数字音频水印中的关键技术研究

数字音频水印中的关键技术研究

论文摘要

近年来,音频处理技术的飞速发展和因特网的迅速普及使得数字音频作品的获取、编辑和发布变得十分容易。音频作品的知识产权保护已成为一个急待解决的问题。数字音频水印技术作为一种潜在的解决方案受到了国内外研究者的广泛关注,并成为国际学术界的研究热点。本文对数字音频水印中的关键技术,包括零水印技术、多重水印技术以及多目的水印技术,进行了深入的研究,主要工作体现在以下几个方面。(1)由于人类听觉系统十分敏感,要实现音频水印系统中鲁棒性和透明性之间的平衡十分困难。为了从原理上解决这一难题,对“音频零水印”技术进行了研究。首先,利用自然语音信号的短时平稳特性,提出了一种基于线性预测系数矢量量化的语音零水印算法。该算法实现了良好的检测可靠性和鲁棒性。然后,结合离散小波变换的多分辨率分析特性、离散余弦变换的能量压缩特性以及高阶累积量的高斯噪声抑制特性,提出了一种音频零水印算法。该算法对各类噪声干扰、信号处理操作和恶意攻击均表现出了很强的鲁棒性。最后,基于音频信号的高频特性设计了一种半脆弱零水印算法。该算法成功的将数字签名技术和传统半脆弱水印技术在内容完整性验证中的优势统一起来。实验结果表明该算法实现了良好的半脆弱性、检测可靠性和篡改定位特性。(2)首先,提出了基于功率倒谱自相关的回声检测算法,并给出了算法的数学证明。借助于自相关函数的周期不变性和随机噪声抑制特性,该算法取得了较传统算法更高的回声检测率和鲁棒性。然后,考虑到回声隐藏具有隐藏算法简单、隐藏效果好、对同步要求不高、鲁棒性强以及可盲提取的优点,设计了一种基于回声隐藏的多重水印算法,并实现了多重水印的盲提取。实验结果表明该算法对各类信号处理操作和恶意攻击具有很强的鲁棒性。(3)为了解决音频多目的水印系统中的透明性问题、不同性质水印间的相互干扰问题、以及不同性质水印的独立盲提取问题,提出了基于“零水印”的概念设计鲁棒水印算法,同时利用盲信号分离系统中的瞬时混合模型将脆弱水印嵌入到原始音频信号的高频成分中的多目的水印算法设计思路。并基于该思路先后提出了基于低频混合域系数矢量量化和独立分量分析的算法以及基于离散小波变换和主分量分析的算法。实验结果表明这两种算法取得了较其他多目的水印算法更高的透明性,同时实现了良好的鲁棒性、检测可靠性以及篡改定位特性。(4)为了真正实现网络数字音频作品的版权保护和盗版跟踪,对数字音频水印应用系统进行了研究。首先,提出了一种基于低频混合域系数两级矢量量化的多重水印方案,采用完全不同的方法将两个水印分别嵌入到原始音频信号低频混合域系数的第一级矢量量化和第二级矢量量化的索引值中。然后,基于该多重水印方案,并结合基于数字水印技术的买卖协议,提出了一个网络数字音频作品版权保护和盗版跟踪模型。该模型采用多重水印方案将标识作品版权的数字水印和标识购买者身份的数字指纹同时嵌入到数字作品中。在发现可疑盗版作品时可通过提取水印对侵权行为进行认定并对版权纠纷进行调节。论文最后对全文的研究工作进行了总结,并对将来可以进一步研究的领域进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 英文缩略语表
  • 第一章 绪论
  • 1.1 数字音频水印技术的定义和性质
  • 1.2 数字音频水印技术的应用领域和发展趋势
  • 1.3 本文的主要研究工作
  • 1.4 论文内容安排
  • 第二章 预备知识
  • 2.1 数字水印的一般原理
  • 2.1.1 数字水印的基本框架
  • 2.1.2 数字水印基本框架所要满足的条件
  • 2.1.3 数字音频水印的评价标准
  • 2.2 数字音频水印研究中的关键问题
  • 2.3 本文涉及的信号处理知识
  • 2.3.1 离散小波变换
  • 2.3.2 离散余弦变换
  • 2.3.3 矢量量化
  • 2.3.4 主分量分析
  • 2.3.5 盲信号分离与独立分量分析
  • 2.3.6 高阶累积量
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 音频零水印技术研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 基于线性预测系数矢量量化的语音零水印算法
  • 3.2.1 算法描述
  • 3.2.2 仿真实验
  • 3.3 基于高阶累积量的音频零水印算法
  • 3.3.1 算法描述
  • 3.3.2 仿真实验
  • 3.4 半脆弱零水印算法
  • 3.4.1 算法描述
  • 3.4.2 仿真实验
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于回声隐藏的多重水印算法研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 基于功率倒谱自相关的回声检测算法
  • 4.2.1 回声隐藏的基本原理
  • 4.2.2 基于倒谱自相关(Autocepstrum)的回声检测算法
  • 4.2.3 基于功率倒谱自相关(Auto-power-cepstrum)的回声检测算法
  • 4.2.4 算法性能对比实验
  • 4.3 基于回声隐藏的音频多重水印算法
  • 4.3.1 算法描述
  • 4.3.2 仿真实验
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 音频多目的水印技术研究
  • 5.1 引言
  • 5.1.1 多目的水印算法的研究意义
  • 5.1.2 音频多目的水印算法研究现状
  • 5.2 基于混合域系数矢量量化和独立分量分析的音频多目的水印算法
  • 5.2.1 水印信号的生成
  • 5.2.2 水印信号的嵌入
  • 5.2.3 水印信号的提取
  • 5.2.4 仿真实验
  • 5.3 基于离散小波变换和主分量分析的音频多目的水印算法
  • 5.3.1 水印信号的嵌入
  • 5.3.2 水印信号的提取
  • 5.3.3 仿真实验
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 基于多重水印技术的盗版跟踪系统设计
  • 6.1 音频多重水印解决方案
  • 6.1.1 多级矢量量化
  • 6.1.2 基于混合域系数两级矢量量化的音频多重水印算法
  • 6.2 基于多重水印技术的盗版跟踪系统模型
  • 6.3 本章小结
  • 第七章 总结与展望
  • 7.1 本文工作总结
  • 7.2 未来研究工作的展望
  • 参考文献
  • 附录一 Stirmark for Audio文档
  • 致谢
  • 攻读博士学位期间的研究成果
  • 相关论文文献

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