【正文】 靈敏，也使音頻水印的嵌入更加困難。青島科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 5 從 1999 年開始，每年召開一次多媒體信息安全與數(shù)字水印大會，其會議論文主要是關于數(shù)字水印技術方面的文章。 20xx 年，鈕心忻、楊義先提出了一種基于小波變換的數(shù)字水印隱藏與檢測方法，對噪聲干擾、重新采樣等攻擊有一定的魯棒性，不過該水印算法采用高斯分布隨機噪聲為水印信號，而且沒有實現(xiàn)水印的盲提取，實用性不高；次年，王秋生等對這一算法作了改進，使用了 視覺可辨的二值圖像作為水印，選取改變離散余弦變換系數(shù)作為水印的嵌入方式，但提取水印時仍然需要原始音頻的參與，是一種明文水印算法； 20xx 年，高海英等提出了一種基于離散小波變換的音頻水印算法，選擇對 DWT 域的低頻系數(shù)進行量化，從而嵌入二值圖像水印，并且引入了同步信號的思想，對添加噪聲、有損壓縮和重新量化有不錯的魯棒性，但對于重新采樣攻擊效果不理想。 MATLAB 針對不同的應用學科推基于小波包域的音頻水印算法研究 6 出相應的工具箱 ,如信號處理、圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡、最優(yōu)化、模糊邏輯、小波等 ,這些工具箱為各個領域的研究和工程應用提供了有力的工具 ,可直觀、方便地進行分 析、計算及設計工作 ,從而大大地節(jié)省了時間。 、小波分析工具箱、數(shù)字信號處理工具箱 ,用來研究數(shù)字水印技術非常便捷。小波的基本概念及局限性，小波包的概念及基本理論和算法優(yōu)勢。 青島科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 7 2 數(shù)字音頻水印技術基本理論 數(shù)字音頻水印的原理和研究方法 數(shù)字音頻水印技術 ，通過利用人類聽覺器官的不敏感性，以及數(shù)字信號本身存在的冗余 (即數(shù)據(jù)特征冗余 )，將一定的水印信號嵌入到一個載體信號中，它從聽覺上與原始載體無差別，而且嵌入的水印信號不影響宿主信號的聽覺效果和使用價值。 數(shù)字水印可分為空間域數(shù)字水印和變換域數(shù)字水印兩大類。同時在提取的時候能夠根據(jù)密鑰和算法，準確的提取出水印信號。 基于小波包域的音頻水印算法研究 8 音頻水印研究的框圖模型 音頻水印是實現(xiàn)版權保護的有效辦法，是多媒體信息安全研究領域的一個熱點，也是信息隱藏技術研究領域的重要分支。 水印的嵌入： 設載體語音為 I，水印信號為 W，密鑰為 K，則水印嵌入可用公式描述， 式 （ 21） 中 F 表示水印嵌入策略 (算法 )。這里列出一種比較常見的水印攻擊方法： 魯棒性攻擊是攻擊中最直接、最明顯的一種，指在不損害原圖像使用價值（但相比原含水印圖像的視覺質量有所下降）的前提下減弱、移去或破壞其中的水印，也就是進行各種信號處理操作。 合法性攻擊指攻擊者利用法律條款中一些漏洞和不健全以達到攻擊的目的。但它只是一種純頻域的分析方法，在時域上無任何定位能力，無法提供局部時間段上的頻率信息。 小波包 小波包的概念 對于給定的正交尺度函數(shù)φ (t)及對應的小波函數(shù)ψ (t)，有二尺度方程 )2()(2)( ntnht zn ?? ?? ?? （ ） )2()(2)( ntngt zn ?? ?? ?? () 其中式 ()中 ? ? znn ?)(h 和式 ()中 ? ? znn ?)(g 是多分辨分析中定義的濾波器。小波包分析對小波分析沒有細分的高頻部分做了進一步的分解，實現(xiàn)了頻帶的均勻劃分，把特征信號的能量集中到更小更均勻的頻帶中，擁有比小波變換更好的時頻特性。這些小波包可以用于對給定信號進行多種分析和解釋。 數(shù)字圖像進行小波包空間分解時是將圖 像在各個子帶上進行投影，各級小波包分解系數(shù)都是在不同尺度上按頻率段對原圖的近似，它們之間存在一定的相關性，小波包按照不同尺度和頻率將圖像進行分解，分解級數(shù)每增大一級，分解后的頻率分布將全局受到影響，從而變得異常復雜甚至沒有規(guī)律可循，頻率的折迭和交錯產(chǎn)生了許多偽頻率段與真實頻率段進行的交錯混亂，而且相互之間受到約束。本章算法正是根據(jù)小波包分解理論所具有的優(yōu)點，提出一種基于小波包變換的水印算法。 水印的生成 現(xiàn)今小波包域水印算法幾乎都是以偽隨機序列和二值圖像作為水印，本文選擇一張 30 40 黑白的二值圖像作為待嵌入的水印圖像，并采用圖像置亂技術進行置亂預處理。 圖 原始水印圖像 Figure The origina l w atermark image 水印嵌入過程 在數(shù)字水印技術中，水印嵌入位置是影響水印對攻擊和攻擊方位的分析判斷能力的重要因素。所以，考慮到水印的魯棒性，應將水印序列嵌入到音頻小波分解后的低頻分量為佳，這樣嵌入水印的能力就可以得到相應的加強，提 高水印檢測的可靠性。基于以上原因 ,選擇低頻和中頻小波包系數(shù)作為嵌入對象。 本文選用的原始音頻信號系數(shù)點個數(shù)為 169344，第一層小波包分解后的小波包系數(shù)為 84675 個，第二層小波包分解后的小波包系數(shù)為 42341 個，第三層小波包分解后的小波包系數(shù)為 21174 個。我們選擇節(jié)點 [3,2]作為水印的嵌入點。加入水印的時候牽扯到一個嵌入算法，本次設計我選擇在水印點為零時，在對應的小波包系數(shù)上加上 ，水印點為一時，小波包系數(shù)不變。下圖是原始語音信號波形圖，水印圖像以及加入此水印圖像的語音信號的波形圖。具體操作步驟： 基于小波包域的音頻水印算法研究 22 首先把嵌入水印的語音信號讀入進來，進行三層小波包分解，得到 [3,2]節(jié)點的系數(shù) cf32，接下來把原始的語音信號讀入進來，也進行三層小波包分解，得到 [3,2]節(jié)點的系數(shù) cfs32。 青島科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 23 水印圖像 圖 未加噪聲提取出的水印圖像 Figure Without noise extracted watermark image 在加入水印的音頻中加入高斯白噪聲，使用函數(shù) awgn(x,SN R)，其中 SNR=50db。 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 2x 1 0521012加入 45db 高斯白噪聲后的語音圖像0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 2x 1 0521012原始語音圖像 圖 加入 45db 高斯白噪聲的加水印語音信號與原始語音信號波形圖 Figure Join 45db gaussian white noise of the speech signal with the 青島科技大學本科畢業(yè)設計（論文） 25 watermark primitive voice signal waveform 提取出的水印信號與原始水印信號比較如圖 所示 ,由圖可以看出，加入 45db 噪聲后，提取出的水印圖像失真較大，但是還是能辨別出水印的大體輪廓。 本文主要研究了數(shù)字音頻水印的嵌入過程及詳細實現(xiàn)方法，將二維圖片經(jīng)過處理變成一位數(shù)字信號，并以一定算法加入到音頻信號中。 雖然近幾年數(shù)字水印技術發(fā)展迅猛，但我們應該看到，數(shù)字音頻信息安全技術還處于研究的起始階段，無論在理論研究上還是在應用研究上都存在著很多尚待提高的技術問題，其中包括： 1． 水印系統(tǒng)的評價標準。 在目前的數(shù)字水印技術的研究中，對數(shù)字圖像水印的研究占據(jù)了絕大部分，而音頻水印的研究卻相對較少，在今后相當長的時間里，數(shù)字音頻信息安全必將成為一個重要的研究課題。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。對本文的研究做出重要貢獻的個 人和集體，均已在文中以明確方式標明。 涉密論文按學校規(guī)定處理。本次畢業(yè)設計是對我大學四年學習下來最好的檢驗。 首先，我要特別感謝我的知道郭謙功老師對我的悉心指導，在我的論文書寫及設計過程中給了我大量的幫助和指導，為我理清了設計思路和操作方法，并對我所做的課題提出了有效的改進方案。 其次，我要感謝大學四年中所有的任課老師和輔導員在學習期間對我的嚴格要求，感謝他們對我學習上和生活上 的幫助，使我了解了許多專業(yè)知識和為人的道理，能夠在今后的生活道路上有繼續(xù)奮斗的力量。從這里走出，對我的人生來說，將是踏上一個新的征程，要把所學的知識應用到 實際工作中去。四年的風風雨雨，我們一同走過，充滿著關愛，給我留下了值得珍藏的最美好的記憶。老師們認真負責的工作態(tài)度，嚴謹?shù)闹螌W精神和深厚的理論水平都使我收益匪淺