浅析特征点检测的音频数字水印算法

减小字体 增大字体 作者:孙霞  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2012-08-04 13:18:03

 1.提取特征点
  对于音频数字水印,为提高水印检测的可靠性,可以将水印信息嵌入到信号能量较强的位置上。由于嵌入位置附近信号能量较强,嵌入水印的能量也可以相应增加;此外由于该部分是音频信号的主要部分,对它的恶意攻击如果强度过大,则会破坏音频信号的品质,因此可以在一定程度上限制对水印的攻击,增强水印的稳健性。
  由于信号的短时平均幅度能够反映信号短时能量的大小,利用信号的短时平均幅度值寻找信号局部能量较强部分的起点。将这些点作为特征点。具体方法如下。
  (1)对采样点数为N的音频信号x(n),其中n=0,2,N-1。分别计算各个样点向前L个点及向后L个点的短时平均幅度[2]。
  (2)计算样点n前后短时平均幅度改变的相对值r(n)。
  r(n)==-1 (1)
  (3)提取 的局部极大值。条件如下:
  M(n)>Tr(n)>r(n-1)r(n)>r(n+1) (2)
  其中T是短时平均幅度阈值,设置该阈值是为了防止M的平均幅度过低而不利于水印的嵌入。对于相邻的两个局部极大值r(n)和r(n),如果它们的间隔n-n<2L,则取其中的较大值为局部极大值。
  从上述提取特征点过程可知,一段信号中特征点的个数,是由参数L和T共同决定的。
  2.水印信号的嵌入与检测
  2.1水印信号的产生
  水印信号由伪随机数发生器产生均值为0、方差为1的正态分布的伪随机数序列,由版权所有者输入一个代表其身份的ID号码作为随机数发生种子。由于不同的ID号码产生的序列是相互独立的,在不知道ID号码的情况下将很难产生相同的水印信号,这进一步提高了算法的安全性。设水印信号为w,即
  w={w(k),(k=0,2,???,M-1)} (3)
  2.2水印信号的嵌入
  本文采用离散余弦变换(DCT)域嵌入水印[3]。方法如下:
  以检测到的特征点为起始点,分段进行DCT变换,各段长度为N。设进行变换的音频数据段为y,则
  Y=DCT(y) (4)
  其中Y={Y(k),0≤k≤N-1}是离散余弦变换结果中的第k个系数。
  水印信号按下式嵌入:
  Y'(k)=Y(k)+αw(k),k=1,2,???,M-1Y(k),其他 (5)
  其中Y'(k)是含有水印的离散余弦变换Y'的第k个系数,α是尺度因子,用于控制水印的嵌入强度。
  对Y'进行逆离散余弦变换(IDCT),得到嵌入水印的音频信号段y',即
  y'=IDCT(Y') (6)
  为了进一步增强数字音频水印的保密性可以在所有提取的特征点中,进行随机选择适当的一些特征点作为嵌入水印信息的特征点,以这些特征点为起点重复进行水印信号的嵌入,最后得到嵌入水印的音频信号x'(n)。
  2.3水印信号的盲检测
  对待检测的音频信号x*(n),同上述水印嵌入过程相似。首先提取它的相应特征点,设相应特征点共P个,以每个特征点为起始点进行长度为N的DCT,得到DCT系数y*(k),k=1,2, ???,M,其中的下标表示信号的第p个特征点。求出y*和水印w的平均相关系数C。设定一个阈值T,若C>T则说明信号中含有水印,反之则不含水印。阈值 的设定可通过实验来获得,一般可取T=0.1。由于水印的检测过程不需要原始信号的参与,信号中水印嵌入起始位置的确定依赖于该信号特征点的检测,本算法是盲检测算法。
  3.仿真实验与结果
  本设计使用的原始音频信号是8bit,采样频率为16kHz,长度为17s的一段乐曲。首先对原始信号进行特征点检测,再进行水印的嵌入。其中的参数取值为:短时幅度的计算长度L=2000,短时幅度阈值T=400,尺度因子α=0.02,DCT变换长度N=512。水印信号由伪随机数发生器产生,种子是能够代表版权所有者身份的ID号码。最后我们得出了含有水印的音频信号。通过对原始音频信号和含水印信号的听觉测试,几乎无法区分两者的差别。
  为了测试该算法的稳健性,对嵌入水印的音频信号进行加噪攻击(添加白噪声)、低通滤波攻击和重新量化。具体做法是:对信号添加白噪声,加入白噪声后的信号品质变得很差,这种情况下仍可以实现对水印的检测;对嵌入水印的音频信号通过截止频率为2kHz的Butterworth低通滤波器,此时信号的改变已可引起听觉感知,水印仍可检测到;对嵌入水印的音频信号8bit量化为16bit,再量化为8bit,对得到的信号进行水印检测,也可以实现正确的检测。
  4.结论
  本设计是用特征点检测来实现音频数字水印算法的,选择部分特征点进行水印嵌入,在嵌入过程中应用了离散余弦变换。水印的检测过程中不需要原始信号的参与,实现了水印信号的盲检测。对嵌入水印的音频信号进行加噪攻击(添加白噪声)、低通滤波攻击和重新量化攻击实验,仿真实验结果表明该算法有较好的稳健性和透明性。
  【参考文献】
  [1]张春田,苏育停,管晓康.多媒体数据水印技术[N].通信学报,2000-2-(9).
  [2]陈琦,张连海,曹业敏.一种基于特征点检测的音频数字水印算法[J].计算机应用.河南:中国人民解放军信息工程大学出版社.2004.198-200.3.
  [3]孙圣和,陆哲明,牛夏牧等.数字水印技术及应用[M].北京:科学出版社.2004.

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作者:孙霞
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