基于离散余弦变换与独立方量分析的音频数字水印

基于离散余弦变换与独立方量分析的音频数字水印

提出了一种基于独立分量分析(Independent Component Analysis) 的音频数字水印方法。嵌入时，对原始音频文件进行离散余弦变换，在变换得到的音 频文件中利用随机混合嵌入已进行压缩编码的水印图像后进行离散余弦逆变换。提取 时，对音频文件进行离散余弦变换，独立分量分析方法进行水印检测。实验结果表明 这种方法的强鲁棒性和可行性。 关键词 数字水印，独立分量分析，离散余弦变换

1 引言

公共网络使用率的提高加速了网上传播者的出现，这些传播者以快速、廉价 的方式在网络上传播他们的作品。但是，以数字形式存储的文件是很脆弱的，因为恶 意的个人或集体可以很容易而且廉价无损失地拷贝和传播数字媒体；并且计算机的良 好配置使得合成数字媒体很容易，所以非法使用者在未经授权的情况下把其他数字信 号的一部分融入自己的作品中是有可能的[1]。在这种形势下，数字水印 应运而生。数字水印技术是把版权信息嵌入到数字音频、图像或视频信号中，在数字 信号受到攻击后，所有者仍然能提取出水印以证明所有权。因此，数字水印被认为是 一种有效解决媒体所有权的方法。

迄今，对音频数字水印已有研究：把伪随机噪声作为水印嵌入 到原始音频文件的时域中[2]，这种嵌入方法保证了攻击者不能用统计的 方法识别出水印，而且采用非线性滤波器改变伪随机噪声的形状来达到不可觉察性； 把限制带宽的伪随机水印信号嵌入到原始音频文件的时域中，利用人类听觉系统的掩 蔽效应来进一步保证不可觉察性[3]；把水印嵌入过程和压缩或调制过程 联合起来[4]

，这样可以避免水印在音频文件压缩或调制过程中被除去， 上述三种水印嵌入方法都不能抵御同步攻击；把突出点提取技术和傅立叶变换域水印 嵌入技术结合起来[5]，这种方法计算量少且能抵御同步攻击，但是嵌入 的水印是一维随机信号；谱弯折嵌入水印的方法[6]，将水印嵌入整个频 谱而不是修改某个频谱系数，以提高水印的不可感知性，但是这种方法不具有鲁棒性 。

本文提出了一种音频数字水印嵌入和提 取的新方法。嵌入时，首先将载体音频文件进行DCT变换，把二维的二值水印图像进行 压缩编码，然后利用随机混合的方法把水印图像嵌入到载体音频文件中,最后进行DCT 逆变换形成嵌入水印的音频文件；提取时，首先将嵌入水印的音频文件进行DCT变换， 然后利用基于互信息和负熵的ICA方法进行水印提取。这种方法在保证听觉效果的前提 下嵌入容量大，鲁棒性强，能经受较强的攻击。并用一组试验结果证明这种方法的强 鲁棒性和可行性。

2 ICA概述

假设 个未知源信号 被 个传感器序列观察得到 。从 到 的映象是一个未 知函数 (1)

如果这个函数是源信号的线性混 叠，那么（1）式可以写成线性的形式 (2)

A是一个随机满秩矩阵，把它称为混合矩阵。

ICA的目标就是求出一个分离矩 阵 ,使得 (3)

是分离出的信号。 如果 的分量是独立的，那么 就被近似认为是源信号 。

ICA的模型可用图(1)描述：

图1 ICA的模型

作为未知混合矩阵 和源信号 的任何先验信息的一种补偿，通常给出如下几个约定：

（1）各源信号是统计独立的； （2）混叠矩阵 是可逆的；

（3）源信号中最多只能有一个高斯信号，否则是不可分离的。

3 水印嵌入算法

4 水印提取算法

4.1基于ICA的盲源分离原理

为了减少计算量以提高水印的提取效率，采用基于互信息和负 熵的ICA方法，因为这种方法避免了其他一些ICA方法必需的求逆运算。

step8:显示 ，并用下式计算 和的相关系数以定量评价和的相似性 5 实验结果

为了证明此方法的可行性和鲁棒性，做了大量的实验，现举一例：

选择的载体音频文件长度2秒，采样频率22.05kHz，分辨率16bit，水印图像是一 幅64×64的二值图像。 图(2)是原始音频信号；

图2 原始音频信号

因为人类的听觉具有掩蔽效应，即在时域上和频域上，强声音 信号分量可掩蔽附近（时间前后、频率上下）弱的声音信号分量，所以在嵌入水印后 不会影响原始音频文件的听觉效果。图(3)是加入水印后的音频信号；

图3 嵌入水印后的音频信号

图（4）是原始水印图像，图（5）是未对音频文件进行攻击时提取出来的水 印图像；

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/tu7f.html