發(fā)布時間：2017-06-02 15:19

  本文關(guān)鍵詞：音頻數(shù)字水印若干關(guān)鍵算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展為音頻數(shù)字內(nèi)容的傳播提供了極大的便利,也造成了盜版侵權(quán)和音頻數(shù)字內(nèi)容篡改行為的日益泛濫。如何對音頻數(shù)字內(nèi)容的版權(quán)提供管理并對完整性進行保護成了學(xué)術(shù)界的一個研究熱點。傳統(tǒng)的加密技術(shù)和數(shù)字水印技術(shù)均被用在音頻數(shù)字內(nèi)容的版權(quán)保護和完整性保護上,嘗試解決音頻數(shù)字內(nèi)容盜版和非法篡改的問題。然而,由于加密技術(shù)自身所存在的問題,其并不適用音頻數(shù)字內(nèi)容版權(quán)保護和完整性保護的場合。音頻數(shù)字水印以其自身所具有的魯棒性、不可感知性,適用于音頻數(shù)字內(nèi)容的版權(quán)保護和完整性保護,在學(xué)術(shù)界正引起越來越大的關(guān)注。音頻數(shù)字水印技術(shù)通過把音頻水印信息以不可感知的方式嵌入在音頻數(shù)字內(nèi)容中,達到保護音頻數(shù)字內(nèi)容版權(quán)所有和完整性的目的。目前對音頻數(shù)字水印的研究主要集中在如何設(shè)計音頻水印算法,使其具有良好的魯棒性、不可感知性和高嵌入容量。本文立足于音頻數(shù)字內(nèi)容的版權(quán)保護和完整性保護,研究音頻數(shù)字水印若干關(guān)鍵算法。在所提算法的設(shè)計過程中,借鑒學(xué)術(shù)界在其他領(lǐng)域的最新成果,與最前沿理論,諸如經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、壓縮感知和機器學(xué)習(xí)等廣泛結(jié)合,對傳統(tǒng)水印算法進行了科學(xué)的改進,從而提高了音頻數(shù)字水印算法的性能。具體看來,本文所做的工作主要包括以下四個方面：1.提出了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和粒子群優(yōu)化的音頻水印算法。選擇EMD分解得到的冗余信號分量作為水印的嵌入位置,并證明了冗余信號分量按照提出的算法嵌入水印以后仍然是冗余信號分量,從而為水印嵌入提取提供了理論基礎(chǔ)。通過粒子群優(yōu)化算法求解出適用于EMD分解的最優(yōu)音頻水印嵌入強度,按此強度嵌入水印,可以同時滿足水印的健壯性和不可感知性。仿真結(jié)果表明,使用計算出的最優(yōu)嵌入強度嵌入水印,嵌入水印后的音頻信號在受到大部分攻擊的情況下可以確保水印的不可見性和健壯性；2.提出了一種高不可感知性魯棒音頻水印算法。算法選擇音頻幀經(jīng)EMD變換得到的冗余信號分量的固有特征嵌入水印,通過平移音頻幀冗余信號分量中的每一個元素,使得它們的和大于0或小于0來嵌入水印。實驗結(jié)果表明所提的算法在嵌入水印后沒有改變?nèi)哂嘈盘柗至康奶匦?并且水印對多種類型的攻擊是魯棒的。與已有的基于EMD的經(jīng)典算法相比,所提算法大大提高了水印的健壯性和不可感知性；3.提出了一種基于壓縮感知理論的半脆弱音頻零水印算法。算法首先對原始音頻信號進行小波變換,對于小波變換得到的近似小波系數(shù)進行壓縮感知,得到測量向量并根據(jù)測量向量中元素的正負性構(gòu)建零水印。實驗結(jié)果表明所提的算法不僅對于常規(guī)的音頻信號處理是健壯的,并且對于惡意篡改是脆弱的,即可以在常規(guī)信號處理情況下有效地檢測出惡意篡改情況。與已有的算法相比,所提算法大大提高了在常規(guī)音頻信號處理環(huán)境下惡意篡改檢測的準確率。4.提出了一種基于變分貝葉斯學(xué)習(xí)的音頻水印檢測算法。在音頻幀的DCT系數(shù)上嵌入擴頻水印,對嵌入水印的音頻幀和原始音頻幀分別提取MFCC特征進行訓(xùn)練,分別建立高斯混合模型,并通過變分貝葉斯學(xué)習(xí)方法估計出高斯混合模型的參數(shù),檢測時依據(jù)最大似然的原則。實驗結(jié)果顯示提出的方法在音頻信號受到噪聲干擾和惡意攻擊的情況下,相對基于EM算法的方法在誤檢率上有明顯降低,在小樣本訓(xùn)練情況下具有更好的效果并且可以有效避免過擬合的問題。實驗結(jié)果和性能分析表明,本文所做工作提高了已有同類算法的性能,對完善音頻數(shù)字水印算法的研究和解決音頻數(shù)字內(nèi)容版權(quán)保護、非法篡改等問題具有重要的理論與現(xiàn)實意義。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)字版權(quán)保護 音頻數(shù)字水印 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 壓縮感知 零水印
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP309.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 研究目的和意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外研究進展14-21
• 1.2.1 魯棒音頻水印算法研究14-17
• 1.2.2 脆弱性音頻水印算法研究17-19
• 1.2.3 音頻水印檢測算法研究19-21
• 1.3 論文所做的工作和創(chuàng)新21-22
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)22-23
• 1.5 本章小結(jié)23-24
• 第二章 音頻數(shù)字水印基礎(chǔ)及背景概述24-29
• 2.1 音頻水印基本概念24-25
• 2.2 音頻水印的分類25-26
• 2.3 音頻水印常見攻擊方法26-27
• 2.4 音頻水印需要滿足的特性27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和粒子群優(yōu)化的音頻水印算法研究29-54
• 3.1 引言29-30
• 3.2 EMD分解及粒子群優(yōu)化理論基礎(chǔ)30-32
• 3.2.1 固有模態(tài)函數(shù)定義30
• 3.2.2 EMD分解執(zhí)行步驟30-31
• 3.2.3 粒子群優(yōu)化算法理論基礎(chǔ)31-32
• 3.3 基于EMD和粒子群優(yōu)化的音頻水印算法32-36
• 3.3.1 同步碼32
• 3.3.2 水印嵌入算法32-35
• 3.3.2.1 水印嵌入的理論基礎(chǔ)32-33
• 3.3.2.2 基于粒子群優(yōu)化算法的水印嵌入強度優(yōu)化方法33-35
• 3.3.3 水印提取算法35-36
• 3.4 仿真實驗36-53
• 3.4.1 仿真環(huán)境及實驗方法36-38
• 3.4.2 冗余信號分量驗證38-42
• 3.4.3 最優(yōu)水印嵌入強度的確定42-50
• 3.4.4 水印性能檢測與比較50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第四章 高不可感知性魯棒音頻水印算法研究54-71
• 4.1 引言54-55
• 4.2 高不可感知性魯棒音頻水印算法55-59
• 4.2.1 算法思想55
• 4.2.2 水印嵌入算法55-57
• 4.2.3 水印算法的不可感知性分析57-58
• 4.2.4 水印提取算法58-59
• 4.3 仿真實驗59-70
• 4.3.1 實驗環(huán)境及仿真實驗概述59-60
• 4.3.2 冗余信號分量驗證60-62
• 4.3.3 算法性能檢測與比較62-70
• 4.3.3.1 嵌入水印前后音頻幀幅值變化量比較63-65
• 4.3.3.2 算法在抗攻擊情況下魯棒性和不可感知性比較65-70
• 4.3.3.3 不可感知性主客觀性能評測70
• 4.4 本章小結(jié)70-71
• 第五章 半脆弱音頻零水印算法研究71-90
• 5.1 引言71-72
• 5.2 壓縮感知理論基礎(chǔ)72-73
• 5.3 基于壓縮感知理論的半脆弱零水印算法73-81
• 5.3.1 算法思想73-74
• 5.3.2 零水印的構(gòu)造74-77
• 5.3.3 惡意篡改檢測77-81
• 5.4 仿真實驗81-89
• 5.4.1 閾值的確定81-84
• 5.4.2 惡意篡改檢測84-88
• 5.4.3 不同算法的比較88-89
• 5.5 本章小結(jié)89-90
• 第六章 音頻水印檢測算法研究90-107
• 6.1 引言90-91
• 6.2 音頻水印嵌入91-92
• 6.3 基于變分貝葉斯學(xué)習(xí)的音頻水印檢測算法92-98
• 6.3.1 高斯混合模型的建立92-93
• 6.3.2 高斯混合模型的求解93-97
• 6.3.3 基于最大似然的水印檢測97-98
• 6.4 仿真實驗與結(jié)果分析98-106
• 6.4.1 實驗背景與參數(shù)設(shè)置98-99
• 6.4.2 變分下限與混合度的確定99-101
• 6.4.3 抗攻擊性能101-104
• 6.4.4 小樣本學(xué)習(xí)情況下的檢測性能104-105
• 6.4.5 訓(xùn)練樣本長度不一致情況下的檢測性能105-106
• 6.4.6 過擬合問題下的健壯性106
• 6.5 本章小結(jié)106-107
• 第七章 總結(jié)與展望107-110
• 7.1 工作總結(jié)107-108
• 7.2 工作展望108-110
• 參考文獻110-119
• 致謝119-120
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄120-121
• 攻讀學(xué)位期間完成和參與的科研項目121

  本文關(guān)鍵詞：音頻數(shù)字水印若干關(guān)鍵算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：415706