【正文】 ||取樣1||雙聲道|| 16bit量化|聲道0(左)| 聲道0(左)|聲道1(右)|聲道1(右)|||(低位字節(jié))|(高位字節(jié))|(低位字節(jié))|(高位字節(jié))| 圖26 wav數(shù)據(jù)bit位置安排方式Figure 26 Arrangement of data bit of wav本章主要概括了音頻數(shù)字水印技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)，較為詳細(xì)地介紹了數(shù)字音頻的基本理論，其中包括人類聽覺特性與掩蔽效應(yīng)，音頻信號(hào)的數(shù)字化和常用音頻信號(hào)編碼格式，闡述了水印系統(tǒng)的要求、應(yīng)用，系統(tǒng)地介紹了音頻水印系統(tǒng)的基本構(gòu)架，另外還介紹了目前已有的音頻水印算法以及音頻水印面臨的攻擊，介紹了音頻水印的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，最后介紹了WAVE音頻文件的格式。本章內(nèi)容的介紹，為本課題的研究提供了理論基礎(chǔ)?；谀芰勘容^的時(shí)域音頻數(shù)字水印算法3基于能量比較的時(shí)域音頻數(shù)字水印算法本章的音頻數(shù)字水印算法是在研究分析了Lie[43]提出的時(shí)域音頻水印算法后，對(duì)其算法中的不足做了一些改進(jìn)。Lie提出的算法采用三個(gè)相鄰數(shù)據(jù)塊的能量關(guān)系來嵌入水印，設(shè)、分別表示三個(gè)相鄰數(shù)據(jù)塊的能量，將、按照能量大小進(jìn)行排序，排序后的能量重新表示為、計(jì)算他們的能量差，能量差表示為： （） （）嵌入算法根據(jù)能量差之間的關(guān)系來嵌入水?。海?）水印比特是“1”時(shí)，如果，則不對(duì)音頻信號(hào)做任何修改；否則增加或減少，直到滿足。（2）水印比特是“0”時(shí)，如果，則不對(duì)音頻信號(hào)作任何修改；否則增加或減少，直到滿足。其中參數(shù)為比例因子，控制修改的幅度。提取水印信號(hào)時(shí)，設(shè)相鄰三個(gè)數(shù)據(jù)塊的能量排序后分別表示為、計(jì)算。如果≥，提取的水印比特為“1”，否則提取的水印比特為“0”。對(duì)Lie所提出的算法進(jìn)行研究分析，發(fā)現(xiàn)其存在以下兩方面的問題：（1）在嵌入和提取水印的過程中，必須要計(jì)算相鄰三個(gè)數(shù)據(jù)塊的能量，通過比較對(duì)它們進(jìn)行排序，得到最大值、最小值和中間值，最后還要計(jì)算它們之間的能量差，計(jì)算比較復(fù)雜。（2）算法中比例因子的取值不容易確定，它對(duì)算法的魯棒性有很大的影響，要取得較好的效果，必須通過多次實(shí)驗(yàn)來確定一個(gè)合適的比例因子值，且不同的音頻的取值也不一樣。針對(duì)以上算法中存在的問題，本章算法對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。本章算法先把音頻信號(hào)劃分為若干個(gè)包含相同采樣點(diǎn)數(shù)的段，計(jì)算每段音頻的能量，比較相鄰兩段能量的大小，充分結(jié)合人類聽覺系統(tǒng)特性，根據(jù)能量比較的結(jié)果以及要嵌入的水印比特是“1”還是“0”，以縮小或不改變某段音頻信號(hào)能量的方式，將二值水印圖像嵌入到音頻信號(hào)中。在提取水印時(shí)不需要原始水印信號(hào)的參與，是一種盲水印算法。在嵌入水印的過程中，盡管縮小(或不改變)了某段音頻的能量，但通?？s小的幅度比較小，在聽覺上對(duì)音頻信號(hào)不會(huì)產(chǎn)生太大的影響，人耳幾乎察覺不到，因而感知透明性比較好。還有，縮小某段音頻的能量并不是簡(jiǎn)單地縮小該段音頻的某一個(gè)特定點(diǎn)的樣本值，而是縮小該段中每一個(gè)樣本值，即使由于噪聲干擾、惡意攻擊等改變某一個(gè)樣本值，也不會(huì)影響到某段音頻的整體能量，因此具有較強(qiáng)的魯棒性。作為秘密信息的數(shù)字水印有很多種形式，比如隨機(jī)信號(hào)、文字、圖形或者各種商標(biāo)。本章算法選取二值圖像作為水印。為了消除二值水印圖像的像素空間相關(guān)性，提高數(shù)字水印的安全性能，避免嵌入水印的音頻某部分受到破壞后不能恢復(fù)出水印，需要首先對(duì)二值圖像進(jìn)行置亂加密處理。數(shù)字圖像的置亂技術(shù)，可以看作是一種數(shù)字圖像的加密方法，它主要用在數(shù)字圖像的預(yù)處理和后處理階段。數(shù)字圖像置亂是通過改變圖像中像素的位置或者像素的顏色，把原始圖像變換成一個(gè)雜亂無(wú)章的、看不清其內(nèi)容的新圖像。在不知道所使用的置亂變換方案的情況下，很難恢復(fù)出原始圖像。目前，數(shù)字圖像置亂算法主要有：Hilbert曲線、仿射變換、幻方、Gray代碼、Arnold變換、FibonacciQ變換以及混沌序列等。本章算法在預(yù)處理階段采用Arnold變換對(duì)水印圖像進(jìn)行加密處理。Arnold變換是V. J. Arnold在遍歷理論的研究中提出的一種變換，也叫貓臉變換。Arnold變換實(shí)際上是一種點(diǎn)的位置的移動(dòng)，它是在保證圖像像素總個(gè)數(shù)不變的基礎(chǔ)上，通過移動(dòng)像素點(diǎn)的位置來打亂一幅圖像。一幅的數(shù)字圖像的二維Arnold變換定義為：（）其中，表示變換前圖像像素的位置，表示變換后圖像像素的位置，為模運(yùn)算。對(duì)一幅圖像反復(fù)地進(jìn)行Arnold變換，當(dāng)置亂達(dá)到一定次數(shù)時(shí)，置亂后的圖像的內(nèi)容就變得無(wú)法辨認(rèn)，提高了圖像的安全性。Arnold變換具有周期性，即對(duì)圖像實(shí)施Arnold變換，當(dāng)變換到一定次數(shù)時(shí)，就會(huì)恢復(fù)出原始圖像，它的逆置亂就是根據(jù)周期特性來實(shí)現(xiàn)的[44]，通過逆置亂對(duì)加密后的圖像進(jìn)行解密。實(shí)驗(yàn)表明，Arnold變換的周期與圖像的大小有關(guān)，隨著的增大而增長(zhǎng)，但并不是簡(jiǎn)單的正比關(guān)系。表31列出了不同值與Arnold變換周期之間的關(guān)系。表31 Arnold算法的變換周期Table 31 The transformation cycle of Arnold algorithm階數(shù)345678163264128256周期4310128612244896192為了方便在音頻文件中嵌入水印，在預(yù)處理階段將置亂加密后的水印矩陣轉(zhuǎn)換為一維矩陣。（1）分段為了使算法具有較好的魯棒性，在嵌入水印前，對(duì)原始音頻信號(hào)分段，使水印信息均勻的分布在音頻信號(hào)中。設(shè)原始音頻信號(hào)含有個(gè)采樣點(diǎn)，表示為： （）其中表示第個(gè)采樣點(diǎn)的幅值。設(shè)原始音頻信號(hào)分段時(shí)每段音頻信號(hào)的長(zhǎng)度為，的取值對(duì)算法性能的好壞有一定的影響。為了提高算法的感知透明性，使嵌入水印后的音頻信號(hào)在聽覺上不被感知，可以說的取值越大越好。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，時(shí)，嵌入水印的音頻信號(hào)與原始音頻信號(hào)相比在聽覺上差異不明顯。但每個(gè)音頻都有一定的長(zhǎng)度，因此的取值不能無(wú)限制的大。假設(shè)要嵌入的水印圖像有個(gè)像素信息，由于該算法是在兩段音頻信號(hào)中嵌入一個(gè)水印比特，所以的取值應(yīng)滿足： （）為了提高水印的抗裁剪性，本章算法將水印圖像重復(fù)嵌入到音頻信號(hào)中。設(shè)重復(fù)嵌入水印的次數(shù)為，這時(shí)的取值應(yīng)滿足： （）（2）能量計(jì)算計(jì)算每段音頻信號(hào)的能量，其能量定義為： （） 其中表示第個(gè)采樣點(diǎn)的幅值。（3）嵌入水印相鄰兩段音頻信號(hào)的能量分別記為，比較，的大小，根據(jù)嵌入水印的比特信息，結(jié)合人類聽覺系統(tǒng)特性，使或縮小或者保持不變。這樣在音頻信號(hào)的每?jī)啥吻度胍槐忍氐乃⌒畔?，而不是每段都嵌入水印信息，有一定的時(shí)間間隔，不容易被人耳察覺。水印嵌入算法框圖如圖31所示。含水印音頻信號(hào)原始音頻信號(hào)分段計(jì)算、比較相鄰兩段能量Arnold置亂待嵌水印根據(jù)嵌入規(guī)則嵌入水印水印圖像 圖31水印嵌入算法框圖Figure 31 Block diagram of watermark embedding algorithm具體嵌入規(guī)則如下：水印信號(hào)為“1”時(shí)，如果，則不修改的值，使其保持不變。反之，則縮小，直到。若，說明音頻信號(hào)的能量有逐漸減小的趨勢(shì)，根據(jù)人類聽覺系統(tǒng)的滯后掩蔽特性（弱音被前面的強(qiáng)音掩蔽），縮小時(shí)，前面的強(qiáng)音會(huì)掩蔽縮小的，因此不會(huì)產(chǎn)生明顯的影響。 水印信號(hào)為“0”時(shí)，如果，則不修改的值，使其保持不變。反之，則縮小，直到。若，說明音頻信號(hào)的能量有逐漸增加的趨勢(shì)，根據(jù)人類聽覺系統(tǒng)的超前掩蔽特性（弱音被后面的強(qiáng)音掩蔽），縮小時(shí)，后面的強(qiáng)音會(huì)掩蔽縮小的，因此也不會(huì)產(chǎn)生明顯的影響。本章算法中縮小某段音頻信號(hào)的能量時(shí)，縮小該段音頻信號(hào)的每一個(gè)采樣值。具體做法是：先將該段音頻的每個(gè)采樣值縮小1/100，重新計(jì)算該段音頻的能量，和相鄰段音頻能量進(jìn)行比較，如果該段能量還是大于相鄰段能量，繼續(xù)縮小，第二次將每個(gè)采樣值縮小2/100，以此類推，第三次縮小3/100，直到這段音頻的能量小于相鄰段能量。為了使該算法有較好的抗裁剪性，將水印圖像重復(fù)嵌入次。要在剪切后的含水印音頻中能正確找到和嵌入水印時(shí)相同的分段點(diǎn)，將嵌入水印的音頻段放回原來的位置時(shí)，需要在每?jī)啥我纛l的第一段前加入同步點(diǎn)。由于音頻信號(hào)采樣點(diǎn)很密集，所以加入同步點(diǎn)后的含水印音頻在聽覺上不會(huì)有太大的影響。為了能恢復(fù)出正確的水印圖像，同樣需要在水印信息前加入同步點(diǎn)。水印的提取過程可以看作是水印嵌入過程的逆過程。本章提出的音頻數(shù)字水印算法在提取或檢測(cè)數(shù)字水印信號(hào)時(shí)不需要原始音頻信號(hào)的參與，是一種盲水印算法。水印提取框圖如圖32所示。置亂的圖像水印圖像含水印音頻信號(hào)分段計(jì)算、比較相鄰段能量根據(jù)提取規(guī)則提取水印水印Arnold反置亂圖32水印提取算法框圖Figure 32 Block diagram of watermark extraction algorithm水印的提取過程具體如下：（1）嵌入水印時(shí)，在每?jī)啥我纛l的第一段前加入了同步點(diǎn)，所以提取水印時(shí)，要先去掉每?jī)啥我纛l前的同步點(diǎn)，然后把含水印的音頻信號(hào)分成和嵌入水印時(shí)相同大小的段。（2）計(jì)算各段音頻的能量，比較相鄰兩段的能量，根據(jù)能量比較的結(jié)果確定嵌入的水印是“1”還是“0”。具體提取規(guī)則如下：如果，提取出的水印比特為1；如果，提取出的水印比特為0；（3）由于嵌入水印時(shí)，在水印信息前也加入了同步點(diǎn)，所以要先去掉同步點(diǎn)， 然后將提取結(jié)果重新分為組，比較相同位置的0、1值，根據(jù)出現(xiàn)概率的多少判定0、1值，得到水印序列。（4）最后根據(jù)置亂次數(shù)將該水印序列升維后進(jìn)行Arnold反變換，得到原始水印圖像。為了測(cè)試水印算法的各方面性能，實(shí)驗(yàn)選取內(nèi)容不同的兩幅圖像作為水印，如圖33（a）和圖33（b）所示，它們都是的二值圖像。 （a） (b)圖33水印圖像Figure 33 Watermark image在Windows XP環(huán)境下，來檢測(cè)水印算法的性能。（1）感知透明性，本實(shí)驗(yàn)通過ABX測(cè)試對(duì)音頻文件水印嵌入前后的音頻質(zhì)量進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)。為了消除人的主觀影響，還通過計(jì)算音頻信號(hào)的信噪比來客觀評(píng)價(jià)算法的感知透明性。（2） 安全性實(shí)驗(yàn)測(cè)試提取水印時(shí)，每段音頻的樣本數(shù)的錯(cuò)誤取值對(duì)提取結(jié)果的影響程度。具體做法是：將的取值設(shè)置為稍大于或小于嵌入水印時(shí)的值，測(cè)試這種情況下能否正確提取出水印圖像，以測(cè)試水印的安全性。如果這種情況下不能正確提取出水印圖像，那么的取值和嵌入時(shí)相差很多時(shí)，更不可能提取出水印圖像，說明算法安全性較好。（3）魯棒性測(cè)試算法的魯棒性時(shí)，對(duì)嵌入水印的音頻信號(hào)進(jìn)行各種攻擊，在遭受攻擊后的音頻信號(hào)中提取水印，并計(jì)算提取的水印圖像與原始水印圖像的相關(guān)系數(shù)。具體攻擊過程如下：1）重采樣：有下采樣和上采樣。下采樣是先把音頻信號(hào)的采樣頻率降為原來的一半，然后再還原為原來的采樣頻率。上采樣是先將音頻信號(hào)的采樣頻率提升到原來的2倍，然后再還原為原來的采樣頻率。該過程中采用插值技術(shù)提高采樣頻率，用抽取技術(shù)降低采樣頻率。 2）低通濾波：對(duì)嵌入水印后的音頻信號(hào)進(jìn)行濾波處理，選用長(zhǎng)度為6階，截止頻率為4KHz的巴特沃茲低通濾波器。3）添加高斯白噪聲： 在嵌入水印的音頻信號(hào)中加入高斯白噪聲，信噪比取為40dB。4）剪切：分別將含水印音頻信號(hào)剪切掉原來的1/10，1/5，然后提取出水印圖像。5）MP3壓縮：分別用160kbps（:1）、128kbps(:1)的比特率對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行壓縮，然后再解壓縮為WAV格式以便于提取水印。、16位量化位數(shù)、單聲道、不同類型的WAV音樂進(jìn)行測(cè)試，Arnold變換的變換次數(shù)都是20，分段時(shí)每段音頻的樣本數(shù)都是400，為了提高水印的抗裁剪性，將水印信號(hào)重復(fù)嵌入了3次。在水印信號(hào)前加入8bit同步碼（10101010），在每?jī)啥我纛l信號(hào)的前一段前也加入3bit同步碼（000）。本實(shí)驗(yàn)還選取4段不同的話音進(jìn)行感知透明性測(cè)試。表31和表32分別給出了本章算法嵌入圖33（a）和（b）時(shí)感知透明性測(cè)試結(jié)果。表32在不同類型音樂測(cè)試下的感知透明性Table 32 Transparency test under different types of music 水印圖像音樂類型圖33（a）圖33（b）ABX值SNR值A(chǔ)BX值SNR值古典樂%%流行樂%%民樂%%民謠%%電子樂%%平均值%%表33在不同話音測(cè)試下的感知透明性Table 33 Transparency test under different voice 水印圖像話音圖33（a）圖33（b）ABX值SNR值A(chǔ)BX值SNR值話音1%%話音2%%話音3%%話音4%