摘要:本文提出一種基于音頻序列的分組量化數字水印算法，該算法通過音頻自身的序列來計算特征值，不僅使其具有更好地抗攻擊能力，而且充分利用了離散余弦變換的壓縮特性，改善了數字水印的壓縮與隱藏效果。在本文中通過選取中低頻系數與分組量化算法結合MP3壓縮特性來提高數字水印的不可感知性與魯棒性。在保證不可感知性與魯棒性的良好平衡的前提下，實現了數字水印的低通濾波，疊加噪聲，音頻壓縮等攻擊，均有較好的穩健性，特別是對于低通濾波與疊加噪聲有很強的抗攻擊能力。

　　關鍵詞:音樂水印;量化技術;音頻特征

　　隨著因特網的發展與普及，越來越多的數字產品在網上非法傳播，特別是音頻的非法傳播非常嚴重，本文針對音頻文件進行嵌入水印來有效防止音頻文件在網上的非法傳播。[1]目前音頻水印算法可歸納為兩類，即空間域算法與變換與算法。[2]

　　本文采用變換域分組量化水印方法，變換域水印方法比空間域水印方法具有較好的穩健性[3]且分組量化算法對于音頻攻擊具有很好的魯棒性(Robustness)，不可感知性(Inaudibility)和安全性(Security)。[1]為了發揮DCT(Discretecosinetransform)域的能量壓縮特性與改善人耳的聽覺透明性，文獻[4]提出將水印嵌入在音頻的中低頻系數上。

　　本文把水印信號嵌入到DCT系數的中低頻系數上，結合分組量化算法進一步提高了音頻的魯棒性與不可感知性。通過實驗可以看到不僅可以提高音頻文件的不可感知性，而且對于疊加噪聲，音頻壓縮，低通濾波等攻擊有較好的抗攻擊能力。

　　1水印嵌入和提取方案

　　本文提出一種簡單且易于操作的量化技術來對水印的特征值進行量化，這種量化算法不僅利用音頻自身的序列來計算特征值，而且通過實驗可以發現對于魯棒性與不可感知性也有較好的折中。

　　1.1水印嵌入過程

　　為了能更好地抵抗音頻壓縮與提高嵌入后的音頻噪聲比，本文中選取二維DCT后的中低頻系數，具體步驟如下:(1)首先把原始音頻根據水印信息的長度劃分成若干個小段;(2)在每一段中選取前N個序列，再把N個序列劃分成小塊;(3)把每一個長度為N/10塊的序列變成M*M的小塊;(4)對每一個M*M進行2DCT變換，選取K個中低頻系數，組成中低頻系數數組;(5)根據量化算法計算一段的特征值與嵌入強度，再將水印嵌入到音頻當中。

　　1.2水印提取過程

　　本文實現的是自適應混合域數字音頻水印算法屬于盲水印算法，故提取水印信號時不需要原始音頻載體。(1)把已嵌入水印的音頻載體根據水印的長度分段，再從每一段中取出前N個序列;(2)把前N個序列分成小塊，再形成M*M的小塊;(3)把每一個小塊進行2DCT變換，從中取出K個中低頻系數，組成數組;(4)計算每一段的特征值，然后跟集合Q0與Q1進行比較，確定水印信息。

　　2實驗結果及分析

　　本文針對不同的音頻進行了低通濾波(Low-passFiltering)，疊加噪聲(Addnoise)，音頻壓縮(Compressor)等攻擊實驗，分別以L/A/C表示，并檢測BER與SNR的值。實驗結果不同的音樂類型抵抗L/A/C攻擊的抵抗能力有所差異。Classical音樂對攻擊的抵抗能力最好，Rock音樂對各類攻擊的抵抗能力最差。其SNR分別為35dB和40dB，而針對C類攻擊的BER分別為0%和20%。

　　3結論

　　本算法實現根據音頻文件自身的序列來計算特征值與嵌入強度，不僅操作簡單而且易于實現。同時，通過實驗可以看到該算法對于低通濾波，疊加噪聲的攻擊有很好的抗攻擊能力。不過該算法也有一點不足之處，該算法對于音頻壓縮攻擊具有一定的缺陷，如何提高對音頻壓縮攻擊的抗攻擊能力是下一步的工作重點。

　　參考文獻:

　　[1]S.W.Shin，J.W.Kim，J.U.Choi.DevelopmentofAudioWatermarkingAlgorithmusingAudioFeatureQuantization.TelecommunicationReview.2002，12(5):654-662.

　　[2]LieWN，ChangLC.Robustandhigh-qualitytime-domainaudiowatermarkingsubjecttopsychoacousticmasking.In:ProceedingsoftheIEEEinternationalSymposiumonCircuitandSystem.Arizona，USA.2002，2:45-48.

　　[3]王向陽，楊紅穎，趙紅.一種可抵抗MP3壓縮的音頻水印算法.自動化學報，2007，33(3):248-252.

　　[4]朱奎龍，侯麗敏.抗解壓縮/壓縮攻擊的MP3壓縮域音頻水印.上海大學學報，2008，14(4):331-335.

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