基于采样点倒置和BP网络的音频掩密算法

杨艳秋; 李建勇; 曹长修

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基于采样点倒置和BP网络的音频掩密算法

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为了更好地提高音频数字水印的鲁棒性和不可感知性的平衡,利用神经网络的自学习和非线性映射能力,提出一种基于采样点倒置和反向传播神经网络的音频水印算法.算法首先对载体音频进行分帧,利用倒置的方法在音频中嵌入秘密信息;再利用BP算法对含密音频和载体音频建立人工神经网络,接受端利用该网络提取秘密信息.实验表明,该算法不仅具有良好的不可感知性,能够抵抗诸如低通滤波、加噪声、回声、重采样、MP3解压缩等攻击,特别还能抵抗DA/AD转换和各种去同步攻击.

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来源
《华中科技大学学报：自然科学版》 |2009年第12期|13-15|共3页
作者
杨艳秋; 李建勇; 曹长修;
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作者单位

重庆大学自动化学院;

重庆400030;

重庆通信学院四系;

重庆400035;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
信息隐藏; 反向传播神经网络; 数字水印; 鲁棒性; 去同步攻击; 采样点倒置;

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