讨论音频数字水印算法
1.4各种数字水印算法
近几年来数字水印技术研究取得了很大的进步，见诸于文献的水印算法很多，这里对一些典型的算法进行了分析。
1. 空间域算法
数字水印直接加载在原始数据上，还可以细分为如下几种方法：
(1) 最低有效位方法(LSB)
这是一种典型的空间域数据隐藏算法，L.F.Tumer与R.G.VanSchyadel等先后利用此方法将特定的标记隐藏于数字音频和数字图像内。该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息(具体取多少位，以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则)。LSB方法的优点是有较大的信息隐藏量，但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的，无法经受一些无损和有损的信息处理，而且如果确切地知道水印隐藏在几位LSB中，数字水印很容易被擦除或绕过。
(2) Patchwork方法及纹理块映射编码方法
这两种方法都是Bender等提出的。Patchwork是一种基于统计的数字水印，其嵌入方法是任意选择N对图像点，在增加一点亮度的同时，降低另一点的亮度值。该算法的隐藏性较好，并且对有损的JPEG和滤波!压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且不能完全自动完成。
2.变换域算法
基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷，往往采用类似扩频图像的技术来隐藏数字水印信息。这类技术一般基于常用的图像变换，基于局部或是全部的变换，这些变换包括离散余弦变换(DCT)、小波变换(WT)、傅氏变换(FT或FFT)以及哈达马变换(Hadamardtransform)等等。其中基于分块的DCT是最常用的变换之一，现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT的。最早的基于分块DCT的一种数字水印技术方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进制序列信息。选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。该数字水印算法对有损压缩和低通滤波是稳健的。另一种DCT数字水印算法是首先把图像分成8×8的不重叠像素块，在经过分块DCT变换后，即得到由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，以此来表示一个比特的信息。在水印信息提取时，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。除了上述有代表性的变换域算法外，还有一些变换域数字水印方法，它们当中有相当一部分都是上述算法的改进及发展，这其中有代表性的算法是I.Podichuk和ZengWenjun提出的算法。他们的方法是基于静止图像的DCT变换或小波变换，研究视觉模型模块返回数字水印应加载在何处及每处可承受的JND(JustNoticeableDifference，恰好可察觉差别)的量值(加载数字水印的强度上限),这种水印算法是自适应的。
3.NEC算法
该算法由NEC实验室的Cox[等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位，其实现方法是：首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N(0,1)分布，密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成，其次对图像做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流分量外的1000个最大的DCT系数。该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。由于采用特殊的密钥，故可防止IBM攻击，而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则，即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分，这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成，且该实数序列应具有高斯分布N(0,1)的特征。随后Podilchuk等利用人类视觉模型又对该算法进行了改进，从而提高了该算法的鲁棒性!透明性等。
4.其他一些水印算法
近年来利用混沌映射模型实现数字水印、保密通信等成为混沌应用研究的热点。特别是自从Cox等借用通信技术中的扩频原理将水印信号嵌入到一些DCT变换系数或者多层分解的小波变换系数以来，人们已经提出了一些混沌数字水印方法。水印的嵌入与检测是基于人类视觉系统(HVS)的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，折衷水印的不可见性和鲁棒性之间的矛盾.结果表明：该方法嵌入的水印具有不可见性和鲁棒性，并且这种基于密钥的混沌水印方法更好的抗破译性能。
目前比较流行的还有一种基于盲水印检测的DWT算法，该算法首先对原始图像进行小波变换，根据人类具有的视觉掩蔽特性对低频分量进行一定的量化，同时可不影响视觉效果，并对作为水印的图像进行压缩和二值化处理，形成一维的二值序列，根据二值序列的值对上述量化后的原始信号的低频分量进行视觉阈值范围内允许的修改，从而实现水印的嵌入。水印提取过程是对含有水印的图像进行小波变换，对低频分量同样进行量化处理，为了增大算法的安全性，可以对水印形成的二值0,1序列在嵌入前进一步进行伪随机序列调制，相应的在水印提取过程需要增加用伪随机序列解调的步骤。这样不知道伪随机序列的攻击者即使推测出水印的嵌入规律，也无法提取水印，大大增加了水印系统的透明性和鲁棒性。
1.5数字水印技术的一些局限
1.不知道能够隐藏多少位。 尽管非常需要知道指定大小载体信息上可以隐藏多少比特的水印信息，但这个问题还没有得到圆满解决。事实上，对给定尺寸的图像或者给定时间的音频，可以可靠隐藏信息量的上界，目前还不清楚。对图像水印，只能说目前使用的算法可以隐藏几百比特位的水印信息。
2.还没有真正健壮的盲图像水印算法。
对图像水印鲁棒性还是个问题，目前还没有能够在经过所有普通图像处理变换后，仍能幸免的盲水印算法。尤其是能够抵抗几何处理的攻击，被认为是很难实现的目标。
3.所有者能去除标记。
迄今为止提出的所有盲图像水印，实际上都是可逆的。已知水印的准确内容!以及水印的嵌入和检测算法，则总能在没有严重损坏资料的前提下，使水印不可读取。目前还不清楚这个缺点在将来还是否存在；同时在设计版权保护系统时，必须考虑如下问题：一旦水印内容已知，则有可能去除水印或者部分水印。此外，迄今为止提出的水印算法，其可逆性使人们提出极大的疑问，即设计能够抗篡改的健壮公开水印技术是否可能？事实上，如果允许任何人读取水印，则任何人只要知道水印嵌入算法，就可以消除水印。
一种基于LWT和Logistic混沌映射的自适应音频水印算法
龙源期刊网
一种基于LWT和Logistic混沌映射的自适应音频水印算法
作者：曹军梅
来源：《智能计算机与应用》2017年第03期
摘要：基于目前音频水印不能较好地满足透明性、鲁棒性和安全性三方面的要求，在分析研究提升小波变换（LWT）和混沌加密的基础上，提出基于LWT和Logistic混沌加密的自适应算法。首先，采用改进Logistic混沌序列对水印进行加密，其次，在音频信号的LWT系数的统计均值嵌入同步信号和水印信息，同时根据人类听觉特性自适应确定嵌入强度，最后，实现了水印的盲提取。通-过仿真试验验证，该算法较好地满足了透明性、鲁棒性和安全性三者的要求，且能够有效地抵抗常见信号处理的攻击。
关键词：音频水印；提升小波；混沌加密；鲁棒性
0引言
随着互联网的普及和多媒体信息的数字化，一方面使音乐作品能够更趋方便、快捷地进入传播，另一方面也使传统的版权保护机制受到了前所未有的冲击，侵权现象现已不时发生。如何加强音乐作品的保护是音频数字化进程中亟待解决的重要问题，作为版权保护领域的一种新技术一数字水印即已成为学界的研究热点。音频水印算法直接决定了音频水印技术的实际应用，水印算法要解决的主要问题是数字水印的鲁棒性、透明性和安全性。文献提出了基于LWT和HAS（Human Audio svstem）的音频算法，但算法的鲁棒性却并不理想。文献[2]研发的基于修改LWT低频系数的音频算法，但水印的抗mp3压缩的鲁棒性却仍显不足，现多数音频水印依赖于待检测音频信号和原始水印信号的精确对齐，导致算法无法抵抗同步攻击。文献的水印算法嵌入了同步信号，但也未对算法的鲁棒性进行讨论。
针对上述问题，提出了一种基于LWT和Logistic混沌映射序列组合的水印算法，利用LWT系数的统计均值作为嵌入位置，既降低了算法的复杂度，又增强了水印的鲁棒性，采用改进Logistic混沌序列对水印加密，提高了水印的安全性，结合HAS特性自适应确定水印最佳嵌入强度，提升了水印的透明性。仿真实验表明，该算法是有效的。
基于Matlab的数字音频水印量化算法
，一， ２００７年第１１期 福 建 电脑 １５
基于Ｍａｔｌａｂ的数字音频水印量化算法
赵红
ｆ漳州师范学院计算机科学与工程系福建漳州３６３０００）
【摘要】：数字水印技术是近年来音频版权保护领域的一个热点，本文提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数
字音频水印嵌入、提取算法的Ｍａｄａｂ实现。实验表明，该算法对于重采样，重量化，及ＭＰ３压缩等攻击都具有较好的鲁棒性。
【关键词】：小波变换；离散余弦变换；数字水印；Ｍａｔｌａｂ
１．引言 作为数字媒体作品知识产权保护的一种有效手段。数字水
印得到了广泛关注．并已成为国际学术界研究的一个热点。而数
字水印技术涉及到大量图像，音频处理算法、数学计算工具等， 如果仅仅采用普通编程工具所提供的功能来实现将花费大量的
时间在上述算法的编程及调制上。因此。采用一种高性能的科学 与工程计算软件是很有必要的旧。Ｍａｔｌａｂ是当前在国内外十分
流行的工程设计和系统仿真软件包。它是ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司于
１９８２年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件．它提供的
图像处理工具箱、小波分析工具箱、数字信号处理工具箱是实现 数字水印技术非常好的选择。利用上述算法编写的程序。只需几
十条语句便可实现数字水印。而这些程序如果用Ｃ语言或其他 高级语言编写程序至少在ｌＯ０行以上 本文针对数字音频水印
本身的特点．介绍了Ｍａｔｌａｂ在数字音频水印技术中的应用。 ２．基于ＤＷＴ的数字音频水印的基本原理 本文以直观丰富的二值图像作为水印信号 将宿主音频根
据图像水印的大小进行均匀分段。然后对每一段音频进行Ｈ层 小波变换（ＤＷｒ）后取其部分低频系数并进行离散余弦变换
（ＤＣＴ）得到部分低中频系数厂，将水印信息量化嵌入其中广 ，得 到表示量化处理后的小波系数。Ｐ表示量化间隔，则量化修改系
数嵌人数字水印过程如下： 按照量化间隔Ｐ。将部分低频系数，．所在的坐标轴分割成Ａ
类（１类）和Ｂ类（０类）。其对应值分别为
数字水印技术
数字水印技术(Digital Watermarking) ,其基本思想是将经过适当变换后的特殊信息(数字水印)利用数字嵌入的方法隐藏在载体对象(数字作品)中。水印信息可以是ID序列号、签名、图章、商标、图片等权利人身份标识或其他具有特定意义的内容，用来标明作品的来源、版本、著作者、出版者、发行者、日期、权限等权利管理信息。
数字水印的发展方向主要体现在以下几个方面：
(1)鲁棒性、安全性更好的数字水印算法，同时还要考虑水印的不可感知性、自适应性、数据容量等特性。
(2)基于数字水印技术、可适用于多种媒体类型的软件开发及系统集成，如数字版权保护管理系统等。
(3)数字水印在网络环境下的应用，特别是水印的网络快速自动验证。利用移动代理技术，可在网络上自动追踪非法或未授权的数字媒体内容。
(4)数字水印技术的标准化，如制定具有通用性的水印算法标准、水印系统评估和测试标准等。
(5)数字水印技术与其他信息安全技术(如加密、数字签名等)相结合，构建完整的数字版权保护解决方案。
(6)数字水印技术与生物认证技术相结合，利用人类自身的生理特征(如指纹、虹膜、DNA等)或行为特征(如签名、语音、步态等)构造认证水印。
数字水印的概念：
数字水印是通过一定的嵌入算法在多媒体数据(数字化的图像、文本、音频、视频、三维动画等)中隐藏的特殊信息(版权信息、认证信息、保密信息或其他有关信息)，可以通过相应的检测和提取算法对水印信息加以验证。
数字水印的基本特性：
数字水印具有不可感知性、安全性、鲁棒性等基本特性。
不可感知性(imperceptibility)也称透明性。从信号处理的角度看，嵌入载体作品的水印信号可以视为在强背景下叠加一个弱信号，只要叠加的水印信号强度低于人类视觉系统HVS的对比度门限或人类听觉系统HAS对声音的感知门限，HVS或HAS就无法感知到信号的存在。由于HVS和HAS受空间、时间和频率特性的限制，数字水印技术利用数字作品中普遍存在的冗余数据与随机性，对作品作一定的调整处理，可以在不被感知的情况下隐藏水印信息。
基于神经网络的数字音频双重语义水印算法
第４２卷第２期 ２０１３年３月 电子科技大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆＣｈｉｎａ Ｖ＿０１．４２ ＮＯ．２ ＭａＬ ２Ｏｌ３
基于神经网络的数字音频双重语义水印算法
邢玲，马 强，朱敏
（西南科技大学信息工程学院四川绵阳６２１０１０）
【摘要】基于语义的数字水印算法研究是当前数字音频内容管理领域的热点问题，该文设计基于统一内容定位技术的音 频语义标引框架，建立数字音频语义水印模型。提出了基于ＲＢＦ神经网络的双重语义水印算法，该算法用Ｉ Ｆ神经网络自适 应选择水印嵌入的最佳音频片段，用小波变换提取所选音频片段的近似分量和细节分量，分别在两种分量中嵌入不同的语义 信息，形成双重语义水印，实现语义信息和原始音频信号的一体化传输。根据语义水印信息的不同属性描述，实现音频资源 的有效检测与监督。实验结果表明，当嵌入信息量较大的语义水印时，该算法仍有较好的鲁棒性和不可听性。 关键词双重语义水ｃＦ；ＲＢ 申经网络；同步码；统一内容定位 中图分类号ＴＰ３９１ 文献标志码Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－０５４８．２０１３．０２．０１６
Ｄｏｕｂｌｅ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗａｔｅｒｍａｒｋ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｄｉｇｉｔａｌ
Ａｕｄｉｏ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ
ＸＩＮＧ Ｌｉｎｇ，ＭＡ Ｑｉａｎｇ，ａｎｄ ＺＨＵ Ｍｉｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｍｉａｎｙａｎｇ Ｓｉｃｈｕａｎ ６２１０１０）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｍａｎｔｉｃｓ ａｒｅ ｈｏｔ ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｏｆ ａｕｄｉｏ ｃｏｎｔｅｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ ａｕｄｉｏ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｕｎｉｆｏｒｉｌｌ ｃｏｎｔｅｎｔ ｌＯＣａｔｏｒ（ＵＣＬ）ｉＳ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ａｎｄ ａ ｄｕａｌ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒａｄｉｃａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｎｅｕｒａ１ ｎｅｔｗｏｒｋ（ＲＢＦＮＮ）ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｍｏｄｅｌ，Ｉ ＦＮＮ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ ｓｅｌｅｃｔ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ ｐｌａｃｅ ｏｆ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ａｕｄｉｏ ｄａｔａ ｓｅｇｍｅｎｔ，ａｎｄ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉＳ ａｌｓｏ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｗｅｉｇｈｔ ａｎｄ ｔｌｌｅ ｄｅｔａｉｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｕｄｉｏ ｓｅｇｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｕｄｉｏ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｓ ｄｕａｌ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｒｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ。ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｄｕａｌ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｍｏｄｅｌ Ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｔａｒｇｅｔ ｗｉｔｈ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｒｉｇｉｎａｌ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａ１．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ．ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｃｏｄｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉＳ ｕｔｉｌｉｚｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔ｝ｌｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｃａｎ ｂｒｉｎｇ ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ａｎｄ ｎｏｎ．ａｕｄｉｔｏｒｙ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ｉｓ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｌａｒｇｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｄｕａｌ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗａｔｅｒｍａｒｋ；ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ； ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｃｏｄｅ； ｕｎｉｆｏｍ１ ｃｏｎｔｅｎｔ ｌｏｃａｔｏｒ
关于计算机信息中的版权的保护问题——浅谈计算机数字水印技术
科技信息 专题论述
关于计算栅信息巾翻版权硇保护问题
浅谈计算机数字水印技术
山东省政法学院 冯栋
［摘要］近年来，随着计算机技术和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的飞速发展，在拓宽权利人力利益范围的同时，也带来了版权保护的危机。由于音频、
图像、视频等信息都能以数字形式非常容易的进行拷贝，有可能导致非授权拷贝，从而造成损害权利人利益。现有的版权保护系统
多采用密码认证技术（例如ＤＶＤ光盘的安全密码），但采用密码无法完全解决版权保护问题。这种现象促使我们寻找将版权信息和
序列号隐藏到数字媒体中的方法。其目标是通过序列号来帮助识别版权侵犯者。
［关键词］数字水印技术 水印嵌入 水印提取或检测
数字水印技术是近几年国际上提出的用以进行数字信息产品版权
保护和数据安全维护的数字水印技术。其涉及到不同的学科领域的理
论和技术，如信号处理、图像处理、信息论、编码理论、密码学、检测理
论、数字通信和网络技术等。数字水印具有隐蔽性、安全性、鲁棒性、确
定性、水印容量等基本特征。现在一般的使用“ｄｉｇｉｔａｌ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ”一词
来表示“数字水印”。 数字水印的产生最早可追溯到１９５４年，它的作用就是保护数字产
品保护，在１９５４年，Ｍｕｚａｋ公司的埃米利・希姆布鲁克（ＥｍｉｌＨｅｍｂｒｏｏｋｅ）
为带有水印的音乐作品申请一项专利。他通过问歇性地应用中心频率
为ｌｋＨｚ的窄带陷波器将认证码插入到音乐中。由于认证码使用了莫尔
斯电码，可以使用陷波滤波器将频率上能量的缺失的持续时间被编码
为点或长划。从此，人们对于嵌入信号的兴趣就这样持续了５０年，此期
间水印被应用于广告认证和设备控制上。
一、数字水印的分类及研究现状
近几年来，国内外研究人员通过对数字水印的研究，提出了许多算
法和解决方案。我们对数字水印的研究现状可以通过数字水印算法的
不同分类进行以下分类讨论。
（１）按水印嵌入的方法分类
数字水印根据潜入方法的不同可分为两大类：变换域水印和空域
基于内容分析的音频水印算法
信阳师范学院学报：自然科学版 第２０卷第２期２００７年４月 Ｊｏｕｍａｌ ｏｆ Ｘｉｎｙａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ Ｖｏ１．２０ Ｎｏ．２ Ａｐｒ．２００７
・应用技术研究・
基于内容分析的音频水印算法
孙新德 ，路玲，荆立夏
（郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系，河南郑州４５００１５）
摘要：提出了一种基于音频内容分析和离散余弦变换的水印嵌入算法、水印嵌入算法首先对音频信号 时域特征进行分析，根据设定的门限确定出若干个相对稳定的特征区域，然后对特征区域数据进行离散余弦变 换，最后把水印信息数据嵌Ｚ－￣＇ｌ合适的变换系数中．实验证明该算法具有较强的鲁棒性。可以抵抗普通的信号 处理、ＭＰ３压缩、时间尺度修改和随机裁剪等攻击． 关键词：信号分析；数字水印；鲁棒性；随机裁剪 中图分类号：ＴＰ３０１．１６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３－０９７２（２００７）０２－０２４５－０３
Ａｎ Ａｕｄｉｏ Ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ａｎａｌｙｚｉｎｇ
ＳＵＮ Ｘｉｎ－ｄｅ。ＬＵ Ｌｉｎｇ。ＪＩＮＧ Ｌｉ－ｘｉａ
（Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５００１５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｎｏｖｅｌ ａｕｄｉｏ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｕｄｉｏ ｃｏｎｔｅｎｔ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａｎｄ ＤＣＴ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｔ ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ａｕｄｉｏ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ，ａｎｄ ｓｏｍｅ
ｓｔｅａｄｙ ｈｉｇｈ—ｅｎｅｒｇｙ ｌｏｃａｌ ｒｅｇｉｏｎｓ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄ ＤＣＴ ｗａｓ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ
文献笔记模板
SP160 DCT域音频水印技术研究及实现
1.1 统计数据或统计图
无
1.2 图
图1 数字水印系统基本框架
图 2 DCT域音频数字水印模型
1.3 技术
名称：数字水印生成算法
描述：采用m序列对二值图像进行伪随机排序。m序列发生器的本源多项式和初始值作为密钥。利用m序列发生器实现此过程。
名称：音频水印嵌入算法
描述：在DCT 域嵌入数字水印。采用的音频信号是频率在0～22.05 kHz 的一段16 bit 格式的PCM 音频信号。首先对音频信号进行分段，每8 点信号分成一组，对分段的音频信号进行离散余弦变换；然后选择从某一起始嵌入位置（密钥之一），对离散余弦变换的中频系数进行修改嵌入水印信号；最后对音频信号进行离散余弦反变换，得到嵌入水印的音频信号。
名称：音频数字水印提取算法
描述：提取算法需要原始音频信号，嵌入水印音频信号，三个密钥（本原多项式，本原多项式的初始值，水印的嵌入位置）。对信号采取离散余弦反变换，从含水印音频信号中抽取得到数字水印序列是经过伪随机序列乱序排列的，必须对它进行逆序排列才能最终得到数字水印信息。逆排序过程是乱序排列的反运算，需要用到本源多项式及其初始值。
1.4 想法
文中提到的数字水印生成算法、水印嵌入算法、水印提取算法都是极为常见的水印算法，而在其性能、鲁棒性、透明性上，并没有与其它算法进行比较，不能充分说明选用这些算法的理由，可参考价值不大。
基于小波系数能量差值的音频“零数字”水印算法
第２７卷第３期
２００７年３月 计算机应用
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２ｏｏ７
文章编号：１００１—９０８１（２００７）０３—０６０５—０３
基于小波系数能量差值的音频“零数字＂水印算法
鲁宏伟，皮冰锋
（华中科技大学计算机科学与技术学院，湖北武汉４３００７４）
（１ｕｈｗ＠ｈｕｓｔ．ｅｄｕ．ａｎ）
摘要：提出了一种基于小波系数能量差值的音频“零数字”水印算法。对原始音频信号进行小
波分解，通过选取适当的闽值，根据逼近系数分量和细节系数分量的能量差值与闽值的大小关系，实
现对水印信息的“嵌入”和提取；在提取过程中结合线性伸缩恢复来消除时间轴上线性伸缩带来的影
响。实验结果表明，该算法对多种音频文件的操作和攻击，如低通滤波、重采样、重量化、回声干扰、
ＭＰＥＧ编码等均具有良好的鲁棒性。
关键词：音频数字水印；离散小波变换；零数字水印；线性伸缩
中图分类号：ＴＰ３０９．７ 文献标识码：Ａ
Ａｕｄｉｏ ｚｅｒｏ－ｄｉｇｉｔａｌ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｎｅｒｇｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ
ＬＵ Ｈｏｎｇ—ｗｅｉ，ＰＩ Ｂｉｎｇ—ｆｅｎｇ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ｎ Ｈｕｂｅｉ ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎ ａｕｄｉｏ ｚｅｒｏ・ｄｉｇｉｔａｌ ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｎｅｒｇｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．
Ｏｒｉｇｉｎａｌ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ ｗａｓ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ ｂｙ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｎｄ
基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法
第３２卷 第３期 ２００８年６月 武汉理工大学学报（鸯 差） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ） Ｖｏ１．３２ Ｎｏ．３ Ｊｕｎｅ ２００８
基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法＊
王 虹 孙 毅 （武汉理工大学信息工程学院 武汉４３００６３）
摘要：提出一种基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法．该算法在音频信号中嵌入同步码、水印 序号和二值水印图像，具有如下特点：利用同步技术，能有效对抗音频信号受到的随机裁剪攻击； 水印序号的嵌入，能使检测到的水印信息自动定位在图像上．仿真实验表明，该算法在抵抗加性噪 声和裁剪攻击等方面达到了较高的鲁棒性． 关键词：音频数字水印；水印序号；自定位；抗裁剪；盲检测 中图法分类号：ＴＰ３９１
音频数字水印［１ 是将携带版权信息的数据嵌 入到多媒体文件中，以保护知识产权所有者的权 益．虽然现在音频水印算法的种类很多［２ ］，尤其 是在对抗低通滤波、重采样、变化抽样率、ｍｐ３压 缩等攻击方面日臻完善，但是在抗随机裁剪攻击 方面，目前还没有特别有效的办法，这一领域已成 为音频数字水印的研究热点之一． 本文提出一种新的基于ＤＣＴ域的自同步自 定位音频水印算法．该算法在加入同步信号的基 础上，还添加每个水印值的序号，水印序号的作用 是确定提取到的水印信息在原图像中的位置．同 步信号和水印序号的功能都是定位．在检测时通 过同步信号确定水印嵌入在音频信号中的位置， 在恢复图像时利用水印序号确定每个水印值在图 像中的位置．本算法中，同步信号、水印序号、水印 均嵌入ＤＣＴ域的低频系数中．实验结果表明该算 法在抵抗加性噪声和裁剪攻击等方面达到了较高 的鲁棒性．
１ 原理及算法框图
将音频信号分段，每段中嵌入同步码、水印序 号和水印．同步码是｛一１，１｝二值序列，待嵌入的 水印元素序号为二进制数，水印是（０，１｝二值图 像．假设一个同步码为 位，每个水印序号是 位 二进制数，二维水印图像数据经过降维、置乱等处 理后成为一维长度为 的序列．具体做法是：先将 音频序列等分为Ｐ组，每组对应一个水印元素．每 组中根据各部分二值序列的长度又等分为 ＋＿『＋ １个子段，将各子段分别进行ＤＣＴ．在每组中，前户 个子段嵌入一个同步码，接着 个子段嵌入水印 序号，最后一个子段嵌入水印．然后将各个子段分 别进行ＩＤＣＴ得到嵌有水印的音频． 提取水印时，先搜索同步码，取音频信号前 个子段分别作ＤＣＴ，从其低频系数中提取（一１， １｝序列，将其与同步序列进行相关运算，以搜索同 步码，校验正确后，紧接着在后 ＋１个子段中相 应地提取水印序号和水印，并将水印序号与水印 相对应．如果检测失败，将 个子段向右移一位， 继续上面的工作．当检测到同步码并提取一个水 印信息后，再取接下来的 个子段，继续检测下一 个同步码，直至将所有能识别的水印信息都提取 出来． 如果仅嵌入同步码而不嵌入序号，那么在受 到裁剪攻击时，虽然能正确提取水印的值，但是不 能将这些水印值对应地恢复成水印图像，这些水 印值将处于凌乱状态，没有任何意义，不能确定在 图像中的位置．本文提出的算法中，嵌入水印序号 收稿日期：２００８—０２一ｌｌ 王虹：女，４６岁，博士，教授，主要研究领域为信息理论及应用 。国家重点实验室基金项目资助（批准号：２００３００５）
一种新的自适应音频水印算法
第２８卷第５期
２０１１年５月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖｏ１．２８ Ｎｏ．５
Ｍａｖ ２０１１
一种新的自适应音频水印算法
彭静玉
（苏州大学应用技术学院江苏苏州２１５３２５）
摘要 提出了一种基于小波变换的自适应音频水印算法，把一幅二值图像作为水印信息自适应地嵌入音频信号中。仿真实验
表明嵌入的水印具有良好的鲁棒性和透明性。
关键词 小波变换数字水印 音频信号 自适应
Ａ ＮｏＶＥＬ ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＡＵＤＩｏ ＷＡＴＥＲＭＡＲＫ ＡＬＧｏＲＩＴＨＭ
Ｐｅｎｇ Ｊｉｎｇｙｕ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＡｐｐｌ￣ｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｏｏｃｈｏｗ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ ２１５３２５，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｕｄｉｏ ｗａｔｅｒｍａｒｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｗｈｉｃｈ ｅｍｂｅｄｓ ａ ｓｈｅｅｔ ｏｆ ｂｉｎａｒｙ ｉｍａｇｅ
ｉｎｔｏ ｔｈｅ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ ａｓ ｔｈｅ ｗａｔｅｒｍａｒｋ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｗａｔｅｒｍａｒｋ ｈａｓ ｇｏｏｄ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐａｒ—
ｅｎｅｙ・
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｄｉｇｉｔａｌ ｗａｔｅｒｍａｒｋ Ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌ Ａｄａｐｔｉｖｅ
０引 言
随着计算机网络和通信技术的飞速发展，数字媒体已成为
生活中不可缺少的一部分，随之而来的数字媒体的信息安全、知
识产权保护和认证等问题也变得日益突出。数字水印技术作为
公认的保护数字产品的有效技术成为一个长期的研究热点。 数字水印是利用人类视觉或听觉系统的冗余，通过一定的