一种基于小波变换的音频零水印算法

第2 6卷第 9期2 0 0 9年 9月

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种基于小波变换的音频零水印算法吴国华，吴秦寒，周晓栋(杭州电子科技大学图形图象研究所，浙江杭州 3 1 0 0 1 8 )

摘要：针对目前音频水印算法中存在不可听见性和鲁棒性矛盾的问题，提出了一种基于小波变换的数字音频零水印算法，该算法利用音频的重要特征来构造水印信息。首先对数字音频信号进行 3层小波

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变换，然后利用音频段中的小波系数并采用均值量化方法构造零水印。实验结果表明水印具有不可听见性，经过 m p 3压缩、低通滤波、重采样、噪声干扰等水印攻击后，水印系统仍然具有强的鲁棒性。 关键词：数字水印；小波变换；零水印；鲁棒性中图分类号： T P 3 0 9 文献标识码： A 文章编号： 1 0 0 1— 4 5 5 1 ( 2 0 0 9 ) 0 9— 0 0 1 6— 0 4

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一" Ⅶ0 引言随着数字化音像制品的大量制作和发行，互联网上大量盗版的音乐作品被无偿使用，音乐制作人的损失巨大，音频数据的版权保护显得越来越重要。音频水印是一种很好的版权保护手段，已经成为数字水印

越大。有意义的水印信息 (如姓名、地址、商标、印

鉴等)通常是非常大的，嵌入的水印信息太少，则不足以表达充分的意义。而有意义的水印，特别是有意义的字符串，在检测时都要求有很高的正确率，甚至达到完全正确。怎样缓解水印的信息量、不可感知性和鲁棒性之间的矛盾是值得探讨的 。

的一个重要研究方向。 。但现有的技术里还不能应用到知识产权保护。同时因为人类的听觉系统比视觉系统灵敏得多，研究数字音频水印的路比研究数字图

本研究基于上面的问题，提

出一种零水印算法，该算法可以利用音频的重要特征来构造水印信息，而不会修改音频的这些特征，把这种不修改原音频任何特征的水印称为零水印。这里所定义的零水印方法是一种新的数字水印方法，很好地解决了不可见数字水印的可感知性和鲁棒性之间的矛盾。

像水印的路要长。音频水印最重要的两个特性是鲁棒性和不可听见

性，目前大部分算法都没有把鲁棒性和不可听见性很好地结合起来，而这两个特点却是音频水印最重要的特点，因此鲁棒性和不可听见性的统一性是目前研究

1算法的基本思想首先将原始音频数据进行小波分解，并将水印图 像转换为{ 0, 1}序列。然后对小波域的低频系数进行均值量化运算后得到一维序列，并将其和水印图像的

的重点。同时，在一定长度的音频内，水印的信息

量受到一定限制，水印信息量太大，则可能保证不了水印的不可感知性，水印信息量越大，对原始音频的影响收稿日期： 2 0 0 9— 0 3—0 2

作者简介：吴国华 ( 1 9 7 0一),男，山东济南人 0研究员，主要从事图像、语音信号处理等方面的研究 . E - m a i l:w u g h@h d u e d u . e n通信联系人：吴国华，男，副研究员. E— ma i l: w u g h@h d u . e d u . c n

第 9期

吴国华，等：一种基于小波变换的音频零水印算法

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维序列进行异或运算，最后得到可以认证音频信号

的水印信息，水印构造算法和水印提取算法如图 1所示。

( a )水印构造

进行均值运算的目的是：通过比较( b )水印提取

和的大

小关系从音频中得到信息 U ( i ),其表示形式：图 1 水印构造算法和水印提取算法

f u ( i )= i f 2 i )> f ( 2 i ( 1, 2…Ⅳ )【 U( i )=0 i f_厂 ( 2 i )≤f ( 2 ) ( 5 )

本研究算法选择小波变换，主要是考虑到小波变换有以下几个优点：

将水印信号 U ( i )和 W( k )进行异或运算，得到一组序列，并记为 V ( i )。V ( i )

如同商品的条形码一样， 这种水印可以看作是印证音频文件的“身份证”。由于水印并没有真正地嵌入到原始音频中，在构造水印

( 1 )小波变换具有时频局部性，利用这一特性可

以提高在频域中提取水印的正确率； ( 2 )小波变换更具有灵活性，因为小波变换会有不同分解层数和小波基可供选择； ( 3 )计算量小，设音频样本的长为 N, D C T和 F F T 的计算量为 O( N×l o g ( N) ),而小波变换的计算复杂度为 O( L× N) (其中是小波滤波器的长度 )。

的时候要用 V ( i )进行同样的异或运算，以得到 W( k ), 在版权产生争议时，版权所有者能够证明其所有权。

3水印提取算法受水印保护后的原音频在传输过程中会受到一定

2水印嵌入算法为了具有更好的直观性，本研究的水印信号为一幅有意义的二值图像，可表示为：

的攻击处理，因此得到的待检测音频是原始音频经过各种可能攻击后的音频，设 A是待检测的音频信号， 提取水印过程分为以下步骤：步骤 1:对A进行小波变换，利用式 ( 3 )选取三级小波分解的近似分量 C A ( 3 ):

V={ ( i, ), 0≤ i,<M}, V ( i, )∈{ 0, 1}( 1 ) 在小波分解原始音频信号之前，要对二值图像进行降维处理： W={ W( k )= ( i, ), 0≤ i,<M, k= m X m}( 2)

DWT ( A )= C ( 3 )0 D( 3 )① D( 2 )① D( 1 );( 6)

步骤 2:提取水印信息，得到近似分量 C A( 3 …… 此处隐藏：4147字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……