一種基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法

2023-09-21 00:27:10

專利名稱：一種基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法
技術領域：
本發明涉及一種基於離散分數變換的魯棒音頻數字水印方法，是一種特別適用於數字音頻信號的版權保護的方法，即在常規音頻信號處理攻擊和惡意攻擊條件下，能有效地對數字音頻的版權進行保護。

背景技術：
伴隨著多媒體技術和網絡通信技術的迅猛發展，多媒體作品的傳播變得極大的方便、快捷。然而，另一方面，許多作者和出版商的智慧財產權也遭到了嚴重的侵犯，盜版、侵權等問題日益凸顯，因此，網絡環境下的版權保護問題已成為當前迫切需要解決的難題之一。目前，解決這類問題的數字水印技術越來越成為國內外學者研究的熱點。
一般地，數字水印技術主要分為兩類一類是基於空域的，文獻「Robust audiowatermarking in the time domain」(Paraskevi Bassia，Ioannis Pitas，Nikos Nikolaidis，IEEE Transactions on Multimedia，vol.3，no.2，pp.232-241，2001)、文獻「Robust andhigh-quality time-domain audio watermarking based on low-frequency amplitudemodification」(Wen-Nung Lie，Li-Chun Chang，IEEE Transactions on Multimedia，vol.8，no.1，pp.46-59，2006)和文獻「Anovel echo-hiding scheme with backward andforward kernels」(H.J.Kim，Y.H.Choi，IEEE Transactions on Circuits and Systems forVideo Technology，vol.13，no.8，pp.885-889，2003)是這類算法的典型代表；另一類是基於變換域的，較基於空域的算法而言，這類算法魯棒性較好，因而受到人們的廣泛青睞，這類算法大多是將原始信號通過某種變換由時域變換到頻域，然後，水印信號被嵌入到頻域係數中，最後再對修改後的頻域係數實施反變換，最終得到含水印信號。典型的變換主要有離散傅立葉變換、離散餘弦變換、離散小波變換等，然而，這些變換具有公開的特性，即變換的細節眾所周知，這很容易導致攻擊者對水印算法的惡意攻擊。文獻「A novel robust audio watermarkingscheme based on nonuniform discrete Fourier transform」(Ling Xie，Jiashu Zhang，Hongjie He，Chinese Journal of Computers，vol.9，pp.1711-1721，2006)針對公開的離散傅立葉變換域音頻水印算法，通過分析離散傅立葉變換域水印嵌入位置，惡意的修改固定頻率點的幅度和相位，在不影響不可感知性的前提下，成功的去除了水印。這說明了基於傳統變換的水印算法存在著易於遭受惡意攻擊的安全隱患。因此，研究一種能夠有效抵抗惡意攻擊的水印方案，具有重要的現實意義。
鑑於現有技術的以上缺點，本發明的目的在於提供一種基於離散分數變換(Discrete Fractional Transform，DFRT)的魯棒數字音頻水印算法，使其嵌入的水印信號不僅能夠有效抵抗常規信號處理攻擊(如疊加噪聲、有損壓縮、低通濾波、重新採樣等)，而且對惡意攻擊也具有很強的魯棒性。本發明的目的是通過如下的手段實現的。


發明內容
基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法，原始音頻信號通過變換後，水印信號被嵌入到頻域係數中，再對修改後的頻域係數實施反變換，最終得到含數字水印的音頻信號；其特徵在於，水印嵌入過程包括如下具體步驟 (1)先將原始音頻信號A分成許多不重疊的音頻段，音頻段的數量與二值圖像水印的總比特數一致； (2)對以上各音頻段作FFT，選擇各音頻段FFT域中頻係數實施水印的嵌入，根據密鑰Key1為各音頻段選擇離散分數變換的角度，根據密鑰Key2對二值圖像水印進行預處理； (3)對(2)所得各音頻段FFT域中頻係數實施離散分數變換，選擇各音頻段離散分數變換域係數中具有最大幅值的係數用於嵌入亂序水印，採用奇偶量化該係數的相位以嵌入水印比特，同時也相應的提高該係數的幅值； (4)嵌入水印後，對嵌入水印的離散分數變換域係數實施反變換，得到的係數代替音頻段FFT域對應的中頻係數，按照正對稱條件，修改相應的FFT域係數，對含水印的FFT域係數實施FFT反變換，獲得含水印的音頻段，最後，相互連接各含水印的音頻段獲得最終的含水印音頻。
本發明充分利用離散分數變換角度不確定性的特性，與現有的變換域音頻水印算法相比，本發明充分利用了離散分數變換角度不確定的特性，通過一定的規則選取每個音頻段特定的離散分數變換的角度。這樣既能保證本方法對常規音頻信號處理攻擊的魯棒性，又能充分的抵抗惡意攻擊更能有效的抵抗惡意攻擊，即攻擊者在破壞水印的同時，音頻信號的質量將嚴重下降。本發明對常規音頻信號處理攻擊也具有很強的魯棒性，算法簡單，容易實現，有利於魯棒音頻數字水印技術的實際應用。



如下 圖1為水印嵌入過程的工作框圖。
圖2為水印提取過程的工作框圖。
圖3本發明實施例所用原始原始音頻信號圖。
圖4本發明實施例所用二值水印圖 圖5為本發明實施例的虛警概率圖 圖6—圖11為離散分數音頻信號變換失真圖。
圖12—圖14為不同的攻擊程度(Attack Degree)下，運用兩種不同的攻擊方法提取水印的NC值圖。
圖15—圖17為不同的攻擊程度(Attack Degree)下運用兩種不同的攻擊方法提取水印的SNR值圖。
圖18為密鑰空間圖。
圖19為不同攻擊條件下水印檢測結果列表。

具體實施例方式 以下結合附圖和實施例對本發明的技術方案作進一步描述。
1、水印嵌入如圖1流程進行水印的嵌入。
(1)原始音頻信號分段將圖3所示的原始音頻信號A＝{a(i)|1≤i≤L}劃分成L1段，表示為As(g，l)，1≤g≤L1，1≤l≤L/L1，L1＝M×N，這裡，M×N是如圖4所示的二值水印W的大小，此實例取L＝2097152，M＝N＝64。
(2)快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform)對各音頻段做FFT，得 (3)選擇中頻係數選擇各音頻段FFT域係數四分之一處的連續的Nu個中頻係數用於水印的嵌入，表示為Cw＝{cw(g，h)|1≤g≤L1，1≤h≤Nu}，此實例選擇第50到第57個係數，即Nu＝8。
(4)各音頻段離散分數變換角度的選擇根據密鑰Key1＝{K1，K2，K3}，為各音頻段選擇特定的離散分數變換的角度，記為α(g)，1≤g≤L1。具體步驟如下 (4.1)基於用戶密鑰K1和K2，利用如下所示的Logistic映射生成長度為r的混沌序列{z11，z12，L，z1r}。
z1，k+1＝a1×z1，k×(1-z1，k)＝a1×z1，k-a1×z1，k2 這裡，a1是系統參數，z1，k代表Logistic映射的當前狀態，z1，k+1代表Logistic映射的下一狀態，a1∈(3.57，4]。系統參數用作用戶密鑰K1，系統初值用作用戶密鑰K2，即K1∈(3.57，4]，K2∈(0，1)，這裡不妨取r＝96。
(4.2)將上述混沌序列的元素作為Tent映射初值，執行如下的Tent映射 這裡，a2是系統參數，並且0<a2<1。Tent映射系統參數a2用作用戶密鑰K3。從而生成r個長度為t的混沌序列，這裡取t＝512，如下所示 {z11，z21，L，zt1} M {z1r，z2r，L，ztr} (4.3)組合由Logistic映射和Tent映射生成的混沌序列，獲得長度為r×t的實值序列 {z11，z12，L，z1r，z21，z22，L，z2r，L，zt1，zt2，L，ztr} 根據如下的閾值函數，生成1-D混沌二值序列 這裡，Th是閾值，並且0<Th<1，本文算法取Th＝0.5。
(4.4)將角度α的周期T劃分成Q等份。混沌序列S中，每q1個比特為一組，轉化為十進位數，獲得最終的組合混沌跳頻序列Fs，Q和q1的關係如下所示 此實例取q1＝12，Q＝4096，且組合混沌跳頻序列Fs的長度為M×N，這兒即為4096。
(4.5)按如下公式為每一音頻段選擇離散分數變換的角度 α(g)＝(Fs(g)-0.5)×T/Q 5、執行離散分數變換根據所選的特定的角度，對各音頻段的FFT域係數做離散分數變換cw＇(g)＝DFRT(cw(g)，α(g))，這裡DFRT(·)可以採用離散分數傅立葉變換，或離散分數正弦變換，或離散分數餘弦變換。
6、水印預處理為了消除像素之間的相關性，使水印系統的安全性得到增強，一般需要對原始水印進行預處理，W*＝S(W，Key2)，這裡S(·)表示預處理操作，Key2為密鑰。
7、水印比特的嵌入選擇各音頻段對應的離散分數變換域係數中幅值最大的係數，利用相位調製技術進行水印比特的嵌入，得到嵌入水印的離散分數變換域係數cw＂(g)。
8、離散分數反變換對嵌入水印的離散分數變換域係數cw＂(g)執行離散分數反變換cw*(g)＝DFRT(cw＂(g)，α(g))，用cw*替換As＇(g)對應的Nu個中頻係數得As*(g)。
9、快速傅立葉反變換根據FFT的正對稱條件，修改As*(g)中對應的係數得Aw*(g)，對含水印的係數Aw*(g)執行快速傅立葉反變換得第g段的含水印音頻Asw(g)。
10、含水印音頻段的組合將各含水印音頻信號Asw(g)，1≤g≤L1，按先後順序相互連接得含水印音頻Aw。
水印提取的主要步驟如下 1、待檢測音頻信號分段將待檢測音頻信號Au劃分成L1段，表示為Au(g)，1≤g≤L1。
2、快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform)對各待測音頻段做FFT，得Au＇(g)＝FFT(Au(g))。
3、選擇中頻係數與嵌入水印部分相似，選擇各待測音頻段FFT域係數四分之一處的連續的Nu個中頻係數用於水印的提取，表示為Cu(g，h)，1≤g≤L1，1≤h≤Nu。
4、各待測音頻段離散分數變換角度的選擇根據相同的密鑰Key1，為各音頻段選擇特定的離散分數變換的角度，記為α(g)，1≤g≤L1，對離散分數傅立葉變換而言，0≤α(g)<2π；對離散分數正弦變換和離散分數餘弦變換而言，0≤α(g)<π。
5、執行離散分數變換根據所選的特定的角度，對各待測音頻段的FFT域係數做離散分數變換Cu＇(g)＝DFRT(Cu(g)，α(g))，這裡DFRT(·)與嵌入部分採用的離散分數變換一致。
6、水印比特的提取選擇各待測音頻段對應的離散分數變換域係數中幅值最大的係數提取水印We＇。
7、獲得最終的水印按照水印嵌入部分的水印預處理的逆過程，重構原始的水印We。
a1∈(3.57，4]。系統參數用作用戶密鑰K1，系統初值用作用戶密鑰K2，即K1∈(3.57，4]，K2∈(0，1)，這裡不妨取r＝96。
(4.2)將上述混沌序列的元素作為Tent映射初值，執行如下的Tent映射 這裡，a2是系統參數，並且0<a2<1。Tent映射系統參數a2用作用戶密鑰K3。從而生成r個長度為t的混沌序列，這裡取t＝512，如下所示 {z11，z21，L，zt1} M {z1r，z2r，L，ztr} (4.3)組合由Logistic映射和Tent映射生成的混沌序列，獲得長度為r×t的實值序列 {z11，z12，L，z1r，z21，z22，L，z2r，L，zt1，zt2，L，ztr} 根據如下的閾值函數，生成1-D混沌二值序列 這裡，Th是閾值，並且0<Th<1，本文算法取Th＝0.5。
(4.4)將角度α的周期T劃分成Q等份。混沌序列S中，每q1個比特為一組，轉化為十進位數，獲得最終的組合混沌跳頻序列Fs，Q和q1的關係如下所示 此實例取q1＝12，Q＝4096，且組合混沌跳頻序列Fs的長度為M×N，這兒即為4096。
(4.5)按如下公式為每一音頻段選擇離散分數變換的角度 α(g)＝(Fs(g)-0.5)×T/Q (5)執行離散分數變換根據所選的特定的角度，對各音頻段的FFT域中頻係數做離散分數變換cw＇(g)＝DFRT(cw(g)，α(g))，這裡DFRT(·)可以採用離散分數傅立葉變換，或離散分數正弦變換，或離散分數餘弦變換。離散分數傅立葉變換的實現源於文獻「The discrete fractional Fourier transform」(C.Candan，M.A.Kutay，H.M.Ozaktas，IEEE Transactions on Signal Processing，vol.48，pp.1338-1353，2000)，離散分數正弦變換和離散分數餘弦變換的實現源於文獻「The discrete fractional Cosine and Sine transforms」(Soo-Chang Pei，Min-HungYeh，IEEE Transactions on Signal Processing，vol.49，no.6，pp.1198-1207，2001)。
(6)水印預處理為了消除像素之間的相關性，使水印系統的安全性得到增強，一般需要對原始水印進行預處理，W*＝S(W，Key2)，這裡Key2＝{K4，K5，K6}，S(·)表示預處理操作，其細節如下 (6.1)基於用戶密鑰K4和K5，利用如下Logistic映射生成混沌序列{z＇11，z＇12，L，z＇1M}。這裡，K4是系統的參數，K5是系統的初值，即K4∈(3.57，4]，K5∈(0，1)。
z1，k+1＝a1×z1，k×(1-z1，k)＝a1×z1，k-a1×z1，k2 (6.2)將上述混沌序列的元素作為初值，基於用戶密鑰K6，執行Tent映射，生成如下的混沌序列 {z＇11，z＇21，L，z＇N1} M {z＇1M，z＇2M，L，z＇NM} 這裡，K6是Tent映射的參數，K6∈(0，1)。
(6.3)組合由Logistic映射和Tent映射生成的混沌序列，獲得長度為M×N的實值序列 {z＇11，z＇12，L，z＇1M，z＇21，z＇22，L，z＇2M，L，z＇N1，z＇N2，L，z＇NM} (6.4)按照從大到小的順序對以上序列進行排序，獲得的降序序列對應元素在原始序列中的位置構成一隨機序列，表示為I＝{1≤I(i)≤M×N}，1≤i≤M×N，

1≤i1≤M×N，1≤i2≤M×N，i1≠i2，I(i1)≠I(i2)。
(6.5)按照行掃描順序，將2-D水印W轉化為1-D序列W1，則被置亂的1-D序列W2(i)＝W1(I(i))，1≤i≤M×N，按照逆的行掃描順序，從W2可獲得置亂後的2-D水印W*。
(7)水印比特的嵌入選擇各音頻段對應的離散分數變換域係數中幅值最大的係數，對其相位進行奇偶量化，以進行水印比特的嵌入，得到嵌入水印的離散分數變換域係數cw＂(g)，嵌入水印比特細節如下 Am＇＝Am+λ 這裡，Am是最大的幅值，對應的相位是θ(0≤θ<2π)，λ是一個正的實數，用於進一步分離嵌入水印的離散分數變換域係數。


是向下取整函數，step是奇偶量化步長。一般地，Inte×step＝2π，Inte是一個整數，且Inte≥2。
(8)離散分數反變換對嵌入水印的離散分數變換域係數cw″(g)執行離散分數反變換cw*(g)＝DFRT(cw＂(g)，-α(g))，用cw*(g)替換As＇(g)中對應的Nu個中頻係數得As*(g)。
(9)快速傅立葉反變換根據FFT的正對稱條件，修改As*(g)中對應的係數得Aw*(g)，對含水印的係數Aw*(g)執行快速傅立葉反變換得第g段的含水印音頻Asw(g)。
(10)含水印音頻段的組合將各含水印音頻信號Asw(g)，1≤g≤L1，按先後順序相互連接得含水印音頻Aw。
2、水印提取如圖2流程進行水印的提取。
(1)待檢測音頻信號分段將待檢測音頻信號Au劃分成L1段，表示為Au(g)，1≤g≤L1。
(2)快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform)對各待測音頻段做FFT，得Au＇(g)＝FFT(Au(g))。
(3)選擇中頻係數與嵌入水印部分相似，選擇各待測音頻段FFT域係數四分之一處的連續的Nu個中頻係數用於水印的提取，表示為Cu(g，h)，1≤g≤L1，1≤h≤Nu。
(4)各待測音頻段離散分數變換角度的選擇根據相同的密鑰Key1，為各音頻段選擇特定的離散分數變換的角度，記為α(g)，1≤g≤L1。
(5)執行離散分數變換根據所選的特定的角度，對各待測音頻段的FFT域係數做離散分數變換Cu＇(g)＝DFRT(Cu(g)，α(g))，這裡DFRT(·)與嵌入部分採用的離散分數變換一致。
(6)水印比特的提取選擇各待測音頻段對應的離散分數變換域係數中幅值最大的係數提取水印We＇，如下所示
這裡，θw＝{0≤θw(g)<2π|1≤g≤L1}，它是各待測音頻段離散分數變換域最大幅值的係數對應的相位角的集合。
(7)獲得最終的水印按照水印嵌入部分的水印預處理的逆過程，重構原始的水印We。
本發明方法的效果可以通過以下的性能分析驗證 1、嵌入容量分析 假設原始音頻信號的採樣率為fs(Hz)，每個音頻段的樣本數為N＇，則本方法的嵌入容量PL定義為 這裡，PL的單位為bit/s。N＇越大，嵌入容量越小。
2、虛警概率分析 虛警概率(False Alarm Probability)是指不含水印的音頻被檢測含有水印的概率。虛警概率越小，水印系統的性能越好。
假設從一個未含水印的音頻段中提取的水印為一隨機變量，其可能的取值為0或1，概率為p1，p1被進一步假設為1/2。設總的比特數為d，b是匹配的比特數，則依照貝努利假設，有 如果匹配的比特數大於d×(1-BER)，則音頻將被聲稱是含水印的。這裡，BER取值為20％，則

的概率即為虛警概率，定義為
由以上的兩個公式可得


因此，該水印算法的虛警概率為

圖5給出了當d∈[10，90]時的虛警概率，由圖5可知，當d≥30時，虛警概率趨於0。
3、嵌入失真分析 水印引起的失真主要依賴於嵌入容量PL，參數λ，奇偶量化步長step。嵌入容量PL越大，音頻段的長度越小，水印比特引起的失真越大。參數λ和奇偶量化步長step與失真是一致的，即參數λ或奇偶量化步長step越大，失真越大。所以，參數λ或奇偶量化步長λ應有自己的取值範圍。
(3.1)選擇合適的λ 在沒有嵌入水印的前提下，離散分數變換域最大的幅值被增加λ，計算修改後音頻信號的失真如圖6-8所示，依次對應離散分數傅立葉變換，離散分數正弦變換，離散分數餘弦變換。其中橫坐標表示λ的修改值，縱坐標表示修改的音頻信號的SNR。
由圖6-8可以看出，當SNR的閾值設為30dB時，對離散分數傅立葉變換和離散分數正弦變換而言，λ的取值範圍為(0，0.23]，對離散分數餘弦變換而言，λ的取值範圍為
。
(3.2)選擇合適的step step的合適取值範圍與λ有關，即λ不同，step的取值範圍也不同。因為總的失真是一定的，由λ引起的失真越大，則由step引起的失真越小；反之。圖9-11給出了當λ取不同值時，對三種不同的離散分數變換而言，step的合適取值範圍。
由圖9-11可以看出，當SNR的閾值設為30dB時，當λ＝0.001時，離散分數傅立葉變換域的step的取值範圍為(0，π]，當λ＝0.07時，離散分數正弦變換域的step的取值範圍為(0，1.358]∪[1.658，π]，當λ＝0.15時，離散分數餘弦變換域的step的取值範圍為(0，0.815]。
當λ＝0.15且step＝π/8時，使用離散分數傅立葉變換，離散分數正弦變換，離散分數餘弦變換獲得的含水印音頻信號的SNR值分別為32.4019dB，32.3492dB，32.4314dB，由此，可以看出本方法具有良好的不可感知性。
4、抗常規音頻信號處理攻擊的魯棒性 為了驗證本方法對常規音頻信號處理攻擊的魯棒性，含水印音頻信號遭受了不同的攻擊，如MPEG壓縮，重採樣，附加噪聲等。從受攻擊含水印音頻信號中提取的水印的NC值和BER值如表1所示。可以看出，本發明算法對常規音頻信號處理攻擊具有良好的魯棒性(λ＝0.15且step＝π/8)。各種不同的攻擊如下 附加噪聲。添加信噪比為65dB的高斯噪聲。
低通濾波。低通濾波器的截止頻率為20kHz。
回聲。回聲延遲100ms，衰減50％。
重採樣。含水印音頻信號分別被下採樣至11.025kHz和22.05kHz，然後各自又被上採樣至44.1kHz；分別上採樣至176.4kHz，88.2kHz，然後各自又被下採樣至44.1kHz。
幅度符號置反。利用GoldWave將含水印音頻信號的歸一化幅度符號取反。
擴展。利用GoldWave對含水印音頻信號進行擴展，增量分別為6.0206dB和-6.0206dB。
MPEG壓縮。含水印音頻信號被實施不同比特率的MPEG壓縮攻擊(128kbps，112kbps，96kbps，80kbps，64kbps，56kbps，48kbps)。
混響。利用GoldWave對含水印音頻信號進行混響攻擊(時間1s，音量-21dB)。
平滑濾波。利用GoldWave對含水印音頻信號進行平滑濾波。
5、抗惡意攻擊的魯棒性 兩種不同的惡意攻擊方法被用來驗證本方法對惡意攻擊的魯棒性。一個是攻擊者以固定的角度攻擊含水印音頻(Attack Method 1)，另一個是攻擊者通過猜測密鑰，來攻擊含水印音頻(Attack Method 2)。然後，可以通過修改離散分數變換域最大幅值的那個元素的幅值，或相位，或兩者均被修改，來破壞水印。實驗時採用了如下方式報導結果對離散分數傅立葉變換而言，把具有最大幅值的係數的幅值修改為次大幅值的99％；對離散分數正弦變換而言，將具有最大幅值的係數的相位增加3π/16；對離散分數餘弦變換而言，具有最大幅值的係數的幅值和相位均作修改，修改量同上。圖12-14給出了在不同的攻擊程度(AttackDegree)下，運用兩種不同的攻擊方法，提取水印的NC值。圖15-17給出了對應的SNR值與攻擊程度的關係。由圖12-17可知，當水印被破壞時，攻擊後的含水印音頻信號的SNR值很低，已經沒有使用的價值。因此，本方法能夠有效的抵抗惡意攻擊。
6、安全性分析 根據Kerckhoff法則，信息系統的安全性不應依賴於算法的隱秘性，而應依賴於密鑰。因此密鑰空間的大小影響著信息系統的安全性。本發明算法使用密鑰Key1＝{K1，K2，K3}來生成組合混沌跳頻序列選擇特定的角度；利用密鑰Key2＝{K4，K5，K6}生成隨機序列來置亂水印，以增強安全性。圖18給出了關於密鑰K1～K6的密鑰空間，由圖可以看出密鑰K1和K4的密鑰空間為0.43/10-15＝0.43×1015。密鑰K2和K5，K3和K6的密鑰空間分別為1/10-19＝1019和1/10-18＝1018。所以整個水印系統的密鑰空間為0.432×10104，足夠大的密鑰空間保證了系統的安全性。
權利要求
1、一種基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法，原始音頻信號通過變換後，水印信號被嵌入到頻域係數中，再對修改後的頻域係數實施反變換，最終得到含數字水印的音頻信號；其特徵在於，水印嵌入過程包括如下具體步驟
(1)首先將原始音頻信號A分成許多不重疊的音頻段，音頻段的數量與二值圖像水印的總比特數一致；
(2)對以上各音頻段作FFT，選擇各音頻段FFT域中頻係數實施水印的嵌入，根據密鑰Keyl為各音頻段選擇離散分數變換的角度，根據密鑰Key2對二值圖像水印進行預處理；
(3)對(2)所得各音頻段FFT域中頻係數實施離散分數變換，選擇各音頻段離散分數變換域係數中具有最大幅值的係數用於嵌入亂序水印，採用奇偶量化該係數的相位以嵌入水印比特，同時也相應的提高該係數的幅值；
(4)嵌入水印後，對嵌入水印的離散分數變換域係數實施反變換，得到的係數代替音頻段FFT域對應的中頻係數，按照正對稱條件，修改相應的FFT域係數，對含水印的FFT域係數實施FFT反變換，獲得含水印的音頻段，最後，相互連接各含水印的音頻段獲得最終的含水印音頻。
2、根據權利要求1所述之一種基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法，其特徵在於，所述離散分數變換可以採用離散分數傅立葉變換或離散分數正弦變換或離散分數餘弦變換。
3、根據權利要求1所述之一種基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法，其特徵在於，水印提取過程與其水印嵌入過程相類似，即首先將待檢測音頻信號Aw分成許多不重疊的音頻段，然後，對各音頻段作FFT，選擇各音頻段FFT域中頻係數，根據密鑰Keyl為各音頻段選擇離散分數變換的角度，接著，對各音頻段FFT域中頻係數實施離散分數變換，選擇各音頻段離散分數變換域係數中具有最大幅值的係數提取亂序水印比特，按照二值圖像水印預處理的逆過程，根據密鑰Key2由亂序水印比特流恢復出魯棒水印。
全文摘要
本發明公開了一種基於離散分數變換的魯棒數字音頻水印方法，通過對原始音頻信號進行分段FFT；選擇各音頻段FFT域中頻係數實施水印的嵌入；對嵌入水印的離散分數變換域係數實施反變得到的係數代替音頻段FFT域對應的中頻係數等主要步驟，最終得到含數字水印的音頻信號。與現有的變換域音頻水印算法相比，本發明充分利用了離散分數變換角度不確定的特性，通過一定的規則選取每個音頻段特定的離散分數變換的角度。這樣既能保證本方法對常規音頻信號處理攻擊的魯棒性，又能充分的抵抗惡意攻擊，即攻擊者在破壞水印的同時，音頻信號的質量將嚴重下降。本發明對常規音頻信號處理攻擊也具有很強的魯棒性，算法簡單，容易實現，有利於魯棒音頻數字水印技術的實際應用。
文檔編號G10L19/00GK101441870SQ20081014790
公開日2009年5月27日 申請日期2008年12月18日 優先權日2008年12月18日
發明者王宏霞, 範明泉 申請人:西南交通大學