【正文】 思路主要包括如下幾種： (1)按特征劃分，分為魯棒型水印和脆弱型水印。因?yàn)?語音端點(diǎn) 時(shí)刻面臨著用戶或侵權(quán)者無意或惡意的破壞。與此同時(shí)，由于要求保證原始信號(hào)的感知效果盡可能不被破壞，因此對(duì)魯棒型水印的不可見性也有很高的要求。該水印技術(shù)在原始信號(hào)中嵌入某種標(biāo)記信息，通過鑒別這些標(biāo)記信息的改動(dòng)，達(dá)到對(duì)原始數(shù)據(jù)完整性檢驗(yàn)的目的。但是，脆弱型水印的脆弱性并不是絕對(duì)的。另一方面，對(duì)脆弱型水印的不可見性和所嵌入數(shù)據(jù)量的要求與魯棒型水印是相似的。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，會(huì)有更多種類的數(shù)字媒體出現(xiàn)，同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的水印技術(shù)。明文水印在檢測過程中需要原始數(shù)據(jù)，而盲水印的檢測不需要原始數(shù)據(jù)。目前學(xué)術(shù)界研究的 語音端點(diǎn) 大多是盲水印。時(shí)（空）域的水印嵌入可以通過直接修改時(shí)（空）域信號(hào)采樣值的幅度實(shí)現(xiàn)，這種方法無需對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行變換，計(jì)算簡單，效率較高，但魯棒性較差。變換域 語音端點(diǎn) 能較好地利用人類視覺、聽覺系統(tǒng)的特性，具有較強(qiáng)的魯棒性。應(yīng)該說，只要構(gòu)成一種信號(hào)變換，就有可能在其變換空間上隱藏水印。不同的應(yīng)用需求造就了不同的水印技術(shù)。證件防偽水印是一類比較特殊的水印，主要用于身份證、護(hù)照、畢業(yè)證、學(xué)位證等證明文檔的防偽。版權(quán)標(biāo)識(shí)水印是目前研究最多的一類 語音端點(diǎn) 。篡 改提示水印是一種脆弱水印，其目的是標(biāo)識(shí)宿主信號(hào)的完整性和真實(shí)性。有意義水印是指水印本身也是某個(gè)數(shù)字圖像（如商標(biāo)圖像）或數(shù)字音頻片斷的編碼；無意義水印則只對(duì)應(yīng)于一個(gè)序列號(hào)。但對(duì)于無意義水印來說，如果解碼后的水印序列有若干碼元錯(cuò)誤，則只能通過統(tǒng)計(jì)決策來確定信號(hào)中是否含有水印。更確切地說應(yīng)該是可察覺水印和 不可察覺水印。而不可見水印將水印隱藏，視覺上不可見（嚴(yán)格的說無法察覺），目的是為了將來起訴非法使用者，作為起訴的證據(jù)，以增加起訴非法使用者的成功率，保護(hù)原創(chuàng)者和所有者的版權(quán)。不可見水印根據(jù)穩(wěn)健性可再細(xì)分為魯棒的不可見水印和脆弱的不可見水印。這個(gè)算法是基于 DCTDWT和 變換的一種算法，經(jīng)過研究知道：在小波變換后，紋理和邊緣特征一般集中在高頻子帶 LH HL1和 HH1中，如把水印信息加在低頻系數(shù) LL 上，則人眼不易察覺，可以加大水印的嵌入量。但是，一般情況下在嵌入的水印信息的量是較少的，本文為了增強(qiáng)水印的魯棒性，在嵌入的水印信息量較少的情況下，就把水印信息嵌入到低頻系數(shù)上，這樣水印的魯棒性將會(huì)大大增強(qiáng)。 （ 1）空域算法 :該類算法包括 文本水印算法、 Schyndel 算法和 Patchwork 算法等。由于水印信號(hào)被安排在了最低位上，它是不可見的，基于同樣的原因，它可以輕易地被移去，因此也是不強(qiáng)壯的； Patchwork[2,12]提出了一種基于改變圖象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特性的水印算法，該算法首先隨機(jī)選取 N對(duì)象素點(diǎn)，然后通過增加象素對(duì)中一個(gè)點(diǎn)的亮度值，而相應(yīng)降低另一個(gè)點(diǎn)的亮度值的調(diào)整來隱藏信息。但該算法嵌入碼低，且對(duì)串謀攻擊抵抗力弱。小波變換在 語音端點(diǎn) 中的應(yīng)用 第 8 頁 共 35 頁 該算法是通過對(duì)選定的 DCT系數(shù)進(jìn)行微小變換以滿足特定的關(guān)系，來表示一個(gè)比特的信息。其思想類似于擴(kuò)展頻譜通訊中的跳頻（ frequency hopping）技術(shù)，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)改變幅度較小，且透明性好，但是其抵抗幾何變換等攻擊的能力較弱。 這種以變換域算法為代表的通用算法普遍采用變換技術(shù)，以便在頻率域?qū)崿F(xiàn)水印信號(hào)疊加，并借鑒擴(kuò)展頻譜通訊等技術(shù)對(duì)水印信號(hào)進(jìn)行有效的編碼，從而提高了透明性和魯棒性，同時(shí)還適當(dāng)利用濾波技術(shù)對(duì)水印信號(hào)引入的高頻噪聲進(jìn)行了消除，從而增加了對(duì)低頻濾波攻擊的抵抗力。相應(yīng)地，水印檢測與提取也可直接在壓縮域數(shù)據(jù)中進(jìn)行。雖然 MPEG2數(shù)據(jù)流語法允許把用戶數(shù)據(jù)加到數(shù)據(jù)流中，但是這種方案并不適合 語音端點(diǎn) 技術(shù)，因?yàn)橛脩魯?shù)據(jù)可以簡單地從數(shù)據(jù)流中去掉，同時(shí)，在 MPEG2編碼視頻數(shù)據(jù)流中增加用戶數(shù)據(jù)會(huì)加大位率，使之不適用固定帶寬的應(yīng)用，所以關(guān)鍵是如何把 水印信號(hào)加到數(shù)據(jù)信號(hào)中，即即加入到表示視頻幀的數(shù)據(jù)流中。但該方法有一個(gè)問題值得考慮，即水印信號(hào)的引入是一種引起降質(zhì)的誤差信號(hào)，而基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)木幋a方案會(huì)將一個(gè)誤差擴(kuò)散和累積起來，為解決此問題，該算法采取了漂移補(bǔ)償?shù)姆桨竵淼窒⌒盘?hào)的引入所引起的視覺變形。該算法具有較強(qiáng)的魯棒性、安全性、透明性等。隨后 Podilchuk等 [5,21]利用人類視覺模型對(duì)該算法進(jìn)行了改進(jìn)，從而提高了該算法的魯棒性、透明性等。該模型不僅被多媒體數(shù)據(jù)壓縮系統(tǒng)所利用，同樣可以供 語音端點(diǎn) 系統(tǒng)所利用。它們的基本思想均是利用從視覺模型導(dǎo)出的 JND(Just Noticeable Difference)描述來確定在圖象的各個(gè)部分所能 容忍的 語音端點(diǎn) 信號(hào)的最大強(qiáng)度，從而能避免破壞視覺質(zhì)量。這一方法同時(shí)具有好的透明性和強(qiáng)健性。攻擊的目的在于使相應(yīng)的 語音端點(diǎn) 系統(tǒng)的檢測工具無法正確地恢復(fù)水印信號(hào)，或不能檢測到水印信號(hào)的存在。下面我們對(duì)一些典型的 攻擊方法進(jìn)行分析 [19, 2627]。其原理為設(shè)原始圖象為 I，加入水印 WA的圖象為 IA=I+WA。此后，攻擊者可聲稱他擁有 IA的版權(quán)。這就產(chǎn)生無法分辨與解釋的情況。 （ 2） StirMark攻擊 Stirmark是英國劍橋大學(xué)開發(fā)的水印攻擊軟件，它采用軟件方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)水印載體圖象進(jìn)行的各種攻擊，從而在水印載體圖象中引入一定的誤差，我們可以以水印檢測器能否從遭受攻擊的水印載體中提取 /檢測出水印信息來評(píng)定水印算法抗攻擊的能力。 另外， StirMark還可對(duì)水印載體圖象進(jìn)行幾何失真攻擊，即它可以以幾乎注意不到的輕微程度對(duì)圖 象進(jìn)行拉伸、剪切、旋轉(zhuǎn)等幾何操作。 小波變換在 語音端點(diǎn) 中的應(yīng)用 第 10 頁 共 35 頁 （ 3） 馬賽克攻擊 其攻擊方法是首先把圖象分割成為許多個(gè)小圖象，然后將每個(gè)小圖象放在HTML頁面上拼湊成一個(gè)完整的圖象。這種攻擊方法主要用于對(duì)付在 Inter網(wǎng)上開發(fā)的自動(dòng)侵權(quán)探測器，該探測器包括一個(gè) 語音端點(diǎn) 系統(tǒng)和 一個(gè)所謂的 Web爬行者。 （ 4） 串謀攻擊 所謂串謀攻擊就是利用同一原始多媒體數(shù)據(jù)集合的不同水印信號(hào)版本，來生成一個(gè)近似的多媒體數(shù)據(jù)集合，以此來逼近恢和復(fù)原始數(shù)據(jù)，其目的是使檢測系統(tǒng)無法在這一近似的數(shù)據(jù)集合中檢測出水印信號(hào)的存在，其最簡單的一種實(shí)現(xiàn)就是平均法。實(shí)驗(yàn)表明，這種改變對(duì)古典音樂信號(hào)數(shù)據(jù)也幾乎感覺不到，但是卻可以非常有效地阻止水印信號(hào)的檢測定位，以達(dá)到難以提取水印信號(hào)的目的。 語音端點(diǎn) 基 于小波域的水印算法越來越多，現(xiàn)在人們對(duì)小波的熱情非常高。此外，利用小波多分辨率分析可以更好地控制水印在宿主中的分布，更好地解決魯棒性和可見性之間的矛盾。他的方式是在不同的分辨率水平下將水印和圖像的小波系數(shù)相加。 Xia等人提出一種基于小波變換的分層水印提取過程，分層提取的目的是當(dāng)水印圖像失真不嚴(yán)重時(shí)節(jié)約計(jì)算時(shí)間。如果互相關(guān)中有一個(gè)峰值，則認(rèn)為檢測到水?。恍〔ㄗ儞Q在 語音端點(diǎn) 中的應(yīng)用 第 11 頁 共 35 頁 否則，考慮同一層上的其他子帶，如果仍檢測不到水印，則計(jì)算下一層 DWT (即第二層分解 )，再檢測水印。目前基于 DWT的算法層出不窮。經(jīng)過分解之后，邊緣細(xì)節(jié)部分集中在 HH、 HL、 LH子帶，這些子帶中較大系數(shù)往往表示圖像的邊緣，因此把水印嵌入到其中之后的不可感知性比較好，但是這些子帶的系數(shù)在量化時(shí)被丟掉的概率相對(duì)比較大，為此考慮將水印嵌入到低頻系數(shù)中。另外考慮到人類視覺特性，嵌入水印強(qiáng)度因子 k分別為： 。 第二步：將水印圖像在原始圖像大小上進(jìn)行按塊排列 W： 第 2步：將水印圖像 W進(jìn)行一級(jí)小波變換，取 LL低頻子圖像得 W1： 第 3步：在得到 W1后判斷 W(I,j)是否為 0，若為 0則 a= a=。水印的嵌入方式為： fi,j=fi,j+a *k if W1(I,j)=0,a= fi,j= fi,j a *k if W1(I,j)=1,a= 第 4步：對(duì)嵌入水印的圖像進(jìn)行逆離散小波變換，便得到 將水 印信息進(jìn)行延拓 小波變換在 語音端點(diǎn) 中的應(yīng)用 第 13 頁 共 35 頁 嵌入水印的圖像 I39。 （ 4）水印的提取 第 1步：將加入水印的圖像減去原始圖像，然后對(duì)其進(jìn)行二值化處理。 if f(i,j)0 f (i,j) = 0。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下： 圖像嵌入水印信息后，與原始圖像比較起來，很難看出差別，沒有帶來明顯的失真，不可感知性非常好。 此算法的性能評(píng)價(jià)：信噪比為 。離散余弦變換是實(shí)變換 ,具有很好的能量壓縮能力和去相關(guān)能力 ,在數(shù)字音頻信號(hào)壓縮和圖像壓縮等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。基于 JPEG壓縮標(biāo)準(zhǔn)模型的水印嵌入算法可以增強(qiáng)水印抵抗 JPEG 壓縮的能力 ,因此離散余弦變換在 語音端點(diǎn) 處理技術(shù)中受到普遍重視 。 為了使水印具有較好的穩(wěn)健性 ， 用來嵌入水印的 DCT 系數(shù)應(yīng)滿足如下條件 ： (1)在經(jīng)過常見信號(hào)處理和噪聲干擾后仍能很好地保留 ,即這些 DCT 系數(shù)不應(yīng)過多地為信號(hào)處理和噪聲干擾所改變 。 當(dāng)加入水印的 DCT系數(shù)被改變較小時(shí) ， 水印便更可能被保留 ， 這是顯然的 。 較大的感覺容量意味 著在主觀視覺效果不變的前提下有較大的改變?cè)６?。 根據(jù)這二個(gè)要求 ， 低頻 AC 系數(shù)作為嵌入水印的位置的較好選擇已被逐漸采用 ，并得到共識(shí) .然而被人們忽視的一個(gè)事實(shí)是 ， DC 分量比任何 AC 分量更適合嵌入水印信號(hào) 。 圖 1 顯示了幾幅常用的圖像 (均為256 256 8bits) 在經(jīng)過分塊 8 8DCT 變換后在不同的空間頻率上系數(shù)的平均值 (平均振幅 )。 根據(jù) Weber 定律和視覺系統(tǒng)的照度掩蔽 (luminance masking)特性，背景亮度越亮 (DC系數(shù)值越大 )，嵌入信號(hào)的可見性檢測門限就越高，即 DC 系數(shù) (代表圖像塊的平均亮度 )的感覺容量越大。甚至上百倍以上。這意味著 DC系數(shù)具有比 AC系數(shù)更大的 感覺容量 。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ， Gaussian 噪聲干擾對(duì) DC 分量和 AC 分量的影響程度大致小波變換在 語音端點(diǎn) 中的應(yīng)用 第 16 頁 共 35 頁 相同 。 縱軸表示從失真的水印圖像中抽取的水印 W3 與原始水印 ： 從圖 2可以看出 嵌入 DC分量 比 低頻 AC分量的水印在 JPEG壓縮和 Gaussian噪聲干擾下的穩(wěn)健性能 更好。水印嵌入過程如圖 1 所示。a 的選擇必須考慮圖像的性質(zhì)和視覺系統(tǒng)的特性。 把水印 w 加載到圖像 X 中，算法分以下幾步進(jìn)行： 將 X 分解為 ( / 8)*( / 8)MN個(gè) 8*8 大小的方塊 BX(m， n)，同時(shí)，將 W 也分解為(M/8)*(N/8)個(gè) (8 Q/N)大小的方塊 BW(m， n)， 1=m= M/8， 1=n= N/8； 對(duì)每一個(gè) BX(m， n)進(jìn)行 DCT 變換： 39。( , )DBX mn 和 BW(m， n)， si 為 從 39。 P/M)*(8 P/M)*(839。39。( , )( )DBX m n si得到加載水印后的圖像； 對(duì)以上得到的每一個(gè) 39。39。并將各方塊 IDBX(m， n)合并為一個(gè)整圖 39。即加載了水印的新圖像。例如在完整性確認(rèn)的應(yīng)用中，必須能夠精確地提取出嵌入的水印，并且通過水印的完整性來確認(rèn)多媒體數(shù)據(jù)的完整性。水印在提取時(shí)可以需要原始圖 像的參與，也可以不需要原始圖像的參與。虛線部分表示在提取或判斷水印信號(hào)時(shí)原始圖像不是必需的。, 39。, 39。 水印檢測：水印在檢測時(shí)可以需要原始圖像的參與，也可以不需要原始圖像的參與。圖 3 分別是水印檢測的框圖 .虛線部分表示在提取或判斷水印信號(hào)時(shí)原始圖像 不是必需的。首先對(duì)嵌入水印后的圖像進(jìn)行 JPEG 壓縮 (一種水印攻擊 )，而后從壓縮的圖像中提取出水印，看到 DCT 域的水印算法抵抗 JPEG 壓縮攻擊的效果是比較好的 。本實(shí)驗(yàn)采用嵌入準(zhǔn)則采用乘法準(zhǔn)則： x(K)=x0(K)*{1+ a*w(k)} 其中 a取 。 小波變換在 語音端點(diǎn) 中的應(yīng)用 第 19 頁 共 35 頁 從上圖中可明顯看出：嵌入水印信息后，原圖與嵌入水印信息后的圖像在視覺效果上沒有明顯分別，用肉眼幾乎分辨不出，這說明這種算法充分利用了人眼的視覺冗余特性，水印的不可見性相當(dāng)好，圖像在嵌入水印前后視覺效果改變不大，不影響圖像的正常使用。 4 小 波變換在數(shù)字音頻水印中的應(yīng)用 隨著 MP MPEG、 AC3等新一代壓縮標(biāo)準(zhǔn)的廣泛應(yīng)用，對(duì)數(shù)字音頻作品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)顯得越來越重要。目前在 語音端點(diǎn) 和信息隱藏中，已經(jīng)出現(xiàn)一些優(yōu)秀的基于小波變換的算法，并且多數(shù)要優(yōu)于相同條件下基于 FFT、 DCT等傳統(tǒng)變換的算法。一般來說，數(shù)字音頻水印的主要性能指標(biāo)包括：不可感知性、穩(wěn)健性和水印的容量。一般來說，水印的容量越大，穩(wěn)健性越好，但是其不可感知性也越差。因此在實(shí)際運(yùn)用中要根據(jù)需求，在上述三者之間尋求一個(gè)平衡。一般分為主觀和客觀標(biāo)準(zhǔn)。 音頻水印中常用的主觀標(biāo)準(zhǔn)稱為平均觀點(diǎn)分（ Mean Opinion Score，MOS）。 ②客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 信噪比（ SNR）是一個(gè)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，公式如下： ???? 239。if 分別為原始音頻信號(hào)和含水印的音頻信號(hào)。國際留聲機(jī)聯(lián)盟（ IFPI）要求水印音頻至少可以提供 20 dB或者更高的 SNR。 ITUR推薦的 由于其考慮到了人類聽覺系統(tǒng)特性，被認(rèn)為是很好的客觀聽覺質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)用于音頻水印技術(shù)。典型的攻擊有添加噪聲、數(shù)據(jù)壓縮、濾波、重采樣、 A /D D /A轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)攻擊等。實(shí)際運(yùn)用中，常用的衡量水印抗攻擊能力的是誤碼率（ Bit Error Rate， BER）。 2) 歸一化相關(guān)系數(shù) (Normalized Correlation Coefficient) 為了消除觀測者的經(jīng)驗(yàn)、身體條件、實(shí)驗(yàn)條件和設(shè)備等多種主、客觀因素的影響，通常采用歸一化相關(guān)系數(shù)對(duì)提取的保密信息序列和原始信息序列的相似性進(jìn)行定理評(píng)價(jià)，定義為： ? ?? ?? ??? ?? ?? ?11