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音乐水印算法研究

 论文栏目:音乐研究论文     更新时间:2019/2/28 11:29:16   

摘要:本文提出一种基于音频序列的分组量化数字水印算法,该算法通过音频自身的序列来计算特征值,不仅使其具有更好地抗攻击能力,而且充分利用了离散余弦变换的压缩特性,改善了数字水印的压缩与隐藏效果。在本文中通过选取中低频系数与分组量化算法结合MP3压缩特性来提高数字水印的不可感知性与鲁棒性。在保证不可感知性与鲁棒性的良好平衡的前提下,实现了数字水印的低通滤波,叠加噪声,音频压缩等攻击,均有较好的稳健性,特别是对于低通滤波与叠加噪声有很强的抗攻击能力。

关键词:音乐水印;量化技术;音频特征

随着因特网的发展与普及,越来越多的数字产品在网上非法传播,特别是音频的非法传播非常严重,本文针对音频文件进行嵌入水印来有效防止音频文件在网上的非法传播。[1]目前音频水印算法可归纳为两类,即空间域算法与变换与算法。[2]本文采用变换域分组量化水印方法,变换域水印方法比空间域水印方法具有较好的稳健性[3]且分组量化算法对于音频攻击具有很好的鲁棒性(Robustness),不可感知性(Inaudibility)和安全性(Security)。[1]为了发挥DCT(Discretecosinetransform)域的能量压缩特性与改善人耳的听觉透明性,文献[4]提出将水印嵌入在音频的中低频系数上。本文把水印信号嵌入到DCT系数的中低频系数上,结合分组量化算法进一步提高了音频的鲁棒性与不可感知性。通过实验可以看到不仅可以提高音频文件的不可感知性,而且对于叠加噪声,音频压缩,低通滤波等攻击有较好的抗攻击能力。

1水印嵌入和提取方案

本文提出一种简单且易于操作的量化技术来对水印的特征值进行量化,这种量化算法不仅利用音频自身的序列来计算特征值,而且通过实验可以发现对于鲁棒性与不可感知性也有较好的折中。

1.1水印嵌入过程

为了能更好地抵抗音频压缩与提高嵌入后的音频噪声比,本文中选取二维DCT后的中低频系数,具体步骤如下:(1)首先把原始音频根据水印信息的长度划分成若干个小段;(2)在每一段中选取前N个序列,再把N个序列划分成小块;(3)把每一个长度为N/10块的序列变成M*M的小块;(4)对每一个M*M进行2DCT变换,选取K个中低频系数,组成中低频系数数组;(5)根据量化算法计算一段的特征值与嵌入强度,再将水印嵌入到音频当中。

1.2水印提取过程

本文实现的是自适应混合域数字音频水印算法属于盲水印算法,故提取水印信号时不需要原始音频载体。(1)把已嵌入水印的音频载体根据水印的长度分段,再从每一段中取出前N个序列;(2)把前N个序列分成小块,再形成M*M的小块;(3)把每一个小块进行2DCT变换,从中取出K个中低频系数,组成数组;(4)计算每一段的特征值,然后跟集合Q0与Q1进行比较,确定水印信息。

2实验结果及分析

本文针对不同的音频进行了低通滤波(Low-passFiltering),叠加噪声(Addnoise),音频压缩(Compressor)等攻击实验,分别以L/A/C表示,并检测BER与SNR的值。实验结果不同的音乐类型抵抗L/A/C攻击的抵抗能力有所差异。Classical音乐对攻击的抵抗能力最好,Rock音乐对各类攻击的抵抗能力最差。其SNR分别为35dB和40dB,而针对C类攻击的BER分别为0%和20%。

3结论

本算法实现根据音频文件自身的序列来计算特征值与嵌入强度,不仅操作简单而且易于实现。同时,通过实验可以看到该算法对于低通滤波,叠加噪声的攻击有很好的抗攻击能力。不过该算法也有一点不足之处,该算法对于音频压缩攻击具有一定的缺陷,如何提高对音频压缩攻击的抗攻击能力是下一步的工作重点。

作者:许文英 李德 单位:延边大学计算机科学与技术学科网络与信息安全研究室

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