【正文】 樹形圖。以下章節(jié)詳細(xì)描述該算法，包括水印圖像的預(yù)處理、水印嵌入、水印提取以及實驗結(jié)果。而水印容量和魯棒 性之間又是相互矛盾的，水印容量的增加會帶來魯棒性的下降，對不可感知性也有一定影響，而魯棒性不好就會導(dǎo)致檢測結(jié)果的不可靠。詳細(xì)嵌入步驟如下： 未加水印的原始信號我們設(shè)為 x，首先對原始音頻信號進(jìn)行三層小波包分解，小波包分解的樹形結(jié)構(gòu)我們可以參照上圖。 要加入的水印點一共有 1200 個，而本次我們選擇的音頻信號經(jīng)過小波包 分解后的系數(shù)有 21174 個。 圖 是原始語音信號與嵌入水印后的語音信號，由圖可以看出，加入水印之后語音圖像基本沒有發(fā)生太大變化，所以不會造成音頻的失真。 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 2x 1 0521012加入 50db 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 50db噪聲后的加水印語音波形與原始語音信號 Figure After joining the 50db noise watermark primitive voice signal waveform and pronunciation 加入噪聲后按照比較檢測法提取水印信號，提取出的結(jié)果如圖基于小波包域的音頻水印算法研究 24 所示。音頻信號經(jīng)過小波包變換，選擇在中低頻段加入水印，信號的小波包分解具有優(yōu)良特性，不僅可以對低頻信 號進(jìn)行分解，而且可以對高頻信號進(jìn)行分解。伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步，各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字音頻信息安全技術(shù)必然要遇到許多新問題，這就需要我們提出新的理論、新的技術(shù)去解決新的難題。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。經(jīng)過這次畢業(yè)設(shè)計，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析問題的能力、合作精神、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ髯黠L(fēng)等方方面面都有很 大的進(jìn)步。 另外，我還要感謝大學(xué)四年和我一起走過的同學(xué)朋友對我的關(guān)心與支持，與他們一起學(xué)習(xí)、生活，讓我在大學(xué)期間生活的很充實，給我留下了很多難忘的回憶。 在我的十幾年求學(xué)歷程里，離不開父母的鼓勵和支持，是他們辛勤的勞作，無私的付出，為我創(chuàng)造良好的學(xué)習(xí)條件，我才能順利完成完成學(xué)業(yè)，感激他們一直以來對我的撫養(yǎng)與培育。 。 學(xué)友情深，情同兄妹。再次對周巍老師表示衷心的感謝。本次畢業(yè)設(shè)計大概持續(xù)了半年，現(xiàn)在終于到結(jié)尾了。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。 4．基于特征的 音頻水印算法。本文提出了音頻數(shù)字水印算法的 一些方案并通過實驗進(jìn)行了檢驗。 相減完成之后，對 w1 矩陣進(jìn)行升維操作，使一維數(shù)組變?yōu)槎S的矩陣，最后調(diào)用 imshow 函數(shù)讀入水印的二維 矩陣，將其轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像。第三層兩個節(jié)點 和并青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 21 成一個二層的節(jié)點，兩個二層節(jié)點合并成一個一層節(jié)點，兩個一層節(jié)點合并，得到與原始語音信號相同長度的信號 y6,利用寫小波的函數(shù)把加水印的信號轉(zhuǎn)變成語音。之前我們分析過聲音的高頻信號能量高，易受外界干擾，水印不適合加在高頻部分，所以我們選擇將水印加入到中低頻部分。高頻 系數(shù)攜帶最少 的可感知信息 量 ,允許的改變量相對比較大 ,缺點是高頻 區(qū)的平均能量 一般較小 ,而且 常規(guī)引入的噪聲經(jīng)常集中在高頻區(qū) ,即 對攻擊很敏感 , 不利于水印的 魯棒性。我們對這個二維矩陣進(jìn)行降維處理，得到長度為 1200 的一維向量矩陣 C。 通過上面的分析可以看出，利用小波包域進(jìn)行音頻數(shù)字水印算法的研究具有很大優(yōu)越性，使得水印的安全性有很大地提高。 對于給定的正交小波函數(shù)，可以生成一組小波包基，每個基都提供了一種特定的信號編碼方法，它能保留信號的全部能量，并對信號的特征進(jìn)行準(zhǔn)確的重構(gòu)。即 ???? ? 0)( dtt? （ 31） 被稱為基本小波函數(shù)、母小波函數(shù)或小波母函數(shù) (Motherwavelet)，簡稱小波。 解釋攻擊又稱死鎖攻擊，是一種通過偽造假的原始圖像或加水印圖像來制造混亂的攻擊方法。經(jīng)過加密處理加入到音頻中。 音頻水印需求分析及方案規(guī)劃 本文設(shè)計需求是將一幅二維圖片加入到一段音頻信號中，達(dá)到對音頻信號加密的目的。 。一個稍有編程基礎(chǔ)的人就能很快熟悉掌握。 在音頻數(shù)字水印研究方面，近年來我國的很多學(xué)者專家也取得了不錯的成績。 這篇文章首先提出了電子水?。?ElectronicWatermark）的說法，其隨后發(fā)表了另一篇題為“ A digital watermark”的文章，正式提出了“數(shù)字水印”這一術(shù)語。其中的秘密信息可以是版權(quán)標(biāo)識，用戶序列號或者是產(chǎn)品的相關(guān)信 息，通常我們稱之為數(shù)字水印（ digitai watermark）。近年來數(shù)字水印技術(shù)被認(rèn)為是解決數(shù)字產(chǎn)品知識產(chǎn)權(quán)問題的重要手段，已經(jīng)成為當(dāng)前的熱點研究領(lǐng)域之一，受到社會各界的廣泛關(guān)注。作為常見的多媒體數(shù)據(jù)形式，數(shù)字音頻占著出數(shù)字圖像外最大的多媒體信息數(shù)據(jù)量，占據(jù)著舉足輕重的地位，但是當(dāng)前對于音頻水印的研究顯然還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。 經(jīng)過近 20 年的研究和發(fā)展，數(shù)字水印技術(shù)已漸漸趨于成熟，水印算法分類也是種類繁多： 嵌 入 的 水 印 信 號 的 形 式 來 分 ， 可 以 分 為 一 維 水 印 和 多 維水??； ； ； 、半易脆水印和魯棒性水?。? ； 、視頻水印、音頻水印和文檔水印； 換域水印； 當(dāng)前的數(shù)字水印研究中，以數(shù)字圖像水印最為深入，而對于音頻水印的研究相對較少，一方面因為音頻單位時間內(nèi)的采樣點較少，可嵌入水印信息就較少，另一方面由于人類的聽覺系統(tǒng)要比人類的視覺系統(tǒng)更加的靈敏，也給音頻水印的嵌入增加了難度。如何在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實施有效的版權(quán)保護和信息安全手段，已經(jīng)引起了國際學(xué)術(shù)界、企業(yè)界以及政府部門的高度關(guān)注。 音頻水印技術(shù)的基本思想是在音視頻等數(shù)字產(chǎn)品中嵌入秘密信息，以便保護數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)、證明產(chǎn)品的真實性和可靠性或者提供產(chǎn)品的附加信息，并且不影響原作品的價值和使用。 數(shù)字水印技術(shù)研究現(xiàn)狀 早期的數(shù)字水印技術(shù)主要是針對數(shù)字圖像進(jìn)行研究的，關(guān)于該技術(shù)的論述首見于 Tirkel 等人在 1993 年的一篇文章。在我國信息安全領(lǐng)域的三位院士（何德全、周仲義、蔡吉人）與有關(guān)應(yīng)用研究單位聯(lián)合發(fā)起下，我國于 1999 年 12 月召開了第一屆信息隱藏會議，我國的數(shù)字水印技術(shù)研究也得到了迅猛的發(fā)展。 語言的語法規(guī)則與一般的高級語言類似 ,并且和 Visual C++具有良好的接口。詳細(xì)描述了音頻水印的產(chǎn)生，嵌入，提取過程，以及其中出現(xiàn)的問題和解決方法。 所以本次設(shè)計利用變換域數(shù)字水印算法，通過對語音信號進(jìn)行小波包變換，把水印信息利用合適的算法對其進(jìn)行融合，達(dá)到數(shù)字水印的目的。 水印信號的產(chǎn)生： 選取的水印信號是一個 有意義的二值黑白圖像 ,將水印圖像經(jīng)過逐行掃描 ,變成一維二值序列。表達(dá)攻擊的主要手段是破壞水印之間的同步模式，使水印檢測器無法找到匹配的水印，因此，表達(dá)攻擊又稱為“同步攻擊”。 小波 (Wavelet)的定義 :定義時域緊支 (時域持續(xù)時間短 )、且平均值為零的函數(shù)為小波，通常用 )(t? 表示。對于小波包分解來說，每個高頻系數(shù) 分量也使用和低頻系數(shù)分解同樣的方法，分成兩個部分，這樣就提供了更豐富的信號分析方法：在一維分析中產(chǎn)生完整二叉樹。 小波包分解不會改變表示這些信息能量所需要的系數(shù)的個數(shù)，這樣冗余只是進(jìn)行了傳遞，大小并沒有改變，也就是說音頻信息并不是平均分布在小波包分解系數(shù)組中，而系數(shù)之間又存在著制約關(guān)系，這本身就是一個很好的混淆操作，這使得傳統(tǒng)的基于數(shù)理統(tǒng)計的攻擊方法失效。 首先我們將這張圖像讀入我們的 MATLAB 軟件中，用 I 表示原始水印圖像，將圖像轉(zhuǎn)變成二值圖像 BW，現(xiàn)在圖像以 1,0 代碼的方式存放在矩陣中，矩陣大小為 30 40。 經(jīng)驗表明 ,并不是 所有的變 換系數(shù)都適 合水印的嵌 入 ,低頻系 數(shù)攜帶了最多的可感知信息 ,允許的 改變量比較小 , 優(yōu)點是音頻信 號的大部分能量集中在低頻區(qū) 。 青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 17 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9x 1 042101210