一、一种基于部分MP3编码原理的音频水印（论文文献综述）
刘钊宏[1]（2021）在《高信噪比环境下的高隐蔽性音频信息隐藏算法研究》文中认为随着互联网和多媒体技术的快速发展,数字音像制品以及其他电子出版物的传播和交易变得越来越便捷。如何在利用到互联网便利性的同时,有效的保护数据的安全与电子出版物的版权成为了一个亟待解决的课题。传统的信息加密技术通过加密算法将明文转换为无法阅读的密文,但这很容易引起攻击者的注意,而且难以应对暴力破解等手段。而音频信息隐藏技术将密文信息隐藏在载体音频中,这不仅能隐藏明文的内容,还能隐藏明文的存在,为保密信息提供了额外的一层保护。音频信息隐藏技术因其具有的优点而受到越来越多研究者的关注,并且已在隐蔽通信和版权保护领域得到了广泛的应用,具有很重要的研究价值和广阔的应用前景。本文首先对音频信息隐藏技术进行综述,介绍了系统框架、经典算法、人类听觉系统与心理声学模型,以及用于评估音频信息隐藏算法的三个性能指标;然后针对一些经典的音频信息隐藏算法存在的问题,结合非均匀嵌入、扩频技术等思想,优化了一种基于MDCT的音频信息编码算法,并在此基础上,提出一种基于patchwork和非均匀嵌入的音频信息编码算法;最后设计并实现了一个音频信息隐藏软件。本文的主要贡献与创新包括:1.优化了一种基于MDCT的音频信息隐藏算法。为了弥补FFT、DCT存在的一些不足,算法选择MDCT作为时频变换方法;在计算频点的嵌入强度时使用MP3的非均匀量化器,以防止大信号因嵌入过多产生畸变的同时改善提高小信号的量化信噪比,提高算法的鲁棒性;得出每个频点的嵌入强度后考虑音频信息隐藏技术与音频压缩技术的不同之处,解决能量很小的信号对音频音质产生负面影响的问题。2.提出了一种基于patchwork和非均匀嵌入的音频信息编码算法。算法针对现有的基于patchwork的音频信息隐藏算法存在的缺陷,利用前面提出的“非均匀嵌入”算法计算得出的嵌入强度,对需要进行信息嵌入的数据块的嵌入幅值进行分配,在不降低原有的基于patchwork的算法鲁棒性的同时提升了隐蔽性。3.设计并实现了一个音频信息隐藏软件。软件除了常见的音频文件信息嵌入和音频文件信息提取功能外,还有实时录音信息嵌入和实时录音信息提取功能,以满足对实时性的要求。在PC上用C/C++实现了整个软件,并将发送端的音频文件信息嵌入与整个接收端移植到安卓端。解决了双声道音频在实时录音信息提取中鲁棒性下降的问题。
罗一帆[2]（2021）在《基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究》文中研究指明随着多媒体技术、网络技术的发展,多媒体数字产品的复制与传播变得非常便捷。相应的,盗版行为也日益猖獗,给版权商带来了不可估量的经济损失。因此,急需有效的版权保护措施来遏制盗版行为。在这一背景下,学者们提出了数字水印技术,经过近年来的快速发展,已成功应用于多媒体数字产品的版权保护,挽回了盗版带来的经济损失。因而,研究数字水印技术,进一步提升其版权保护效果,是一项具有重要理论意义与应用价值的工作。音视频作为视听媒体的代表,其版权保护是数字水印研究的重点,研究者们已提出了多种音视频数字水印方法。但现有方法对音视频信号在时-频域中的变化特征缺乏充分的研究与应用,导致水印抗时域同步攻击、几何变换等攻击能力不足,水印鲁棒性和不可感知性均有待提升;同时,对新发展起来的无损压缩音频、3D视频研究不足,少有针对性数字水印算法。为解决这些问题,本文基于音视频特征信息分析,从以下两个方面提出解决思路。第一,分析音视频信号时-频域变化规律,根据规律构建特征信息作为信号自适应分段标志、确定水印嵌入位置;水印嵌入位置随特征信息变化而改变,而各类攻击对特征信息影响小,水印抗同步攻击、几何攻击等攻击鲁棒性得到提升。第二,将水印嵌入与提取过程同音频信号变化特征、编解码特征、视频角点特征、3D视图渲染特征相结合,充分运用特征信息来提升水印不可感知性和抗各类攻击的鲁棒性。根据解决思路,本文提出了以下解决方案:依次构建在各类攻击下鲁棒性更强的音频节拍、音频显着状态、视频角点、视频对象动作等特征信息作为信号分段、水印嵌入位置选择或水印认证标志,实现水印抗同步攻击鲁棒性的提升。针对有损压缩、无损压缩音频,2D、3D视频,将特征信息构建与水印嵌入、提取方法相结合,分别设计双通道音频水印算法、双域音频水印算法、与无损压缩编码相结合的无损音频水印算法、与视觉密码相结合的2D视频‘零水印’算法、与3D渲染模式相结合的3D视频水印算法,各有侧重地提升水印鲁棒性和不可感知性。根据解决方案,具体算法实现如下:一、提出了基于信号自适应分段与嵌入强度优化的双通道音频水印算法。利用自相关检测法对音频信号进行自适应分段,作为水印嵌入位置选择标志,提高水印抗同步攻击鲁棒性。构建音频信号双通道特征信息,设计水印双通道嵌入与提取方法,降低水印嵌入强度,提高水印不可感知性。二、提出了基于离散小波包变换的双域音频水印算法。设计更具鲁棒性的音频信号自适应分段方法,水印具备更强的抗同步攻击能力;引入心理声学模型,将音频信号划分为听觉掩蔽域和被掩蔽域,设计符合掩蔽效应的双域水印嵌入位置选择方法、水印嵌入强度自适应控制方法,在双域中同时进行水印嵌入与提取,既提高水印的鲁棒性,又能保障其不可感知性。三、提出了针对MPEG-4 SLS格式的无损压缩音频水印算法。构建MPEG-4 SLS（Scalable Lossless Coding）编码整型修正离散余弦变换（Integer Modified Discrete Cosine Transform,Int MDCT）系数显着状态特征信息作为水印嵌入位置选择标志,增强特征信息鲁棒性,实现水印抗同步攻击鲁棒性的提升;设计与无损编解码技术相结合的水印嵌入与提取方法,提高水印抗各类信号处理攻击的鲁棒性,同时应用听觉掩蔽效应实现对水印嵌入强度的有效控制。四、提出了基于时-空域特征和视觉密码的视频‘零水印’算法。设计有限状态机进行关键帧选择,在关键帧中构建时-空域角点特征信息作为水印认证信息元素,提高特征信息抗同步攻击、色彩与几何攻击鲁棒性。将特征信息与视觉密码相结合,生成鲁棒性水印认证信息,在版权机构进行注册,在不改变视频信号的前提下实现水印嵌入。五、提出了基于深度图像渲染（Depth-image-based rendering,DIBR）的3D视频水印算法。与DIBR特征进行融合,构建视频帧对象动作特征信息作为水印嵌入位置自适应选择标志,增强特征信息鲁棒性,提升水印抗深度信息变化、几何变换攻击鲁棒性;设计同DIBR渲染过程相结合的水印嵌入与提取方法,提升水印鲁棒性和不可感知性。综上所述,本文针对现有音视频水印方法存在的问题,基于特征信息分析对音视频数字水印关键技术进行研究。分析音视频信号时-频域变化特征与鲁棒性特征信息提取方法,提出了问题解决思路,给出了解决方案。实现了在小波域、时空域、压缩域中对有损压缩音频、无损压缩音频、2D视频、3D视频进行水印嵌入与提取,有效增强了水印鲁棒性和不可感知性,为水印算法的应用打下了更坚实的基础。
许福久[3]（2021）在《基于音频指纹的密文语音检索与认证方法研究》文中认为随着云存储和互联网技术的快速发展,以及互联网音频数量的爆炸式增长,使得在音频大数据中进行高速检索成为亟待解决的难题。另外,存储在云端的音频数据为用户节省了本地空间,但也带来了查找困难、隐私泄露和数据不安全的问题。因此,如何提高语音文件的检索效率、保证语音文件的数据安全、确保密文语音的完整性和认证精度具有非常重要的研究意义。论文针对密文语音的高效检索和内容认证等问题,利用音频指纹、语音加密、鲁棒水印和脆弱水印等技术,对高效的密文语音检索及内容认证等关键技术展开了研究。主要研究工作如下:1.为了解决现有音频指纹技术在对长语音片段提取音频指纹时,指纹维数过大、鲁棒性较差,且检索精度和效率较低等问题,提出了一种基于特征降维和特征组合的音频指纹检索方法。首先分别提取原始语音的梅尔倒谱系数（MFCC）和线性预测倒谱系数（LPCC）特征,并将MFCC和LPCC特征矩阵进行特征组合;然后通过基于信息熵的特征降维方法进行列降维,并将降维后的特征矩阵通过基于能量的特征降维方法进行行降维;最后利用降维后的特征组合矩阵进行音频指纹的构建。在检索时,利用归一化汉明距离算法进行匹配检索。实验结果表明,该方法针对长语音片段所构建的音频指纹维数较小,且具有较好的鲁棒性,能够在保持较高的查全率和查准率的同时具有较高的检索效率。2.为了提高密文语音检索的检索效率和准确度,并对检索结果进行合法性认证,提出了一种基于音频指纹的密文语音检索方法。首先利用音频指纹算法生成原始语音的音频指纹,并利用鲁棒音频水印算法将生成的音频指纹作为数字水印嵌入到原始语音中;然后利用Henon混沌映射对含水印的原始语音进行置乱加密,利用脆弱水印算法将密文语音的帧号嵌入到密文语音中,并构建密文语音库;最后将密文语音和音频指纹建立一一映射关系后生成音频指纹索引表,并上传至云端。实验表明,该方法具有较好的检索性能和较高的检索效率,所提鲁棒水印算法具有较高的嵌入容量、透明性和鲁棒性,可以很好地满足信息标注的需要。3.为了对检索反馈的密文语音进行完整性认证,以及解决现有语音认证算法大多只能实现帧的篡改定位,且篡改恢复时需要额外的恢复信息等问题,提出了一种基于脆弱水印的密文语音认证与恢复方案。通过将密文语音信号的帧号来构建原始脆弱水印信息,与待认证语音中提取到的脆弱水印信息进行对比来实现篡改检测,并对未通过检测的语音进行逐级定位来确定被篡改的采样点,最后利用基于残差的线性插值法对未通过认证的语音进行篡改恢复。实验表明,该方案能够实现采样点的篡改检测与定位,且恢复后的篡改内容具有较好的听觉质量。
姚明明[4]（2021）在《数字音频水印算法的研究及性能测试》文中研究指明随着互联网和信息技术的飞速发展,各种类型的多媒体数据在生产、存储和发布的过程中变得越来越方便快捷,给人们的生活和工作带来了极大的便利,但同时也出现了多媒体数字产品被侵权、盗版和恶意篡改的现象,为了解决这一问题,数字水印技术应运而生。数字水印技术是信息安全领域中的一个重要分支,其中,数字音频水印技术旨在保护数字音频产品的版权。一个有效的数字音频水印系统需要满足三个方面的要求:不可感知性、鲁棒性和容量。针对数字音频信息的版权保护问题,本文提出了两种数字音频水印算法,能够在保持一定的不可感知性和水印嵌入量的前提下,拥有良好的鲁棒性。一是提出一种基于范数的离散小波变换域数字音频水印算法,提出的算法中将原始音频载体信号分帧后先进行离散小波变换,将得到的低频系数构造成两个向量并计算出向量范数,最后通过量化向量范数实现嵌入水印信息的目的。二是提出一种基于范数比的提升小波变换域自适应数字音频水印算法,该算法将分帧后的音频信号进行提升小波变换,选取低频系数构造成两个向量,计算其范数比,通过量化范数比嵌入水印,以信噪比的取值最大作为约束条件,动态地在载体音频信号中嵌入水印。大量的音频实验仿真结果表明,本文提出的两种数字音频水印算法有较好的不可感知性,满足水印嵌入容量要求,而且在抵抗常规信号处理攻击,包括添加噪声、重采样、重量化、低通滤波和MP3压缩等攻击情况下,表现出良好的鲁棒性。此外,在水印预处理方面,将水印信息转化为二值图像,在一定程度上通过增加信息冗余提高了水印系统的鲁棒性。利用Arnold变换置乱水印,还通过Logistic混沌序列对水印信息加密,进一步提高了水印系统的安全性。
刘居正[5]（2020）在《倒谱域音频水印算法研究》文中进行了进一步梳理数字音频的广泛应用与易于传播,使其版权保护等问题成为人们关注的焦点。数字水印技术是解决版权保护问题的一种有效技术。针对数字音频的版权问题本文研究了数字音频的水印算法,主要内容如下:（1）针对版权保护等鲁棒性要求较高的场景,提出了倒谱域音频二维映射水印算法。算法将一维音频序列映射为二维矩阵,对矩阵分块后进行复倒谱变换,将水印嵌入在复倒谱系数中。大量音频的仿真实验结果表明本算法可以抵抗重采样、重量化、时域增幅、剪切、低通滤波、MP3压缩、高斯白噪声七种攻击,在七种攻击下提取水印的相似度平均高达99%以上。该算法的鲁棒性优于小波域与倒谱域结合算法,且在重采样攻击下获得了比先进的范数域算法更好的鲁棒性,该算法可适用于语音、声乐及器乐音频。（2）针对不可感知性要求较高的场景,提出了倒谱域音频时域能量盲水印算法。通过分析音频信号的时域能量挑选嵌入段,使嵌入段的复倒谱系数均值落在阈值两端从而嵌入水印。算法可自适应调整嵌入阈值,并实现了水印的盲提取。仿真结果显示算法嵌入水印的不可感知性较好。相比其它改进的统计均值调制算法以及小波域的不可感知性水印算法,该算法的不可感知性更好。除对重量化攻击鲁棒性不足,在重采样、时域增幅、剪切、低通滤波、MP3压缩、高斯白噪声攻击下提取的水印相似度可达93%以上。该算法可适用于语音、声乐及器乐音频。
宁梅君[6]（2020）在《音频信息隐藏技术的研究和优化》文中研究说明随着互联网的迅速发展,多媒体文件可以简单快捷地被传输,这给人类带来巨大便利的同时,也给信息安全、版权保护等带来了巨大的挑战。传统的加密技术将隐蔽信息变换成不可识别的密文,但是,这很容易引起攻击者的注意,更加容易被破解。作为保密学的一个重要分支,音频信息隐藏技术将加密的信息隐藏在音频文件中,不仅隐藏了加密信息的内容,而且隐藏了加密信息的存在。由于音频信息隐藏技术的优点,其已经受到了越来越多学者的关注,并且在版权保护、隐蔽通信等方面得到了广泛地应用,因此,音频信息隐藏技术具有很重要的研究价值和广阔的应用前景。本文首先对音频信息隐藏技术进行了综述;然后针对已有的音频信息编码算法存在的问题,结合MDCT、非均匀量化等思想,提出了一种基于MDCT的音频信息编码算法;在此基础上,为了进一步提升算法的鲁棒性,提出了一种基于扩频的差分解码算法。本文的主要工作包括:1.首先对音频信息隐藏技术、心理声学模型的相关知识进行综述,介绍了音频信息隐藏技术的系统框架、性能指标和经典算法,然后介绍了心理声学模型以及人类听觉系统;最后对MP3编码原理进行分析。通过对已有的基础知识进行研究和分析,为之后提出的音频信息编码、解码算法奠定了基础。2.提出了一种基于MDCT的音频信息编码算法。为了弥补FFT、DCT存在的一些不足,算法选择MDCT作为时频变换方法;然后参考心理声学模型计算的掩蔽阈值提出了“均匀量化”和“非均匀量化”嵌入算法。“均匀量化”算法将嵌入信息的能量平摊到每个频点上,提高了算法的不可感知性;“非均匀量化”算法利用了 MP3编码器的量化过程,采用非均匀量化来提高小信号的量化信噪比,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,本文提出的音频信息编码算法不仅具有良好的不可感知性,而且具有高鲁棒性,能够有效地抵抗各种噪声攻击。3.提出了一种基于扩频的差分解码算法。解码算法结合扩频技术,通过计算音频信息与扩频序列的相关值来译出隐藏的信息;同时,针对影响解码性能的两个关键因素:原信号干扰和噪声干扰,算法引入了线性函数来消除原信号干扰,以及采用差分的方式来减少噪声的影响;并且,算法分析了解码点数对解码正确率的影响。实验结果表明,本文提出的解码算法可以有效地抵抗噪声的攻击。
杨冬梅[7]（2020）在《基于两级奇异值分解和灰狼优化的音频水印算法研究》文中进行了进一步梳理互联网和多媒体技术的快速发展使得存储、传播和复制音频文件更加容易和便捷,但同时也带来了侵犯版权和音频信息被篡改等问题。音频水印技术是解决侵权行为和信息被篡改问题的有效技术手段。音频水印技术利用音频信号自身的冗余特性和人类听觉系统的掩蔽效应,在不影响音频信号感知质量的前提下,将水印图像嵌入到载体音频中,以达到对音频版权的保护和信息完整性鉴定的目的。音频水印算法中水印的嵌入位置和嵌入强度对水印算法的不可感知性、鲁棒性和嵌入容量有重要影响。为了更好的提升音频水印算法的性能,本文基于两级奇异值分解和灰狼优化对水印嵌入位置和嵌入强度展开研究,具体工作如下:（1）针对水印图像在载体音频中的嵌入位置,本文提出一种基于离散小波变换（Discrete wavelet transform,DWT）和两级奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）的灰度图像音频水印算法。该算法首先对载体音频分帧,然后对每一帧应用DWT并选择低频分量。对低频分量应用SVD获得奇异值,将每一帧的最大奇异值组合成一个新的矩阵并对其应用第二次SVD,将水印图像经两级SVD后的奇异值嵌入到新矩阵的奇异值中。将水印图像嵌入到载体音频两级SVD后的奇异值中,提升了算法的嵌入容量和鲁棒性。为了保护水印图像的信息安全,采用基于相位截断菲涅尔变换的光学非对称加密系统对灰度水印图像进行加密预处理。实验结果表明提出的算法在满足不可感知性和鲁棒性的同时,提升了水印算法的嵌入容量。此外,本文算法还可以采用矢量分解、完全三叉树等光学图像加密方法将彩色图像加密成一幅灰度图像,进而实现彩色图像音频水印算法。（2）针对水印嵌入强度的问题,提出一种基于两级SVD和灰狼优化（GWO）的灰度图像音频水印算法。本文考虑不可感知性、鲁棒性和嵌入容量,提出一个新的目标函数并采用GWO优化该目标函数。与其他目标函数的比较结果表明,该目标函数在保证高嵌入容量的前提下,可以更好的平衡不可感知性和鲁棒性。（3）针对嵌入水印形式单一的问题,本文提出一种基于模糊C均值（Fuzzy c-means,FCM）聚类和GWO的音频双水印算法。该方法首先采用FCM算法对载体音频每一帧的短时能量聚类,将载体音频分为适合嵌入水印的高能量帧和不适合嵌入水印的低能量帧。对每一个高能量帧应用DWT,然后采用不同的嵌入方法将加密后的灰度水印和二值水印分别嵌入到低频分量和高频分量中。通过GWO对提出的目标函数进行优化,获得两个最佳水印嵌入强度,实验结果表明,本文提出的算法可以实现在音频中嵌入双水印（灰度和二值）,并同时满足强鲁棒性和不可感知性的要求。
白天皓[8]（2020）在《基于音频载体的特定信息隐藏算法研究》文中研究表明互联网产业的飞速发展推动了移动多媒体技术的日渐成熟,随之而来的是移动终端的数据传输业务越来越多,如何保护数据传输过程的安全成为无线通信技术研究的热点。为了解决信息安全问题,信息隐藏技术应运而生并且迅速发展,在版权保护、隐敝通信和内容认证等方面获得了广泛应用。借助多媒体产品隐藏秘密信息来实现数据的安全通信,具有较好的伪装性,特别是借助音频信息实现特定信息的隐藏具有理论研究意义和实际应用价值。本文对音频信号为载体的信息隐藏技术开展相关研究,提出了一种基于LWT-SVD和差分进化算法的音频隐藏算法,并且在windows平台实现了音频隐藏应用,主要工作如下:（1）首先介绍了音频隐藏技术的基本原理,分析了常见的经典音频隐藏算法的实现原理和各自优缺点,讨论了音频隐藏技术的评价标准和常见的攻击方式。（2）结合变换域理论和优化算法,提出一种基于LWT-SVD和差分进化算法的音频隐藏算法。首先对特定信息进行Logistic混沌加密来提升安全性。之后对音频信号进行LWT变换,获取低频部分后作分段处理。对每段数据进行SVD分解,选择奇异值矩阵的最大值作为嵌入位置。最后结合差分进化算法,求解出平衡鲁棒性与不可感知性的最佳嵌入强度,通过奇偶量化的方式以最佳嵌入强度完成信息隐藏。基于MATLAB软件实验仿真结果表明,算法可行且具有较好的透明性,同时能够抵抗攻击。（3）编程实现了基于LWT-SVD和差分进化算法的音频隐藏算法应用。应用系统主要有信息隐藏、信息提取和载体更新三大模块。该系统可实现特定信息在音频载体中的嵌入和提取,为音频隐藏算法的实际应用开拓了积极思路。
吴秋玲[9]（2018）在《变换域音频鲁棒数字水印技术研究》文中提出互联网和多媒体技术的迅猛发展为音频媒体的使用和传播提供了极大便利,但伴随而来的信息安全问题也成为亟待解决的全球难题。音频数字水印技术是当前实现音频媒体的版权保护、提供重要信息的隐蔽传播、隐秘标注音频内容、检测音频内容完整性等目的的重要手段,在版权保护、隐秘通信、内容标注、身份认证、军事情报等领域获得广泛应用,成为近年来通信和信息安全领域的研究热点。音频鲁棒水印技术的研究主要集中于在不影响音频载体使用价值的前提下提升其隐藏容量和抵御外部攻击的鲁棒性,以实现借助音频媒体隐秘传输机密信息和保护音频媒体自身权属等目的。以隐秘存储和传播机密信息为目的的应用注重算法的隐藏容量、对抗信号处理攻击的能力、安全性以及对所提取机密信息的恢复处理等特性的研究。以权属保护为目的的应用则注重算法对抗多种恶意攻击的鲁棒性。目前大多数音频鲁棒水印算法尚存在无法抵御恶意攻击、隐藏容量低、透明性差、缺乏有效的同步机制、对所提取的信息质量没有有效的增强处理措施等不足,且仅应用于隐藏图片或序列水印,而不适合用于隐藏数据量大且对误码率极其敏感的音频水印。本文立足于借助音频媒体实现隐秘通信和音频媒体的权属保护等应用为目的的音频鲁棒水印算法的研究,包括提升算法的隐藏容量、鲁棒性、安全性以及音频水印的消噪处理等多个方面,主要研究成果有:（1）针对用于隐秘通信的音频水印算法在隐藏信息时还存在隐藏容量小、鲁棒性差以及对所提取的音频信号缺乏有效的质量增强处理等方面的不足,提出一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transformation,DWT）的音频水印算法。该算法利用人耳听觉系统对音频信号的部分频率成分发生微小变化不敏感的特性,调节音频片段经小波变换后所得的多级中高频小波系数,进而改变其前后两部分的能量状态来隐藏二进制信息。在提取信息时,无需原始音频载体的参与,仅通过对比小波系数前后两部分的能量相对大小来判断二进制的取值,可实现信息的盲提取。在机密信息被嵌入音频载体前,采用对其预加密的方式提升信息的安全性,以防止信息泄露。嵌入深度、隐藏频段和音频载体的分段长度这3个参数对该算法的隐藏容量、音频载体的听觉质量以及所提取信息的误码率具有重要影响,在实际应用中可根据实际指标要求设置算法所需的最佳参数。实验测试结果表明该算法具有良好的透明性和安全性;较大的隐藏容量,且音频分段长度越短,用于隐藏信息的频段越多,其隐藏容量越大;能够抵御白噪声、低通滤波、MP3压缩、重采样、重量化和回声干扰等多种攻击;可以隐藏任意二进制数据,所提出的消噪方法可有效去除音频水印中的误码噪声,增强其听觉质量。（2）为了进一步提升音频水印算法的隐藏容量和透明性,提出了一种基于DWT和离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）混合变换域的大容量音频数字水印算法。该算法利用DWT的多分辨率特性把音频载体分解为不同频段的小波系数,然后利用DCT的能量集中特性对特定的小波系数进行能量压缩,最后使用两个数值不等的嵌入深度表示二进制水印的两个状态来设计水印嵌入规则。在提取水印时,首先计算每个音频片段中水印的嵌入深度,然后通过对比嵌入深度的大小实现水印信息的盲提取。采用对机密信息进行混沌预加密的方式进一步增强其安全性。实验测试结果表明,该算法在携带机密信息时具有良好的安全性、与上一种算法相比具有更大的隐藏容量和更好的透明性、能够抵御MP3压缩、白噪声、低通滤波、重采样、重量化、幅度放大和回声干扰等多种信号处理攻击、提取的图片水印非常清晰,提取的音频水印经消噪处理后具有良好的听觉质量。（3）为了进一步提升水印算法的透明性和鲁棒性,提出了一种基于DWT和DCT的自适应强鲁棒的音频数字水印算法。该算法通过对比音频片段经过DWT和DCT处理后所得到的两组变换域系数的平均幅度来设计水印嵌入和提取规则,并据此分析信息的嵌入深度与透明性和鲁棒性之间的关系,提出了一种以每个音频片段的平均幅度控制其水印信息嵌入深度的自适应控制策略。为了提高机密信息的安全性,该算法利用混沌序列良好的伪随机特性对水印进行预加密,在不需要原始音频参与的情况下,只有拥有正确密钥的用户才可以盲提取信息。使用音频信号和二值图片作为机密信息分别测试所提算法的各项性能,实验测试结果表明,该算法能够提供172bps的隐藏容量、具有更好的透明性、在抵御MP3压缩、白噪声、低通滤波、重采样、重量化、幅度放大和回声干扰等多种攻击时鲁棒性明显提高,所提取的图片水印和音频水印具有更好的相似度和听觉质量、与其他水印算法相比具有更好的性能。（4）针对用于音频媒体权属保护的水印算法其携密音频在遭受时间缩放、变调、随机剪切和抖动等恶意的同步攻击时,水印难以提取甚至丢失的问题,提出一种基于DCT和奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的抗同步攻击的音频水印算法。在分析同步攻击特点的基础上,通过追踪浊音帧的局部最大值来设计同步机制,提出一种基于浊音的局部最大值追踪算法用以搜寻水印的最佳嵌入区域。对嵌入区域内的时域数据执行DCT后,再利用SVD对中频系数进行分块和奇异值分解,最后使用量化的思想设计水印嵌入规则。该算法提取水印时仅通过判断特征值的奇偶性即可获取水印,可实现信息的盲提取。使用混沌序列对水印进行预加密以增强其安全性。该算法利用二次均匀分帧、“局部最大值追踪算法”和三次重复嵌入相同水印等多种措施使其具有很强的鲁棒性。实验结果表明该算法具有良好的透明性和安全性、可提供64kbps的隐藏容量、在多种强度的时间缩放、变调、随机剪切和抖动等恶意攻击下,所提取的图片水印非常清晰,可有效证明其音频载体的权属。
谭丁维[10]（2019）在《物理隔离环境下基于音频的隐蔽通信关键技术研究》文中研究指明计算机、手机等智能设备在给人们带来便利的同时,也带来很多安全问题。传统的观点认为物理隔离环境下的系统相对安全,但随着技术的发展,这种防护方式也面临着新的威胁。作为信息隐藏技术的重要部分,音频隐写技术近几年发展迅速,同时声学隐蔽通道是突破物理隔离的一种重要方式,因此研究物理隔离环境下基于音频的隐蔽通信方法具有重要的意义。本文以物理隔离环境为背景,以音频隐写为主要研究对象,从隐蔽通信的实际应用角度出发,提出了具有实时性、强鲁棒性、压缩域大容量特点的三种音频隐写技术,同时设计并实现了基于不可听频率的音频隐写程序。论文的主要工作如下:（1）介绍了音频隐写通用模型、人类听觉系统、音频信号数字特征和隐写评价指标等基础理论。对已有的音频隐写算法进行梳理和总结,并分析了方法的优缺点。（2）利用频移键控易于实现的特点,对音频时域及变换域特征进行分析,在8k Hz-20k Hz频段对信号进行调制,实现了具有实时编解码的音频隐写算法。（3）利用质心的稳定性,提出了一种基于小波域质心的强鲁棒性自适应音频隐写技术。（4）利用MP3在压缩过程中存在哈夫曼表的选择,提出了一种基于哈夫曼编码的压缩域MP3可逆音频隐写技术。（5）利用18k Hz-20k Hz频率范围人耳不可听,但扬声器麦克风可以播放和接收的特点,设计并实现了一个基于不可听频率的实时隐蔽通信程序。
二、一种基于部分MP3编码原理的音频水印（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种基于部分MP3编码原理的音频水印（论文提纲范文）
（1）高信噪比环境下的高隐蔽性音频信息隐藏算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作和内容安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 音频信息隐藏技术综述 |
| 2.1 人类听觉系统与心理声学模型 |
| 2.1.1 人类听觉系统 |
| 2.1.2 心理声学模型 |
| 2.2 音频信息隐藏技术 |
| 2.2.1 系统框架 |
| 2.2.2 经典算法介绍 |
| 2.3 性能指标 |
| 2.3.1 鲁棒性 |
| 2.3.2 隐蔽性 |
| 2.3.3 隐藏容量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 高隐蔽性的音频信息隐藏算法 |
| 3.1 关键问题描述 |
| 3.1.1. 时域与变换域的选择 |
| 3.1.2. 生成数字水印 |
| 3.1.3. 确定嵌入强度 |
| 3.2 基于扩频的音频信息隐藏算法 |
| 3.2.1 技术流程框架 |
| 3.2.2 计算嵌入强度 |
| 3.2.3 基于扩频的差分编解码算法 |
| 3.3 基于PATCHWORK的非均匀嵌入算法 |
| 3.3.1 信息嵌入 |
| 3.3.2 嵌入信息后的子块平稳性 |
| 3.3.3 信息提取 |
| 3.4 仿真结果与性能比较 |
| 3.4.1. 隐蔽性 |
| 3.4.2. 鲁棒性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 音频信息隐藏系统的设计与软件实现 |
| 4.1 发送端的软件设计与实现 |
| 4.1.1 音频文件信息嵌入设计 |
| 4.1.2 实时录音信息嵌入设计 |
| 4.1.3 发送端其他模块的介绍 |
| 4.1.4 软件运行效果图 |
| 4.2 接收端的软件设计与实现 |
| 4.2.1 音频文件信息提取设计 |
| 4.2.2 实时录音信息提取设计 |
| 4.2.3 接收端其他模块设计 |
| 4.2.4 软件运行效果图 |
| 4.3 双声道混合问题 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 解决方案 |
| 4.3.3 测试结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 工作总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语列表 |
| 致谢 |
（2）基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩略词表 |
| 常用符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印技术概述 |
| 1.2.1 数字水印系统模型 |
| 1.2.2 数字水印的分类 |
| 1.2.3 数字水印的应用 |
| 1.2.4 数字水印的性能特征 |
| 1.2.5 音视频水印攻击类型 |
| 1.2.6 数字水印性能评价指标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 音频水印算法研究现状 |
| 1.3.2 视频水印算法研究现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第2章 基于音频信号自适应分段与嵌入强度优化的双通道音频水印算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 音频信号自适应分段 |
| 2.3 音频信号双通道特征信息构建 |
| 2.4 水印嵌入方法 |
| 2.5 水印提取方法 |
| 2.6 水印嵌入强度优化 |
| 2.7 实验结果 |
| 2.7.1 水印不可感知性评价 |
| 2.7.2 水印鲁棒性评价 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于离散小波包变换的双域音频水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 音频节拍检测与自适应分段 |
| 3.3 音频信号双域划分与水印嵌入位置选择 |
| 3.4 水印嵌入与提取 |
| 3.4.1 水印嵌入规则 |
| 3.4.2 自适应嵌入强度计算 |
| 3.4.3 水印嵌入方法 |
| 3.4.4 水印提取方法 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 水印不可感知性评价 |
| 3.5.2 水印鲁棒性评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 针对MPEG-4 SLS格式的无损压缩音频水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关技术介绍 |
| 4.3 水印嵌入与提取 |
| 4.3.1 嵌入失真允许阈值 |
| 4.3.2 显着状态与嵌入位置选择 |
| 4.3.3 水印嵌入方法 |
| 4.3.4 水印提取方法 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 水印不可感知性评价 |
| 4.4.2 水印鲁棒性评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于时-空域特征与视觉密码的视频零水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 有限状态机设计与关键帧选择 |
| 5.2.1 视频镜头分割 |
| 5.2.2 有限状态机运行规则 |
| 5.3 视频时-空域特征信息提取 |
| 5.3.1 Harris-Laplace角点检测 |
| 5.3.2 时域特征数据集构建 |
| 5.3.3 频域特征数据集构建 |
| 5.4 Ownership share的产生与水印提取 |
| 5.4.1 Ownership share的产生 |
| 5.4.2 水印提取方法 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于深度图像渲染的3D视频水印算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关技术简介 |
| 6.2.1 DIBR系统 |
| 6.2.2 SIFT特征点检测 |
| 6.3 水印嵌入位置选择 |
| 6.3.1 视频场景分割 |
| 6.3.2 SIFT特征点跨帧匹配 |
| 6.3.3 匹配向量概率分布 |
| 6.3.4 匹配向量主方向和水印嵌入位置选择 |
| 6.4 水印嵌入与提取方法 |
| 6.4.1 改进的扩频水印嵌入方法 |
| 6.4.2 在中心视图中嵌入水印 |
| 6.4.3 从左右视图中提取水印信息 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.5.1 水印不可感知性评价 |
| 6.5.2 水印鲁棒性评价 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（3）基于音频指纹的密文语音检索与认证方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于音频指纹的音频检索技术 |
| 1.2.2 音频水印技术研究现状 |
| 1.2.3 音频认证技术研究现状 |
| 1.2.4 音频加密技术研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的问题与分析 |
| 1.4 论文的主要研究内容与创新点 |
| 1.5 论文的组织结构与安排 |
| 第2章 相关理论知识 |
| 2.1 语音特征概述 |
| 2.2 特征降维与特征组合方法 |
| 2.3 双树复小波变换(DT-CWT) |
| 2.4 奇异值分解(SVD) |
| 2.5 Henon混沌映射加密算法 |
| 2.6 最低有效位(LSB) |
| 2.7 线性插值法 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于特征降维和特征组合的音频指纹检索算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于音频指纹的语音检索系统模型 |
| 3.3 提出的音频指纹算法 |
| 3.3.1 特征组合 |
| 3.3.2 基于信息熵的特征降维 |
| 3.3.3 基于能量的特征降维 |
| 3.3.4 音频指纹的构建 |
| 3.4 用户语音检索 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 鲁棒性与检索性能分析 |
| 3.5.2 低信噪比噪声的鲁棒性分析 |
| 3.5.3 检索效率分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于音频指纹的密文语音检索算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于音频指纹的密文语音检索系统模型 |
| 4.3 密文语音库的构建 |
| 4.4 语音分类与音频指纹数据库索引表的构建 |
| 4.5 用户语音检索 |
| 4.6 数字水印算法 |
| 4.6.1 基于DT-CWT和 SVD的鲁棒盲音频水印算法 |
| 4.6.2 基于LSB的脆弱音频水印算法 |
| 4.7 实验结果及分析 |
| 4.7.1 检索性能分析 |
| 4.7.2 检索效率分析 |
| 4.7.3 安全性分析 |
| 4.7.4 鲁棒水印性能分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 基于脆弱水印的密文语音认证与恢复方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 密文语音认证方案 |
| 5.3 篡改定位与篡改恢复 |
| 5.3.1 篡改检测 |
| 5.3.2 篡改定位 |
| 5.3.3 基于残差恢复的线性插值法 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 脆弱水印嵌入容量分析 |
| 5.4.2 脆弱水印透明性分析 |
| 5.4.3 篡改检测分析 |
| 5.4.4 篡改恢复分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（4）数字音频水印算法的研究及性能测试（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字音频水印的国内外研究现状 |
| 1.3 本文创新点 |
| 1.4 本文主要工作和论文组织结构 |
| 第二章 数字音频水印基础理论 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 数字音频水印的性质与分类 |
| 2.2.1 数字音频水印的性质 |
| 2.2.2 数字音频水印的分类 |
| 2.3 数字音频水印的主要应用 |
| 2.4 数字音频水印的常见攻击 |
| 2.4.1 普通攻击类型 |
| 2.4.2 同步攻击类型 |
| 2.5 数字音频水印的评价标准 |
| 2.5.1 不可感知性评价标准 |
| 2.5.2 鲁棒性评价标准 |
| 2.5.3 水印容量评价标准 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于范数的DWT域数字音频水印算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 主要技术与原理 |
| 3.2.1 离散小波变换 |
| 3.2.2 向量范数 |
| 3.2.3 Arnold变换 |
| 3.2.4 混沌加密 |
| 3.3 基于范数的DWT域数字音频水印算法流程 |
| 3.3.1 水印预处理 |
| 3.3.2 水印嵌入过程 |
| 3.3.3 水印提取过程 |
| 3.4 仿真实验结果和性能测试 |
| 3.4.1 水印安全性测试 |
| 3.4.2 不可感知性测试 |
| 3.4.3 鲁棒性测试 |
| 3.4.4 容量测试 |
| 3.4.5 实验总结 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于范数比的LWT域自适应数字音频水印算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 主要技术与原理 |
| 4.2.1 提升小波变换 |
| 4.2.2 量化算法原理 |
| 4.3 基于范数比的LWT域自适应数字音频水印算法流程 |
| 4.3.1 水印预处理 |
| 4.3.2 水印嵌入过程 |
| 4.3.3 水印提取过程 |
| 4.4 仿真实验结果和性能测试 |
| 4.4.1 水印安全性测试 |
| 4.4.2 不可感知性测试 |
| 4.4.3 鲁棒性测试 |
| 4.4.4 实验总结 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士学位期间学术成果 |
（5）倒谱域音频水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印基本概念 |
| 1.2.1 数字水印系统 |
| 1.2.2 数字水印分类 |
| 1.3 音频水印算法国内外研究现状 |
| 1.3.1 非倒谱域音频水印算法研究现状 |
| 1.3.2 倒谱域音频水印算法研究现状 |
| 2 相关基础 |
| 2.1 音频信号简介 |
| 2.2 复倒谱变换及其性质 |
| 2.3 音频水印算法性能评价 |
| 2.3.1 不可感知性 |
| 2.3.2 鲁棒性 |
| 2.3.3 容量 |
| 2.4 常见音频信号攻击 |
| 3 倒谱域音频二维映射水印算法研究 |
| 3.1 倒谱变换特点分析 |
| 3.2 二维映射方法 |
| 3.3 算法原理 |
| 3.3.1 水印置乱 |
| 3.3.2 嵌入方法 |
| 3.3.3 提取方法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 仿真环境 |
| 3.4.2 选用的音频数据库 |
| 3.4.3 不可感知性 |
| 3.4.4 鲁棒性 |
| 3.4.5 嵌入容量 |
| 3.4.6 嵌入因子 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 倒谱域音频时域能量盲水印算法研究 |
| 4.1 音频时域能量分析 |
| 4.2 统计均值调制 |
| 4.3 算法原理 |
| 4.3.1 嵌入方法 |
| 4.3.2 提取方法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 不可感知性 |
| 4.4.2 鲁棒性 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读硕士学位期间的研究成果及参加的科研项目 |
（6）音频信息隐藏技术的研究和优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作和内容安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 重要研究基础 |
| 2.1 音频信息隐藏技术 |
| 2.1.1 系统框架 |
| 2.1.2 性能指标 |
| 2.1.3 经典算法介绍 |
| 2.2 人类听觉系统及心理声学模型 |
| 2.2.1 人类听觉系统 |
| 2.2.2 心理声学模型 |
| 2.3 MP3编码原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于MDCT的音频信息编码算法 |
| 3.1 关键问题描述 |
| 3.1.1 时域和变换域嵌入算法 |
| 3.1.2 生成数字水印 |
| 3.1.3 确定嵌入强度 |
| 3.2 基于MDCT的均匀量化嵌入算法 |
| 3.2.1 基于MDCT的均匀量化嵌入算法 |
| 3.2.2 算法的实现流程 |
| 3.3 基于MDCT的非均匀量化嵌入算法 |
| 3.3.1 非均匀量化嵌入算法 |
| 3.3.2 算法的实现流程 |
| 3.4 仿真结果与性能比较 |
| 3.4.1 不可感知性 |
| 3.4.2 鲁棒性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于扩频的差分解码算法 |
| 4.1 关键问题描述 |
| 4.2 基于扩频的差分解码算法 |
| 4.2.1 基于扩频的差分解码算法 |
| 4.2.2 解码算法的实现流程 |
| 4.3 仿真结果与性能比较 |
| 4.3.1 差分解码算法鲁棒性分析 |
| 4.3.2 解码点数对鲁棒性的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）基于两级奇异值分解和灰狼优化的音频水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 寻找水印嵌入位置的研究 |
| 1.2.2 优化水印嵌入强度的研究 |
| 1.3 本文主要的研究内容及章节安排 |
| 第2章 数字音频水印基础 |
| 2.1 数字音频水印的基本概念和数学模型 |
| 2.2 音频水印技术评价标准 |
| 2.2.1 不可感知性评价标准 |
| 2.2.2 鲁棒性评价标准 |
| 2.2.3 水印嵌入容量评价标准 |
| 2.3 音频水印常见攻击方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于DWT和两级奇异值分解的灰度图像音频水印算法 |
| 3.1 相关基础知识 |
| 3.1.1 离散小波变换理论 |
| 3.1.2 奇异值分解理论 |
| 3.1.3 灰度水印图像加密 |
| 3.2 提出的灰度图像音频水印算法 |
| 3.2.1 水印嵌入过程 |
| 3.2.2 水印提取过程 |
| 3.3 实验结果与讨论 |
| 3.3.1 不可感知性测试 |
| 3.3.2 鲁棒性测试 |
| 3.3.3 水印嵌入容量测试 |
| 3.3.4 比较与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于两级奇异值分解和灰狼优化的灰度图像音频水印算法 |
| 4.1 灰狼优化算法理论基础 |
| 4.1.1 灰狼优化算法的由来 |
| 4.1.2 灰狼优化算法原理 |
| 4.2 基于灰狼优化算法的水印嵌入强度优化过程 |
| 4.3 实验结果与讨论 |
| 4.3.1 水印嵌入容量测试 |
| 4.3.2 不可感知性测试 |
| 4.3.3 鲁棒性测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于模糊C均值和灰狼优化的音频双水印算法 |
| 5.1 基础知识介绍 |
| 5.1.1 短时能量 |
| 5.1.2 模糊C均值聚类 |
| 5.2 提出的音频双水印算法 |
| 5.2.1 水印嵌入过程 |
| 5.2.2 水印提取过程 |
| 5.3 基于灰狼优化算法的双水印嵌入强度优化过程 |
| 5.4 实验结果与讨论 |
| 5.4.1 不可感知性测试 |
| 5.4.2 鲁棒性测试 |
| 5.4.3 嵌入容量测试 |
| 5.4.4 比较与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）基于音频载体的特定信息隐藏算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 |
| 第二章 音频隐藏相关技术和方法 |
| 2.1 音频隐藏技术基础 |
| 2.1.1 音频数字化技术 |
| 2.1.2 音频隐藏基本原理 |
| 2.2 经典的音频隐藏算法 |
| 2.2.1 时域音频隐藏算法 |
| 2.2.2 变换域音频隐藏算法 |
| 2.2.3 其它常见的音频隐藏算法 |
| 2.3 音频隐藏信息的被攻击方式 |
| 2.4 音频隐藏算法评估 |
| 2.4.1 不可感知性评价 |
| 2.4.2 鲁棒性评价 |
| 2.4.3 算法嵌入容量评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于LWT-SVD和差分进化的音频隐藏算法 |
| 3.1 算法的数学基础 |
| 3.1.1 提升小波变换 |
| 3.1.2 奇异值分解 |
| 3.1.3 差分进化算法 |
| 3.2 信息嵌入与提取算法 |
| 3.2.1 特定信息预处理 |
| 3.2.2 特定信息嵌入 |
| 3.2.3 特定信息提取 |
| 3.2.4 嵌入强度优化 |
| 3.3 算法仿真 |
| 3.3.1 安全性分析 |
| 3.3.2 不可感知性讨论 |
| 3.3.3 鲁棒性测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 音频隐藏应用实例 |
| 4.1 应用开发环境 |
| 4.2 应用设计 |
| 4.2.1 信息隐藏模块 |
| 4.2.2 信息提取模块 |
| 4.2.3 载体更新模块 |
| 4.3 应用测试 |
| 4.3.1 系统功能测试 |
| 4.3.2 音频质量测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）变换域音频鲁棒数字水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与论文的组织结构 |
| 第二章 音频数字水印技术概述 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.2 分类与应用 |
| 2.3 常见攻击方式与性能评价标准 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于DWT的音频数字水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于DWT的音频水印算法设计 |
| 3.2.1 DWT的基本原理 |
| 3.2.2 水印信息预处理 |
| 3.2.3 水印嵌入算法 |
| 3.2.4 水印提取算法 |
| 3.2.5 参数选择 |
| 3.2.6 音频水印的增强处理 |
| 3.3 基于DWT的音频水印算法的实现 |
| 3.3.1 水印嵌入过程 |
| 3.3.2 水印提取过程 |
| 3.4 算法性能分析与仿真测试 |
| 3.4.1 隐藏容量 |
| 3.4.2 透明性 |
| 3.4.3 鲁棒性 |
| 3.4.4 安全性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于DWT和DCT的大容量音频数字水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于DWT和DCT的水印嵌入与提取算法设计 |
| 4.2.1 DCT的基本原理 |
| 4.2.2 水印预处理 |
| 4.2.3 水印嵌入算法 |
| 4.2.4 水印提取算法 |
| 4.3 基于DWT和DCT的音频水印算法的实现 |
| 4.3.1 水印嵌入过程 |
| 4.3.2 水印提取过程 |
| 4.4 算法性能分析与仿真测试 |
| 4.4.1 透明性与隐藏容量 |
| 4.4.2 鲁棒性 |
| 4.4.3 安全性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于DWT和DCT的自适应音频数字水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应音频数字水印算法的设计 |
| 5.2.1 水印嵌入算法 |
| 5.2.2 水印提取算法 |
| 5.2.3 嵌入深度的自适应策略 |
| 5.3 自适应音频水印算法的实现 |
| 5.3.1 水印的生成与加密 |
| 5.3.2 水印嵌入过程 |
| 5.3.3 水印提取过程 |
| 5.4 算法性能分析与仿真测试 |
| 5.4.1 透明性与隐藏容量 |
| 5.4.2 鲁棒性 |
| 5.4.3 安全性 |
| 5.4.4 算法复杂度 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于DCT和SVD的抗同步攻击音频水印算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 常见的同步攻击方法及特征分析 |
| 6.2.1 时间缩放与变调不变速 |
| 6.2.2 抖动与随机剪切 |
| 6.3 局部最大值追踪算法设计 |
| 6.3.1 浊音提取 |
| 6.3.2 局部最大值追踪算法 |
| 6.4 基于DCT和SVD的抗同步攻击音频水印算法的设计 |
| 6.4.1 SVD的基本原理 |
| 6.4.2 图片水印的生成与加密 |
| 6.4.3 水印嵌入算法 |
| 6.4.4 水印提取算法 |
| 6.5 基于DCT和SVD的抗同步攻击音频水印算法的实现 |
| 6.5.1 水印嵌入过程 |
| 6.5.2 水印提取过程 |
| 6.6 算法性能分析与仿真测试 |
| 6.6.1 实验环境和参数设置 |
| 6.6.2 透明性与隐藏容量 |
| 6.6.3 鲁棒性 |
| 6.6.4 鲁棒性实验结果分析 |
| 6.6.5 安全性 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）物理隔离环境下基于音频的隐蔽通信关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 音频隐写基础理论 |
| 1.2.1 隐写通用模型 |
| 1.2.2 人类听觉系统特性 |
| 1.2.3 音频信号的数字特征 |
| 1.2.4 音频隐写的评价指标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 音频隐写研究现状 |
| 1.3.2 物理隔离环境下隐蔽通信技术研究现状 |
| 1.4 当前研究存在的问题及分析 |
| 1.5 本文的主要研究内容及其关系 |
| 第二章 基于实时编码的音频隐蔽通信技术 |
| 2.1 技术背景 |
| 2.1.1 环境噪声 |
| 2.1.2 调制方法 |
| 2.1.3 快速傅里叶变换的物理意义 |
| 2.2 基于实时编码的信息嵌入及提取技术 |
| 2.2.1 信息的嵌入 |
| 2.2.2 信息的提取 |
| 2.3 实验结果及分析 |
| 2.3.1 鲁棒性分析 |
| 2.3.2 传输容量 |
| 2.3.3 传输距离 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波域质心的强鲁棒性自适应音频隐写技术 |
| 3.1 相关知识 |
| 3.1.1 小波变换 |
| 3.1.2 质心 |
| 3.2 信息嵌入与提取过程 |
| 3.2.1 信息嵌入过程 |
| 3.2.2 信息提取过程 |
| 3.3 实验结果及比较 |
| 3.3.1 不可感知性 |
| 3.3.2 鲁棒性 |
| 3.3.3 容量 |
| 3.3.4 与其他方法的比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Huffman编码的压缩域MP3可逆音频隐写技术 |
| 4.1 MP3编码 |
| 4.2 隐写和提取算法 |
| 4.2.1 Huffman表交换 |
| 4.2.2 信息嵌入与提取流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 隐写容量 |
| 4.3.2 不可感知性 |
| 4.3.3 不可检测性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于不可听频率的实时隐蔽通信技术设计与实现 |
| 5.1 预备知识 |
| 5.1.1 麦克风和扬声器 |
| 5.1.2 不可听声音 |
| 5.2 基于不可听频率的通信程序设计与实现 |
| 5.3 实验与评估 |
| 5.3.1 主观感知评估 |
| 5.3.2 通信指标 |
| 5.3.3 其他实际应用因素 |
| 5.3.4 比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、一种基于部分MP3编码原理的音频水印（论文参考文献）
- [1]高信噪比环境下的高隐蔽性音频信息隐藏算法研究[D]. 刘钊宏. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究[D]. 罗一帆. 四川大学, 2021(01)
- [3]基于音频指纹的密文语音检索与认证方法研究[D]. 许福久. 兰州理工大学, 2021(01)
- [4]数字音频水印算法的研究及性能测试[D]. 姚明明. 昆明理工大学, 2021(01)
- [5]倒谱域音频水印算法研究[D]. 刘居正. 西安科技大学, 2020(01)
- [6]音频信息隐藏技术的研究和优化[D]. 宁梅君. 北京邮电大学, 2020(04)
- [7]基于两级奇异值分解和灰狼优化的音频水印算法研究[D]. 杨冬梅. 天津大学, 2020(02)
- [8]基于音频载体的特定信息隐藏算法研究[D]. 白天皓. 华中师范大学, 2020(01)
- [9]变换域音频鲁棒数字水印技术研究[D]. 吴秋玲. 南京邮电大学, 2018(01)
- [10]物理隔离环境下基于音频的隐蔽通信关键技术研究[D]. 谭丁维. 国防科技大学, 2019(02)