语音信号数字水印技术
5-语音信号水印技术软件设计
起止日期
工作内容
1
2013.12.9~2013.12.9
在预设计的基础上，进一步查阅资料，完善设计方案。
2
2013.12.10~2013.12.11
设计总体方案，构建、绘制流程框图，编写代码，上机调试。
3
2013.12.12~2009.12.13
测试程序，完善功能，撰写设计报告。
4
2013.12.13
设计任务书
课题
名称
语音信号水印技术系统设计
设计
目的
1.巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程；
2.综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力；
3.学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。
实验环境Βιβλιοθήκη 1.微型电子计算机（PC）；
2.安装Windows 2000以上操作系统，MATLAB等开发工具。
2.利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集与整理；
3.在第14周末之前完成预设计，并请指导教师审查，通过后方可进行下一步工作；
4.结束后，及时提交设计报告（含纸质稿、电子稿），要求格式规范、内容完整、结论正确，正文字数不少于3000字（不含代码）。
工作进度计划
任务
要求
1.使用语音获取设备获取需要传输的保密语音信号，选择用于传输保密语音信号的普通声音载体，可以是流行音乐或其他声音文件，采用数字水印技术进行信息处理；对加入水印信息的文件及及未加入水印信息的文件进行时域、频域分析；并对加入水印信息的文件进行各种滤波处理，然后将对其进行水印提取，观察其结果，最后编制用户界面。
参加答辩，根据教师反馈意见，修改、完善设计报告。
数字音频水印技术的研究与应用
数字音频水印技术的研究与应用数字音频水印技术是一种将水印信息嵌入到数字音频中的技术。
它通过改变音频的部分特征，如频谱、相位或时间域，来嵌入隐藏信息，从而实现对音频内容的认证、版权保护和溯源等功能。
随着数字音频的广泛应用，数字音频水印技术也越来越受到人们的关注。
数字音频水印技术的研究一直以来都是一个热门的研究领域。
研究人员通过对数字音频信号的特征进行分析，选择合适的嵌入位置和嵌入强度，来确保水印嵌入后对音频质量的影响最小化。
近年来，随着深度学习等技术的发展，研究者们也开始尝试使用机器学习算法来进行音频水印的嵌入和解析，以提高水印的鲁棒性和抗干扰能力。
数字音频水印技术在版权保护方面具有重要的应用价值。
随着数字音频的盗版问题日益严重，传统的版权保护手段已经无法满足实际需求。
数字音频水印技术能够将版权信息嵌入到音频文件中，使得音频的版权信息难以被篡改或删除。
这对于音频作者和唱片公司来说是非常有价值的，可以更好地保护他们的知识产权。
同时，数字音频水印技术也能够通过解析水印信息来进行音频的溯源，对于侵权行为的追踪和取证非常有帮助。
另外，数字音频水印技术在音频内容认证方面也有广泛的应用。
在音频传输过程中，数字音频水印技术可以用来验证音频的完整性和真实性，防止音频在传输过程中被篡改或替换。
这对于一些对音频内容的可靠性要求极高的场景，如司法鉴定、新闻报道和证据保全等，都起到了至关重要的作用。
此外，数字音频水印技术还可以为音频文件的标记和分类提供帮助。
通过嵌入不同的数字音频水印，可以对音频文件进行标记和索引，并方便地进行分类和检索。
这对于音频搜索引擎的优化和音频数据库的管理非常重要，有助于提高用户的搜索体验和音频管理的效率。
总的来说，数字音频水印技术具有广泛的研究和应用前景。
它在版权保护、音频认证和溯源、音频标记和分类等方面都具有重要的作用。
随着音频技术的不断发展和应用需求的增加，数字音频水印技术必将迎来更加广阔的发展空间。
数字音频水印算法的设计与实现
数字音频水印算法的设计与实现随着数字音频的广泛应用，保护音频版权和验证音频的完整性变得越来越重要。
数字音频水印技术应运而生，它允许在音频中嵌入不可感知的标识信息，以实现版权保护和完整性验证。
本文将介绍数字音频水印算法的设计与实现，并讨论其应用领域和未来发展趋势。
数字音频水印算法的设计过程包括两个关键步骤：嵌入和提取。
嵌入步骤将水印信息嵌入到音频信号中，而提取步骤则根据嵌入时的算法从音频信号中提取出水印信息。
下面将详细介绍这两个步骤的设计与实现。
1. 嵌入算法的设计与实现嵌入算法需要满足以下几个要求：水印应该不可感知，即不影响音频的听觉质量；水印应该具有一定的鲁棒性，即在一定程度的信号处理和攻击下仍能被提取出来；水印应该具有一定的容量，即能够嵌入足够多的信息。
一种常用的数字音频水印算法是基于频谱的嵌入方法。
基于频谱的嵌入方法通过在音频频谱中的特定频率范围内嵌入水印信息。
它的基本思想是利用人耳对音频频谱细节的不敏感性，将水印嵌入到相对较高频率范围内，从而实现不可感知性。
具体实现时，可以将音频信号通过傅里叶变换转换到频域，然后在特定频率范围内对频谱值进行适当的微调，以嵌入水印信息。
嵌入算法的实现需要考虑到音频信号的特性和应用要求。
例如，在低比特率音频编码中，嵌入算法需要对频域系数进行合理的分配，以确保嵌入的水印在压缩后仍然可提取。
此外，为了保证鲁棒性，嵌入算法还需要考虑到一些常见的信号处理攻击，如噪声添加、数据压缩和滤波等。
2. 提取算法的设计与实现提取算法是从带水印的音频信号中恢复出水印信息的过程。
提取算法的设计要求尽可能地准确和可靠地恢复水印信息，并尽量减少虚警和漏检。
一种常用的提取算法是基于相关性的方法。
基于相关性的提取方法利用嵌入算法中所确定的相关特征来提取水印信息。
该方法首先提取带水印音频信号中的相关特征，然后将这些特征与嵌入时记录的相关特征进行比较，从而提取出水印信息。
具体实现时，可以利用相关性函数、相关性系数或相关性阈值等进行水印信息提取。
音频数字水印技术在版权保护中的应用
音频数字水印技术在版权保护中的应用音频数字水印技术是一种在音频文件中嵌入不可见的标识信息的技术，可以用于版权保护和音频身份识别。
随着数字化技术的快速发展，音频数字水印技术在版权保护中的应用也变得越来越重要。
本文将探讨音频数字水印技术的原理、应用场景以及其在版权保护中的作用。
音频数字水印技术的原理是将一段具有唯一标识的数字码嵌入到音频信号中，这段数字码在听众听到音频时是不可感知的。
数字码可以包含版权信息、音频所有者的信息或其他与版权保护相关的信息。
嵌入数字码的过程可以通过离散余弦变换等技术来实现，确保嵌入后的音频质量不受影响。
音频数字水印技术可以广泛应用于版权保护领域。
首先，对于音乐行业来说，数字水印可以用于保护音乐作品的版权。
音乐制作人可以将数字水印嵌入到原始音频中，当有人未经许可使用这些音频时，通过解码数字水印可以追踪到音频的来源。
此外，数字水印还可以用于音乐版权的监测和授权管理，帮助音乐公司追踪音频的使用情况并进行结算。
除了音乐行业，音频数字水印技术还可以在广播电台、电视台等媒体领域得到广泛应用。
例如，广播电台可以在节目中嵌入数字水印以确保节目的版权。
当有人未经许可转载节目时，版权方可以通过分析数字水印来追踪到侵权者，并采取必要的法律措施。
此外，数字水印技术还可以用于广告追踪和效果评估，帮助广告主监测广告的播放情况和效果。
音频数字水印技术还可以应用于语音识别和声纹识别领域。
通过在音频中嵌入数字水印，可以对音频进行身份验证和属性识别。
例如，数字水印可以嵌入到语音识别系统中，用于区分正式用户和非法用户，保护语音识别系统的安全性。
此外，数字水印还可以用于医学声纹识别、司法声纹识别等领域，为声纹识别技术提供额外的安全保障。
虽然音频数字水印技术在版权保护中发挥着重要作用，但也面临一些挑战和限制。
首先，数字水印可能会受到音频压缩算法等处理的影响，导致数字水印的可靠性下降。
其次，数字水印技术可能受到攻击者的攻击，例如修改或删除数字水印，从而破坏版权保护的效果。
硕士论文_音频数字水印技术研究
音频数字水印技术研究所示。
仿真工具为Ｍａｔｌａｂ６，５。
硬件测试环境为奔腾４．２．ＯＭＨｚ２５６ＲＡＭ。
取音频每帧的长度为５１２。
水印相似性判别阈值ｒ＝Ｏ．５。
３．４．１隐形性测试将原始信号嵌入不同强度的水印计算含水印信号的信噪比，如式（３－１５）∑ｓ２㈣册ｒ２１０１０函。
豇南ｉ研（３－１５）ｓ倒为原始音频信号，，为含水印信号，聆为样点数。
实验结果如表３．１，嵌入水印后音频信号（嵌入强度为５ｄＢ）如图３．６。
表３．１不同强度水印对信号的影响图３．４原始的音频信号（采样点数ｘ１０５）图３．５原始水印图象１Ｉｔ３．６嵌入强度５ｄＢ水印后的音频号（采样点数ｘ１０５）工程硕士学位论文通过表３．１可知当嵌入强度小于２ｄＢ时水印的隐蔽性很好，对音质基本没有影响。
图３．４、图３．６可以看出当嵌入强度为５ｄＢ时，原信号与含水印信号有细微差别，经过主观的听觉测试也可发现微弱的杂音，说明随着嵌入的强度的增强水印的隐蔽性逐渐降低。
３．４．２鲁棒性测试实验方法为对含水印的信号（水印嵌入强度为２ｄＢ）进行各种攻击，然后提取水印，检查提取水印的正确率Ｆ，正确率的计算方法为式（１５）。
Ｆ＝∑ｇ弼何，唰ｘ１００％肿删＝世非？；Ｄｇ＜上（３－１６）口＝Ｏｗ为嵌入的原始一维二进制序列，耽为提取的一维二进制序列，它们的长度为三。
进行的鲁棒性实验如下，各种攻击后提取水印的正确率和主观感受如表３．２。
１．无攻击。
在无任何攻击的情况下提取水印如图３．７（ａ）。
２．加入高斯白噪声。
在信噪比为４０ｄＢ的白噪声攻击后提取的水印如图３．７（ｂ）。
在信噪比２６ｄＢ的白噪声攻击后提取的水印如图３．７（ｃ）。
３．加入有色噪声。
有色噪声又叫带通噪声，既在某个频带上信号的能量突然变大。
在加入信噪比为４０ｄＢ的有色噪声攻击后提取的水印如图３．７（ｄ）。
４．低通滤波。
将不同嵌入强度含水印信号分别通过截止频率为３ｋＨｚ和４ｋＨｚ的低通滤波器（采用的工具是ＣｏｏｌＥｄｉｔ），检测出的水印如图３．７（ｅ）和图３．７（ｆ）５．重新量化。
信号处理课件05音频信息隐藏与水印算法
信息隐藏与数字水印
38
回声隐藏
如何隐藏多个比特？
2023/12/20
语音信号分为多个片段，每个分段加入对应不同回声
例：若回声延迟为0.5毫秒代表比特“1”，回声延迟
为1毫秒代表比特“0”，回声幅度衰减系数为0.5，
分段长度为2毫秒，请给出下面信号嵌入比特 “1,0”
以后所得信号
33
回声隐藏（深入讨论）
混合信号复倒谱自相关
混合信号复倒谱自相关（局部）
1
1.2
1.1
0.9
1
0.8
0.9
0.7
0.8
0.6
0.7
0.5
0.6
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.1
-20
0.2
-15
2023/12/20
-10
-5
0
5
10
15
20
0
信息隐藏与数字水印
2
46810 Nhomakorabea12
14
16
34
回声隐藏（深入讨论）
回 声 延 迟 :8
回 声 延 迟 :12
1.6
0.9
1.4
0.8
0.7
1.2
0.6
1
0.5
0.8
0.4
0.6
0.3
0.4
0.2
0.2
0
0.1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
0
0
5
10
15
数字音频水印技术PPT课件
数字音频水印技术 原始语音信号（“床前明月光”）
去掉低2比特位的语音信号（声音信号听不出差别）
2014-5-12
数字音频水印技术
去掉低4比特位的语音信号（声音信号听不出差别）
去掉低6比特位的语音信号（声音中有极少的背景噪音，不易被察觉）
2014-5-12
数字音频水印技术
去掉低8比特位的语音信号（声音中有较明显的背景噪音） 去掉低10比特位的语音信号（声音中有很强的噪音，但话音仍较清晰）
a
b
c
d
e
f
g
1
0
1
1
0
0
1
1 0
“1”混 合 信 号 1 0
“0”混 合 信 号
构造的混合信号
2014-5-12
数字音频水印技术
原始音频 分段 数据
回声编码水印嵌入流程图
音频 数据段
回声混入 段组合
含水印 音频数据
水印比特
衰减 延时
回声编码水印提取流程图
含水印音频 数据段
DFT
复 对 数 平 方 IDFT
2014-5-12
数字音频水印技术
2 典型的音频数字水印算法
经典的音频数字水印算法可以分为：时域音频水印算法、变换域音频水印 算法和压缩域音频水印算法等。时域音频数字水印算法把水印信息直接嵌入 到原始音频信号的采样点幅值上，该类算法比较容易实现，而且快速，嵌入 的信息量较大，但对常规数字信号处理的鲁棒性普遍较低；变换域音频水印 算法先对原始音频信号实施某种变换运算(如DCT变换、DFT变换、DWT变换等)， 然后根据人类听觉系统特性，通过修改某些变换系数的方式来嵌入水印信息。 变换域算法的优点是：抵抗干扰和抗恶意攻击的能力较强，鲁棒性好。缺点 是计算量太大；压缩域音频水印算法是直接把水印信号添加在经过压缩编码 的音频信号中，输出的是含水印的压缩编码的音频信号，它能够有效地避免 压缩算法编解码的复杂过程。
基于多媒体信号处理的数字水印技术研究
基于多媒体信号处理的数字水印技术研究数字水印技术是一种在多媒体信号中插入一种可用于鉴别、追踪或保护其版权的隐藏特征的技术。
通过数字水印技术，可以在数字媒体中隐藏一些不可察觉的信息，例如版权信息、认证信息等。
数字水印技术目前广泛应用于音频、图像和视频等多媒体信号的保护领域。
本文将介绍基于多媒体信号处理的数字水印技术的研究进展和应用。
基于多媒体信号处理的数字水印技术主要包括两个主要步骤：嵌入和提取。
在嵌入步骤中，数字水印被嵌入到媒体信号中，使其具有一定的鲁棒性和不可见性。
而在提取步骤中，通过特定算法从带有数字水印的媒体信号中提取出数字水印。
在数字水印的嵌入过程中，一般使用变换域方法或空域方法。
变换域方法以信号的变换系数作为嵌入载体，包括离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)等。
空域方法则以信号的原始样本为嵌入载体，包括几何嵌入和扩频嵌入等。
这些方法都需要考虑数字水印的容量和鲁棒性，以确保水印能够在传输和处理的过程中保持一定的稳定性和可提取性。
数字水印的提取过程是通过特定的算法将数字水印从嵌入载体中提取出来。
具体的算法包括相关性检测、统计学检测和机器学习等方法。
其中，相关性检测方法是最常用的方法之一。
通过计算提取到的水印与原始水印之间的相似性来判断水印的存在与否。
统计学检测方法则通过对嵌入载体的统计学特征进行分析，来确定是否存在数字水印。
机器学习方法则通过对已知的数字水印样本进行训练和分类，来实现数字水印的提取。
这些方法的选择需要根据嵌入过程中所使用的方法以及应用场景的不同而定。
数字水印技术的应用非常广泛。
首先，数字水印可以用于保护知识产权。
音频、图像、视频等数字媒体作品是容易被复制和传播的，数字水印可以在这些作品中插入唯一的标识信息，以便识别和追踪盗版行为。
其次，数字水印还可以用于版权认证。
数字水印可以提供作品的版权信息和所有者信息，以保护原创作品的权益。
此外，数字水印还可以用于数据完整性验证和数字取证等领域。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字信号处理课程设计报告题目：语音信号水印技术系统设计系（院）:专业：班级：学号：姓名：指导教师：学年学期: 2013 ~ 2014 学年第学期2013年月日摘要随着网络和信息技术的发展，越来越多的数字多媒体信息通过网络进行传播，与传统的模拟媒体相比，数字媒体产品的编辑、复制和传播都很方便，它一方面促进了社会的进步与发展，另一方面正是这些优点突出了版权问题。
由于数字多媒体信息很容易被未经授权的用户复制，且采用传统密码方法加密，不能完全解决盗版问题。
数字水印技术正是应运而生的信息隐藏技术，它通过特定的水印算法把版权信息嵌入在数字产品中，被嵌入的可以是一段文字、标识、序列号等等，人们无法从表面上感知水印的存在，只有专用的检测仪器或计算机软件才可以检测出隐藏的数字水印，从而达到了保护数字作品的所有者利益的目的，并促进了数字产品的开发与使用。
在数字产品中，音频数据产品的版权保护也显得越来越重要，因为随着数字化音像制品和音乐制品的大量制作与发行，一个令人关注的突出问题是网上下载音乐对传统CD 业的巨大冲击。
音频水印技术主要利用了人类听觉模型，在不影响音频信号质量的前提下，将水印信息隐藏在人耳不能感知的位置，来隐藏水印数据。
本文主要研究语音信号水印技术，利用小波变换的优点和特性对音频信号嵌入水印，并提取。
使嵌入水印音频想好具有良好的安全性，鲁棒性和不可感知性。
关键词数字水印嵌入提取小波变换目录1 课题综述 (1)1.1 数字水印技术的介绍 (1)1.2 数字水印设计原理 (2)2 系统分析与设计 (3)2.1 涉及基础知识 (3)2.2 算法的流程图 (5)2.3 算法实现 (5)3 代码编写 (7)3.1 主要代码 (7)3.2 程序调试 (10)3.3 程序运行与测试 (10)结论 (14)致谢 (16)参考文献 (17)1 课题综述1.1 数字水印技术的介绍数字水印就是指嵌入到被保护对象(如静止图像、音频、视频)中的某些能够证明其版权归属的数字信息，可以是作者的姓名、序列号、公司标志等等。
数字水印技术有着其固有的特点与研究方法。
例如，从信息安全保密角度而言，隐藏的信息如果被破坏掉，系统可以视为安全的，因为秘密信息并未泄漏，但是，在数字水印系统中，隐藏信息的丢失意味着版权信息的丢失，从而失去了版权保护的功能。
因此数字水印系统必须具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等特点：透明性(隐藏性)：经过一系列隐藏处理，目标数据必须没有明显的降质现象，隐藏的数据无法人为的看见或听见。
1)鲁棒性：指抗拒各种处理操作和恶意攻击而不导致水印信息丢失的能力。
所谓的操作包括：传输过程中的信道噪声、滤波、增强有损压缩、几何变换、D／A或A ／D转换等等。
所谓的攻击包括：篡改、伪造、去除水印等等。
数字水印起源于信息隐藏技术，这一点可以从它的隐藏性要求得到证实。
2)安全性：指将水印信息隐藏于目标数据的内容之内，而非文件头等处，防止因格式转换而遭到破坏。
3)无歧义性：恢复出的水印或水印判决的结果应该能够确定地表明所有权，不会发生多重所有权的纠纷。
4)通用性：好的水印算法适用于多种文件格式和媒体格式。
通用性在某种程度上意味着易用性。
但数字水印技术并不等同于信息隐藏技术，两者的区别在于对鲁棒性的要求上。
信息隐藏的鲁棒性要求可以降低，也就是说在数据经过改动后允许隐藏信息的丢失，信息隐藏主要是关注隐藏信息的检测，而数字水印主要关注被盗版者擦除的可能性。
数字水印必须能在一定限度内承受各种攻击而留存下来，这样才能实现有意义的版权保护。
在音频中加入水印，要考虑到音频载体信号的在人类听觉系统、音频格式以及传送环境等方面的特点。
与图像和视频相比，音频信号在相同的时间间隔内采样的点数少。
这使得音频信号中可嵌入的信息量要比可视媒体也要少。
并且由于人耳听觉系统(HAS)要比人眼视觉系统(HVS)敏感得多，因此听觉上的不可知觉性实现起来要比视觉上困难得多。
1.2 数字水印设计原理数字水印技术包含水印的嵌入、提取/检测两个过程。
数字作品拥有的特定信息，如数字序列、数字标识、文本或图像等，按某种算法嵌入到数字作品中，在需要时，通过相应的算法提取出该水印，从而能够验证数字作品的合法性。
为了给攻击者增加去除水印的难度，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密体系来加强安全性，在水印的嵌入和提取/检测时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。
数字水印的嵌入过程如图1-1所示，数字水印的提取/检测过程如图1-2所示2 系统分析与设计2.1 涉及基础知识2.1.1 离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）小波变换是由法国科学家Morlet于1980年进行地震分析工作时提出的，但小波变换研究的热潮始于1986年。
小波变换优于傅立叶变换的主要原因在于它的多分辨率特性，它可以针对不同信号变换而进行窗口的伸缩变化。
加窗傅立叶变换可以形象地看成是固定尺寸的矩形时频窗口在时频域中滑动，并透过这个窗口来“观察”信号。
这种固定矩形窗口的观察方法与人们期望的观察不太一致。
例如，对一个高频成分丰富的信号，即变化很快的信号，最感兴趣的问题是它的发生时间，而对其频率则不要求知道的很准确；但是对一个变化很慢的信号，被关注的是频率，而对时间范围则不要求很精细。
小波分析适应这种要求，它可以对高频成分使用大的频域窗口、小的时域窗口，而对于低频成分采用小的频域窗口、大的时域窗口。
1988年，Mallat受到塔式算法的启发，在多分辨率分析的指导下建立了Mallat 算法，对小波变换的实际应用具有划时代的意义。
Mallat算法本质上不需要知道尺度函数Φ（t）和小波函数Ψ（t）的具体结构，只由系数hn和gn就可以实现信号的分解与重构，因此也称为快速小波变换。
利用快速小波变换，选择一定的小波函数对输入信号进行一定尺度的分解，得到这个尺度下信号的高频部分和低频部分，在一个尺度下，高频部分和低频部分包含了完全恢复上一尺度下信号的全部信息。
这种分解如果重复进行，就得到了信号的多尺度分解，从而得到了信号的多层小波系数，即信号的低频系数和一系列的高频系数。
如图2-1所示的小波分解树。
图 2-1 小波分解树对于大多数信号来说，低频部分给出了信号的特征，往往是最重要的，而高频部分则与噪音及扰动联系在一起。
将信号的高频部分去掉，信号的基本特征仍然可以保留。
所以，一般的信号处理都是针对这部分来进行的。
因此，在信号分析中，经常会提到信号的近似部分与细节部分。
近似主要是系统全局的、低频的部分，而细节往往是信号局部、高频的成分。
将信号分解成一个个互相正交小波函数的线性组合，可以展示信号的重要特性，但这并不是小波分析的全部。
小波分析另一个重要的方面就是分析、比较、处理（如去掉高频信号、加密等）小波系数后，根据新得到系数去重构信号。
这个过程称之为逆离散小波变换（IDWT）,或小波重构、合成等。
信号重构的基本过程如图2-2所示。
图 2-2 小波重构2.1.2 主要算法近几年来，数字水印技术研究取得了很大的进步，本文对一些典型的算法进行分析，除特别指明，这些算法主要针对图象数据（某些算法也适合视频和音频数据）。
生理模型算法，人的生理模型包括人类视觉系统HVS（Human Visual System）和人类听觉系统HAS。
该模型不仅被多媒体数据压缩系统所利用，同样可以供数字水印系统所利用。
利用视觉模型，实现了一个基于分块DCT框架的数字水印系统；实现了一个基于小波分解框架的数字水印系统；实现了一个空域数字水印系统。
它们的基本思想均是利用从视觉模型导出的JND(Just Noticeable Difference)描述来确定在图象的各个部分所能容忍的数字水印信号的最大强度，从而能避免破坏视觉质量。
也就是说，利用视觉模型来确定与图象相关的调制掩模，然后再利用其来插入水印。
这一方法同时具有好的透明性和强健性。
变换域算法:这是一种DCT域数字水印算法，其方法是首先把图象分成8x8的不重叠象素块，在经过分块DCT变换，得到由DCT系数组成的频率块，然后随机选取一些频率块，将水印信号嵌入到由密钥控制选择的一些DCT系数中。
该算法是通过对选定的DCT系数进行微小变换以满足特定的关系，来表示一个比特的信息。
在水印信号提取时，则选取相同的DCT系数，并根据系数之间的关系抽取比特信息。
其思想类似于扩展频谱通讯中的跳频（frequency hopping）技术，特点是数据改变幅度较小，且透明性好，但是其抵抗几何变换等攻击的能力较弱。
另外基于DFT和DWT算法与上述算法具有相似的原理。
这种以变换域算法为代表的通用算法普遍采用变换技术，以便在频率域实现水印信号叠加，并借鉴扩展频谱通讯等技术对水印信号进行有效的编码，从而提高了透明性和鲁棒性，同时还适当利用滤波技术对水印信号引入的高频噪声进行了消除，从而增加了对低频滤波攻击的抵抗力。
2.2 算法的流程图算法流程图如图2-3所示图2-3 算法流程图2.3 算法实现2.3.1 水印嵌入1)设A是原始音频信号，根据音频文件类型将它分为两部分A = AH +AL其中：A H 是与文件类型相关的部分，所以保留下来不做处理；A L是可以嵌入水印的部分，长度是L，它可以表示为A ={a(l),0 l<L}其中a(l) 是A L 第I 个数据的幅值。
2) 假设水印是长度LS 的音频文件，用ls 表示：ls ={ls (j ),0 ≤j<LS }3) 水印分段操作：因为原音频信号进行小波变换后，利用量化的方法将其分段，所以讲水印音频也进行相应的分段，最后对应相加。
N = L/LS这里水印分段不一定取得正数段，所以对其取整，将余数归为最后一段。
4) 原始音频信号的一维离散小波变换：选择合适的小波基进行一维小波三级分解。
D L =DWT(A L )= cA 3 ⊕cD 3⊕cD 2⊕cD 1其中：cA 3和cD 3是三级分解的近似分量和细节分量；cD 2和cD 1是二级和一级小波分解的细节分量。
由于小波分解的近似分量是信号的低频部分，往往是最重要的，水印嵌入在这部分可以增强水印的稳健性。
因此，提取这部分小波系数来进行下一步的变换。
5) 特征区的检测：因为离散余弦变换的中低频系数集中了信号的大部分特征，同时也是数值较大的部分，所以将水印信号嵌入在此，一是水印的嵌入对其影响不大；二是水印的稳健性也会加强。
因此，通过排序将满足水印长度的最大的离散余弦系数作为嵌入水印的特征点。
设这些点所组成的序列为C k ={MAX (C L ’)，0≤k ≤K }6) 水印信号的嵌入：这里通过修改系数来进行水印的嵌入,设C*为嵌入水印后的音频信号()()()()⎩⎨⎧=+=+=0if 11if 1k k *k k v C k v C C αα (0≤k ≤K ) 这里的α是大于0的比例因子，通过调节它的大小，在具有听觉不可见性的同时，保证所嵌入的水印信息强度足够大，便于水印信息的正确提取。