一种基于小波变换的音频零水印算法

第2 6卷第 9期2 0 0 9年 9月

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电

工

程

Vo I . 2 6 No . 9Se p. 2 00 9

Me c h an i c a l& El e c t r i c a l En g i n e e r i n g Ma g a z i n e

一

种基于小波变换的音频零水印算法吴国华，吴秦寒，周晓栋(杭州电子科技大学图形图象研究所，浙江杭州 3 1 0 0 1 8 )

摘要：针对目前音频水印算法中存在不可听见性和鲁棒性矛盾的问题，提出了一种基于小波变换的数字音频零水印算法，该算法利用音频的重要特征来构造水印信息。首先对数字音频信号进行 3层小波

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变换，然后利用音频段中的小波系数并采用均值量化方法构造零水印。实验结果表明水印具有不可听见性，经过 m p 3压缩、低通滤波、重采样、噪声干扰等水印攻击后，水印系统仍然具有强的鲁棒性。 关键词：数字水印；小波变换；零水印；鲁棒性中图分类号： T P 3 0 9 文献标识码： A 文章编号： 1 0 0 1— 4 5 5 1 ( 2 0 0 9 ) 0 9— 0 0 1 6— 0 4

T

l。

一" Ⅶ0 引言随着数字化音像制品的大量制作和发行，互联网上大量盗版的音乐作品被无偿使用，音乐制作人的损失巨大，音频数据的版权保护显得越来越重要。音频水印是一种很好的版权保护手段，已经成为数字水印

越大。有意义的水印信息 (如姓名、地址、商标、印

鉴等)通常是非常大的，嵌入的水印信息太少，则不足以表达充分的意义。而有意义的水印，特别是有意义的字符串，在检测时都要求有很高的正确率，甚至达到完全正确。怎样缓解水印的信息量、不可感知性和鲁棒性之间的矛盾是值得探讨的 。

的一个重要研究方向。 。但现有的技术里还不能应用到知识产权保护。同时因为人类的听觉系统比视觉系统灵敏得多，研究数字音频水印的路比研究数字图

本研究基于上面的问题，提

出一种零水印算法，该算法可以利用音频的重要特征来构造水印信息，而不会修改音频的这些特征，把这种不修改原音频任何特征的水印称为零水印。这里所定义的零水印方法是一种新的数字水印方法，很好地解决了不可见数字水印的可感知性和鲁棒性之间的矛盾。

像水印的路要长。音频水印最重要的两个特性是鲁棒性和不可听见

性，目前大部分算法都没有把鲁棒性和不可听见性很好地结合起来，而这两个特点却是音频水印最重要的特点，因此鲁棒性和不可听见性的统一性是目前研究

1算法的基本思想首先将原始音频数据进行小波分解，并将水印图 像转换为{ 0, 1}序列。然后对小波域的低频系数进行均值量化运算后得到一维序列，并将其和水印图像的

的重点。同时，在一定长度的音频内，水印的信息

量受到一定限制，水印信息量太大，则可能保证不了水印的不可感知性，水印信息量越大，对原始音频的影响收稿日期： 2 0 0 9— 0 3—0 2

作者简介：吴国华 ( 1 9 7 0一),男，山东济南人 0研究员，主要从事图像、语音信号处理等方面的研究 . E - m a i l:w u g h@h d u e d u . e n通信联系人：吴国华，男，副研究员. E— ma i l: w u g h@h d u . e d u . c n

第 9期

吴国华，等：一种基于小波变换的音频零水印算法

一

维序列进行异或运算，最后得到可以认证音频信号

的水印信息，水印构造算法和水印提取算法如图 1所示。

( a )水印构造

进行均值运算的目的是：通过比较( b )水印提取

和的大

小关系从音频中得到信息 U ( i ),其表示形式：图 1 水印构造算法和水印提取算法

f u ( i )= i f 2 i )> f ( 2 i ( 1, 2…Ⅳ )【 U( i )=0 i f_厂 ( 2 i )≤f ( 2 ) ( 5 )

本研究算法选择小波变换，主要是考虑到小波变换有以下几个优点：

将水印信号 U ( i )和 W( k )进行异或运算，得到一组序列，并记为 V ( i )。V ( i )

如同商品的条形码一样， 这种水印可以看作是印证音频文件的“身份证”。由于水印并没有真正地嵌入到原始音频中，在构造水印

( 1 )小波变换具有时频局部性，利用这一特性可

以提高在频域中提取水印的正确率； ( 2 )小波变换更具有灵活性，因为小波变换会有不同分解层数和小波基可供选择； ( 3 )计算量小，设音频样本的长为 N, D C T和 F F T 的计算量为 O( N×l o g ( N) ),而小波变换的计算复杂度为 O( L× N) (其中是小波滤波器的长度 )。

的时候要用 V ( i )进行同样的异或运算，以得到 W( k ), 在版权产生争议时，版权所有者能够证明其所有权。

3水印提取算法受水印保护后的原音频在传输过程中会受到一定

2水印嵌入算法为了具有更好的直观性，本研究的水印信号为一幅有意义的二值图像，可表示为：

的攻击处理，因此得到的待检测音频是原始音频经过各种可能攻击后的音频，设 A是待检测的音频信号， 提取水印过程分为以下步骤：步骤 1:对A进行小波变换，利用式 ( 3 )选取三级小波分解的近似分量 C A ( 3 ):

V={ ( i, ), 0≤ i,<M}, V ( i, )∈{ 0, 1}( 1 ) 在小波分解原始音频信号之前，要对二值图像进行降维处理： W={ W( k )= ( i, ), 0≤ i,<M, k= m X m}( 2)

DWT ( A )= C ( 3 )0 D( 3 )① D( 2 )① D( 1 );( 6)

步骤 2:提取水印信息，得到近似分量 C A( 3 )后，将 C A( 3 )记为系数 .厂，进行均值插值运算：f ( 2 ): ( 1, 2…Ⅳ);( 7)

则得到一维二值序列 W( k )。设 A就是构造水印的音频段信号，选择合适的小波基，将信号 A作 3级离散小波分解： DWT ( A): C ( 3 )① D( 3 )① D( 2 )① D( 1 )( 3 ) 式中 C ( 3 ), D( 3 )一 3级小波分解的近似分量和细节分量。

提取系数 U( i ):

f U ( i )= i f 2 i )>厂 ( 2

( 1, 2…Ⅳ );【 U ( i )=0 i f f ( 2 i )≤f ( 2 i )( 8 )

由于小波分解的近似分量对于各种攻击具有非常

好的鲁棒性，选择近似分量 c( 3 )构造水印信号；选取 C ( 3 )系数/中的前 2 N个系数，执行均值插值运算：f ( 2 ): ( 1, 2…Ⅳ)( 4)

步骤 3:由公式 ( 6 )得到信号 ( i ),将 ( i )和 ( i )进行异或运算，得到一组水印的一维序列。将水印

的一维序列升维成二维水印图像，得到水印图像。

4算法性能分析低频是音频信号中最重要的特征，同时是能量最集中的部分，在对音频信号的质量不造成破坏的基础

式中

:一均值插值之后 2 )系数值； 一均值插值

之前的.厂 ( 2 i )的系数值。 均值插值运算的原理如图 2所示。

上，对音频信号的处理应该减少对低频系数的修改。

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任何对音频信号的攻击及处理所引起的对音频信号低频系数的修改是比较小的，否则音频信号的音质会被严重地破坏。本研究的算法特点是：

l 科大}一 图 3水印图像 ( NC=1, S G=5 . 0)

( 1 )零水印的嵌入过程是利用原始信号中重要的特征，以达到使水印具有良好鲁棒性的目的；

( 2 )本算法利用离散小波变换对原始音频信号进行分解，利用其低频系数构造水印，在构造水印的过程中并不修改原始音频；

以下是未受攻击及通过各种攻击后提取出来的水印图像：

( 1 )重采样。将嵌有水印的音频信号由 4 4 . 1 k H z 下采样到 2 2 . 0 5 k Hz,再上采样到 4 4 . 1 k H z。如图 4所示。

( 3 )一般的算法是采用量化系数的方法，在音频受到攻击之后，系数大小会受到影响，因此提取时容易 m错。均值插值提取水印的过程是通过比较系数的大小来提取水印。由于受到攻击后，系数之间的大小关

系相对比较稳定，均值插值具有很高的稳定性，算法具有很好的鲁棒性。

5 实验结果本研究使用归一化相关系数和音频质量评价标准 ( P

A Q M)来衡量算法的性能。归一化相关系数的定义如下：

√耋 c , √塞 c 。 ( 9 )P A Q M衡量嵌入水印后的音频感知质量，该标准

通过给出一个客观评分来评价音频信号的感知质量，实验和理论分析表明该客观评分与人耳对音频/语音信号的主观感觉密切相关。通常把 P A Q M的评分对

应到一个主观评分等级，以便更为直观地了解待测信号与参考标准信号的听觉感知差异，主观评分等级共分为 5等，如表 1所示。表 1 听觉感知质量评价等级 S G

~ 磷一 一~麟 一一一 一如一 震

S G5 . 0

听觉感知质量描述不可感知( I mp e r c e p t i b l e )

一 一一一 一 ~ ~

4 . 03 . 0 2 . 0 1 . 0

可听见，但不烦人 ( P e r c e p t i b l e, b u t n o t a n n o y i n g )轻微烦人 ( S l i g h t l y a n n o y i n g ) 烦人 ( An n o y i n g ) 非常烦人 ( V e r y a n n o y i n g )

本仿真实验以一段人声 (单声道， 4 4 . 1 k H z, 1 6 位， 1 5 S长)为例进行测试，利用 d b一 4小波基对原始

音频进行 3级小波分解，根据分解出来的第 3级低频系数构造水印，水印为 6 4× 6 4的二值图像，如图 3所示。这个图像水印是在音频段没有经过任何攻击情况下提取出来的，结果显示归一化相关系数为 1, S G为 5 . 0,即提取的水印没有任何错误。图 8低通滤波水印图像 ( NC= 0 . 8 3 7 1, S G= 4 . 5 7 )

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(上接第 1 5页)

(如：命名空间、 P a r t y I d、 P a r t y R e f等等，已经很少 )逐一直接进行匹配，以及从两个 C P P文档中提取所要匹配

g i n g、 S i mp l e P a r t、 S e c u r i t y D e t a i l s和 C e r t i i f c a t e )进行分块处理，并未扩展到所有的元素，通用性有限，不适应 C P P A规范在结构上的大幅度调整。

因此，继续对本算法进行研究和改进，使之不仅能够适应 C P P A规范的微调，同时也能适应 C P P A规范在结构上的大调整将是下一步的研究目标。

的块，并把这些块当作参数传递给 Ma t c h E l e me n t函数进行匹配。当主函数运行完成后，如果未产生严重的匹配错误，则一个 C P A文档也就产生了，同时产生的还有一个记录匹配过程的日志文件和记录匹配差距的

列表文件 ( x m l文件)。

本研究提出的方法已经成功地应用于第三方物流信息管理系统和旅游景区综合服务与综合管理系统， 实现了多信息系统的数据交换。

参考文献 ( Re f e r e n c e s ):

[ 1]吴

晨.用 e b X ML构筑全球电子商务运作基石[ D] .北

京：对外经济贸易大学信息学院， 2 0 0 2 . [ 2] 王万良，孟强 . e b X ML互操作性测试模型及其实现技

4 结束语e b X ML毕竟还是一个新生的标准，它在许多方面

术研究[ J] .系统仿真技术， 2 0 0 7, 3 ( 3 ): 1 8 2—1 8 6 .[ 3] e b X M L T e c h n i c a l A r c h i t e c t u r e P r o j e c t T e a m. e b X ML T e c h n i—

c a l A r c h i t e c t u r e S p e c i i f c a t i o n ( V e r s i o n 1 . 0 . 4 )[ E B/ O L] . [ 2 0 0 1— 0 1— 0 1] .h t t p:// w w w . e b x m 1 . o r g/ s p e c s/ e b T A . p d f . [ 4] O A S I S e b X ML C o l l a b o r a t i o n P r o t o c o l P r o i f l e a n d A g r e e me n tTe c h ni c a l Co m mi t t e e. Co l l a b o r a t i o n— Pr o t o co l P r o il f e a n d A—

还是不成熟的，其规范在今后的一个时间内必将经历一

个不断修改微调的阶段。本研究介绍的 C P A合成

算法不仅简化了 C P A合成时的程序设计量，同时也使该 C P A合成过程具备了一定的应

变能力：当新的 C P—

g r e e me n t S p e c i i f c a t i o n ( V e r s i o n 2 . 0)[ E B/ O L] .[ 2 0 0 2—0 1— 0 1] .h t t p:// w w w . e b x m1 . o r g/ s p e c s/ e b C C P . p d f . 5] 赖胜强. e b X ML中 C P P文档扩展模型的研究与应用[ D] .广州：华南理工大学计算机系， 2 0 0 2 .

P A规范制定后，只需要对 i n i文件中的相关元素的匹

配表达式进行修改而不用修改原程序，就可以使该算法适应新规范的要求。 本算法只实现了对 8大元素 ( T h i s P a r t y A c t i o n B i n d—i n g、 De l i V e r y Cha nn e l、 Do c Ex c h a n g e、 Tr a ns po r t、 Pa c ka—

[ 6] T i m Mc G r a t h .e b X ML C P A F o r m a t i o n P r o c e s s[ M] .C u I t i nUn i v e r s i t y o f Te c hn o l o g y, 20 04.

[编辑：李辉]

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/zv7j.html