修改-基于内容的音频认证水印算法设计与实现(1)
基于内容的音频认证水印算法设计与实现
1、主要研究内容、预期成果
1. 基本任务：
在学习和掌握数字水印基础知识和音频数据相理论的基础上，分析总结现有音频认证水印技术研究现状，用软件仿真方法实现具体算法并分析其性能。具体设计任务如下：
（1）学习和掌握音频数字水印的相关原理；
（2）用MATLAB/VC++仿真给定的基于内容的音频认证水印算法；
（3）对算法性能分析并给出实验结果。
2. 研究内容：
（1）目前，数字语音水印算法在去同步攻击和篡改恢复等方面还没有较好的解决方案，针对这类缺陷，设计了一种基于ICA的可恢复语音认证水印算法。
（2）针对二值图像作为水印存在的安全缺陷，以及基于内容或特征生成的水印，其特征点易被信号处理所淹没的问题，设计并实现一种基于音频信号鲁棒特征点的水印认证算法。
3. 预期成果
（1）所设计的基于ICA的可恢复语音认证水印算法利用语音信号的主要特征生成水印，与原始语音信号进行混合，用于篡改恢复；另外，对基于能量生成的特征和语音帧号信息进行处理作为水印，嵌入到分帧后的语音信号中。
（2）所设计的基于音频信号鲁棒特征点的水印认证算法，对每个音频帧第一部分进行鲁棒特征点提取并且生成水印，将水印嵌入到第二部分的离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)构成的混合域中。
二、拟采用的研究思路
1、研究方法
（1）独立成份分析（ICA）技术：用于恢复被篡改语音峽的特征信息嵌入到原始语频信号
五一节的由来和意义当中，解决了常规水印嵌入算法嵌入容量不足的问题，将待嵌入信息以实数形式嵌入到载体信息中，增大了水印嵌入容量，使得嵌入的水印信息可完成篡改检测和篡改恢复这两个重要功能。
（2）离散小波变换（DWT）技术：不仅保留到原始语音信号的主要信息，还能很好的反映出原始语音信号的细节信息。
（3）离散余弦变换（DCT）技术：具有很好的抗压缩性和较好的去相关性，已经广泛应用于数字音频信号和数字图像的压缩领域当中。
（4）MATLAB仿真技术：用于音频认证水印算法的实现。
2.技术路线：
本文的技术路线按照以下安排进行：
（1）第一部分：分析数字水印系统在语音取证方面的应用前景和意义，并分析了现有语音水印用于语音取证时所存在的问题及限制，并且对本文的所做的相关工作进行简要介绍。
（2）首先简要介绍了水印系统的一般模型，以及水印系统的设计要求。然后，根据本文算法所涉及到的领域，介绍了现有的一些常见的水印嵌入方法和其特点。最后，介绍了评价水印系统各方面性能的评价标准，和常用的水印系统评价模型。
（3）设计并提出一种基于ICA技术的语音水印算法，该算法既可进行篡改检测，又可对被篡改区域进行恢复。首先介绍了该算法中用到的相关理论知识：独立成份分析技术。然后，对本章提出的算法进行详细阐述：水印的生成和嵌入过程，检测和篡改恢复过程。最后，通过实验，对该算法的篡改检测能力和篡改恢复能力进行测试和分析。
（4）设计并实现了一种基于语音鲁棒特征点的语音水印算法。在本章中，首先简要介绍了算法中所用到的理论知识：离散小波变换技术。然后，详细描述了语音特征点的提取方法、水印的嵌入和提取方法。最后，通过实验，对此算法的篡改定位能为和容忍常规信号处理的能力进行了测试、比较和分析。
（5）对本文进行总结和概括，指出本文所完成的工作，及本文中存在的一些有待于进一步改进的地方。 
3.可行性论证
（1）数字语音水印算法在去同步攻击和篡改恢复等方面还没有较好的解决方案，针对这类缺陷，设计了一种基于ICA的可恢复语音认证水印算法。如图1所示，在该算法设计过程中，对ICA模型的应用是确保本章算法能够近似恢复出被篡改的语音信号的主要依据，其主要思想就是通过反复迭代，求解出最优的分离矩阵，利用分离矩阵，对得到的观测信号进行分离，从而使分离出的信号尽可能逼近源信号。并且，可以通过对混合矩阵参数进行系数调整，达到尽量保持原始语音信号质量的基础上，将用于恢复被篡改语音频的语音特征嵌入到原始语音信号特征中去。
图1 ICA原理框图 
（2）本文提取的音频特征是基于音频波形的几何特征定位，并计算出的几何特征值，该特征值对常规信号处理具有一定的鲁棒性。波峰波谷是音频信号的主要特征之一，同一段音频信号在经过一系列常规信号处理之后，其波形的细节部分发生改变，而主要波形，即波
形的波峰波谷的位置不会发生改变。而对于不同的音频信号，其波峰和波谷的位置一般不同。由以上两点可知，提取音频信号的波峰波谷位置作为一段音频信号的特征，在经过常规信号处理之后，其特征值具有很强的稳定性，而且对于不同的音频段来说，该特征也有很强的区别性，因此由该特征生成的水印具有很好的性能。由于DWT和DCT随迁子女异地高考构成的混合域对水印有较好的不可听性，所以将生成的水印信息嵌入到音频信号的DWT和DCT混合域中，为下一步水印的提取及语音内容认证打下了良好的基础。
三、现有工作基础
1.毕业实习
根据学校和院里的要求，完成毕业实习，表现良好，收获颇丰。
2.资料收集
在图书馆和院里资料室借阅有关书籍，可以向同学借阅有关书籍。
3.空间设备仪器
学校机房提供了毕业生上机的便利条件。
4、参考文献和文献综述
1.文献综述
迄今，已有少数基于音频内容的数字水印算法。首先，部分基于内容的音频水印算法仅仅是为了抵抗常规信号处理操作。2008年，戴志强提出一种基于多重统计量分析的稳健语音信息隐藏算法。算法中的能量和方差都与音频内容密切相关，因此水印算法与音频内容密切相关，但文中仅仅给出了抵抗常规信号处理的实验结果[1]。2011年，林晓丹提出基于音频统计特征的自适应水印方案，以小波域系数的均值和方差为音频统计特征，水印嵌入系数的均值，方差用于调整水印嵌入强度[2]。2012年，Hong Peng等人提取能量最大峰值为局部特征点，并以其为同步点嵌入水印[3]莘莘学子金榜题名。2014年，彭宏等人用音频的过零率和短时能量设计抗常规信号处理操作的鲁棒水印网速慢怎么回事[4]。这些基于音频内容的水印算法因为利用统计特性或者音频特征点等特征量嵌入提取水印，水印的鲁棒性得到了增强，利用统计特性设计的水印算法对抵抗去除攻击等攻击能力也增强了，但仍然处于针对抵抗常规的信号处理操作
而设计，没有考虑抵抗同步攻击的问题。2015年，Pan-Pan Niu等人提出一种对同步攻击具有鲁棒性的新颖的水印方案，小波矩被作为稳定的音频特征量，水印嵌入低阶小波矩的模数均值中，通过嵌入Bark码作为同步码[5]。算法对剪切的操作和常规信号处理操作具有鲁棒性。2012年，王向阳等人提出基于音频统计特性的数字水印嵌入算法，以码为同步码，以量化的方法嵌入音频时域的统计均值中，水印嵌入小波域的近似分量统计均值中，算法对剪切和常规信号处理操作具有好的鲁棒性[6]。2015年，李伟根据小波变换级近似分量的均值稳定性设计了一种音频水印算法[7]。这种恒定水印可以避免嵌入同步码引起的水印容量降低和听觉失真问题。但是，恒定水印没有解决同步结构偏移的问题，缺乏再同步机制，其抵抗同步攻击的能力不强。2016年，Chen N提出了一种基于广义整数变换的脆弱语音水印算法，该算法将以—定长度比特数表示的采样点信息拆分成两个矩阵，然后对两个矩阵分别进行整数变换，嵌入水印。该方法在原有基础上，将水印嵌入容量提高为原来的2倍，但是这种拆分成两个矩阵的变换方法，使得水印系统的脆弱性极强，细微改变，将导致水印信息不能正确提取[8]。2017年，范明泉提出了一种基于质心的半脆弱水印算法，能够抵抗一定程度的常规信号处理，完成对音频内容的认证，并且将生成的水印进行加密，极大的提高了水印系统的安全性。但是该算法用质心作为特征，生成水印具有一定
的缺陷。由于质心这一特征对于音频来说十分稳定，所以在音频遭到攻击后，其改变量非常小，不利于对音频的恶意篡改进行检测[9]。2014年，刘应提出了一种基于质心，并且嵌入在伪Zernike矩的改进音频水印算法，该算法能够很好的容忍常规信号处理，对恶意篡改后的音频进行检测定位[10]。2017年，刘正辉等人提出了一种双水印算法，在音频信号中，同时嵌入用于版权保护的鲁棒水印和用于内容认证的脆弱水印搞笑新年祝福语2014[11]。2017年，Choi K C提出了一种结合CDMA技术和ICA技术的水印算法，其中CDMA技术可以极大的增加了水印嵌入比特率，提高了水印嵌入容量。并且通过引入ICA技术，使得语音信号在不受到任何攻击的情况下，提取出的水印信息也得到了增强[12]。2017年，Khalil M提出了一种基于广义整数变换的脆弱语音水印算法，该算法将以一定长度比特数表示的采样点信息拆分成两个矩阵，然后对两个矩阵分别进行整数变换，嵌入水印[13]。2018年，年里利用倒谱系数均值的稳定性设计音频水印[14]，2018年，李伟根据小波变换3级近似分量的均值稳定性设计了一种音频水印算法，这都是恒定水印的典型例子[15]。
2.参考文献
[1]戴志强，愈一彪，颜祥等.一种基于多重统计量分析的文件语言信息隐藏算法[J].信号处
理，2008, 24(3): 500-503.
[2]林晓丹.基于音频统计特征的自适应水印方案[J].计算机应用与软件2011,28(9):289-291.
[3]Hong Peng, Jun Wang, Weixing Wang. An Adaptive Audio Watermarking Method Based on Local Audio Feature and support Vector Regression[C]. Proceddings of International Conference  on  Software  Engineering,  Artifical  Intelligences,  Netwoking  and Parallel/Distributed Computiong, 2012, pp381-384.
[4]彭宏，王殉，王卫星等.基于音频特征的多小波域水印算法[J].计算机研究与发展，2014,47(2):216-222.
优秀教师个人材料[5]Pan-Pan Niu, Xiang-Yang Wang Ming-yu Lu. A New Audio Watermarking Scheme Robust to Desynchronization Attacks[C]. Proceddings of International Conference on Frontier of Computer Science and Technology, 2015, pp233-238.
[6]王向阳，牛盼盼，基于音频统计特性的数字水印嵌入算法[J].自动化学报2008,34(8): 1001-1003.
[7]李伟.鲁棒性数字音频水印算法研究[D].上海:复旦大学博士学位论文，2015.

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