fā)展而迅速普及,這吸引了廣大學者開始研究使用網(wǎng)絡語音流作為隱寫的載體�；诰W(wǎng)絡語音流的隱寫可以保證信息隱秘而安全地傳輸,從而導致其被不法分子利用會給網(wǎng)絡和公眾帶來危害。為了應對這種挑戰(zhàn),其對抗措施——隱寫分析也受到了極大的關(guān)注。但是從目前的研究來看,現(xiàn)有隱寫分析方法還存在不同程度上的檢測效率問題,諸如檢測精度（特別是在低嵌入率時）不佳、隱寫分析特征維度過高等問題,從而難以迅速給出準確的檢測結(jié)果。鑒于此,本文從特征角度、分類器角度以及深度學習角度針對若干網(wǎng)絡語音流典型隱寫方法進行快速高效檢測,具體研究工作如下:（1）基于網(wǎng)絡語音流靜音幀的隱寫可以在擁有較高隱寫帶寬的同時保持良好的語音質(zhì)量,目前缺乏有效的檢測手段。在深入研究隱寫操作對于網(wǎng)絡語音流影響的基礎(chǔ)之上,我們先后提出了兩種低特征維度的檢測方案。第一種檢測方案使用靜音幀不同編碼參數(shù)的撲克檢測結(jié)果作為隱寫分析特征;第二種使用過零數(shù)和梅爾頻率倒譜系數(shù)這兩種常用于描述語音基頻特性的相關(guān)統(tǒng)計量作為隱寫分析特征。兩種特征均以支持向量機作為分類器,對靜音幀上的隱寫行為進行檢測。實驗結(jié)果表明,兩種方法都可以對靜音幀... 

【文章來源】：華僑大學福建省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 網(wǎng)絡語音流隱寫及隱寫分析的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 隱寫術(shù)及其常用的評價指標
        1.2.2 網(wǎng)絡語音流隱寫的研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.3 網(wǎng)絡語音流隱寫分析及其常用的評價指標
        1.2.4 網(wǎng)絡語音隱流寫分析的研究現(xiàn)狀及分析
    1.3 論文的主要工作和組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文的主要工作
        1.3.2 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 面向靜音幀隱寫的快速檢測方法
    2.1 網(wǎng)絡語音流的靜音幀隱寫方法
    2.2 基于撲克檢測的靜音幀隱寫檢測
        2.2.1 基于撲克檢測的隱寫分析特征
        2.2.2 基于撲克檢測的靜音幀隱寫檢測方法
    2.3 基于基頻統(tǒng)計特性的靜音幀隱寫檢測
        2.3.1 基于基頻統(tǒng)計特性的隱寫分析特征
        2.3.2 基于基頻統(tǒng)計特性的靜音幀隱寫檢測方法
    2.4 實驗結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 面向固定碼本域隱寫的快速檢測方法
    3.1 相關(guān)工作簡介
        3.1.1 固定碼本域隱寫算法
        3.1.2 現(xiàn)有的固定碼本域隱寫分析算法
    3.2 基于多分類器組合的固定碼本域隱寫檢測
        3.2.1 基于脈沖相關(guān)性的隱寫分析特征
        3.2.2 基于多分類器組合的固定碼本域隱寫檢測方法
    3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 面向速率調(diào)制隱寫的快速檢測方法
    4.1 相關(guān)工作簡介
        4.1.1 編碼速率調(diào)制隱寫算法
        4.1.2 現(xiàn)有的編碼速率調(diào)制隱寫分析算法
    4.2 基于深度學習的速率調(diào)制隱寫檢測
        4.2.1 編碼速率的相關(guān)性模型
        4.2.2 基于深度學習的速率調(diào)制隱寫檢測方法
    4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果



本文編號：3426110