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1、题 目： 基于小波变换和均匀量化的音频水印 年 月 日毕业设计中文摘要基于小波变换和均匀量化的音频水印摘要：随着数字信号处理技术的飞速发展，数字媒体的复制、加工以及传播变得非常方便，但作品侵权更加容易。音频是人类交流的一种重要工具，在音频信号中嵌入水印可以保护音频产品的知识产权。本文首先介绍了数字水印技术研究的意义和背景以及国内外的研究现状。其次通过对音频水印技术的概述引出了本文重点研究的算法基于小波变换和均匀量化的音频水印。最后，对音频水印的嵌入和提取进行研究，以音频作为载体，采用小波变换及均匀量化方法将数字信息嵌入到载体音频中。同时将水印图像进行置乱以增加保密性和安全性，对音频信号进行小波
2、变换，在其系数中嵌入水印，再对小波系数进行均值量化，从而实现在音频文件中嵌入图像水印信息，使水印具有较好的不可感知性和良好的抗攻击性。关键词： 小波变换 均匀量化 音频水印毕业设计外文摘要Title Audio Watermark Based on Wavelet Transform and Uniform Quantization AbstractWith the digital signal processing technology in the rapid development, the replication, processing and dissemination of the
3、 digital media has become very convenient. However, it is easier for works to infring. Audio is an important tool of human communication. Embed watermark in the audio signal audio product can protect the intellectual property.First, this paper describes the significance of digital watermarking techn
4、ology and the background and status of domestic and foreign research. Second, through the overview of the audio watermarking technology, it leads to the algorithm of this paper focuses on- audio watermarking based on wavelet transform and uniform quantization . Last, this paper studies the embedding
5、 and extraction of audio watermark, takes the audio as a carrier, and embeds digital information into the audio through wavelet transform and uniform quantization method.Meanwhile it scrambles the watermark image to increase the privacy and security, transforms the audio signal, embeds watermark in
6、the coefficient, quantitates wavelet coefficients, achieves watermark images embedded in the audio file, and makes the watermark have good non-sensory and non-aggressive resistance.Keywords： Wavelet Transform Uniform Quantization Audio Watermarking目 次1 引言 11.1研究背景及意义 11.1.1数字水印的特点 11.1.2数字水印的分类 11.2
7、 国内外研究现状 41.2.1数字水印技术 41.2.2音频数字水印研究概况 41.3论文内容安排 52音频数字水印技术概述 62.1 人耳的听觉性 62.2 音频水印的特点 62.3音频水印的数字化 72.4常见的音频水印算法72.4.1基于时域的算法 72.4.2基于变换域的算法 82.5常见的水印攻击 92.6数字水印的评价方法92.6.1主观评价 92.6.2客观评价93基于小波变换和均匀量化的音频水印原理113.1水印的预处理 113.2小波变换和均匀量化原理 123.3数字水印算法原理 133.4 水印嵌入算法 133.5水印提取算法 143.6水印的嵌入和提取流程 154实验结果
8、及测试164.1水印的置乱和提取 164.2水印的测试 174.2.1水印的噪声攻击 174.2.2水印的压缩攻击 194.2.3水印的隐蔽性测试 20结论 26参考文献 27致谢 291 引言1.1研究背景及意义随着数字信号处理技术于计算机网络技术的飞速发展，使得数字媒体的复制、加工以及传播变得非常方便，也给音乐、电视、电影、书籍与计算机软件等行业带来了无限的商机与巨大的利益，但随之而来的副作用也十分明显：作品侵权更加容易，篡改更加方便，任何人都可以通过网络轻易获取他人的原创作品，尤其是数字化图像、电影、音乐，等等，甚至不经过作者的同意而任意复制修改，从而侵害了作者的著作权，在此情形下，传统
9、的数字媒体产权保护法数字加密，已经远远不能满足多媒体信息版权保护的要求，为了解决这一难题，20世纪90年代初，国际上提出了一种全新有效的数字信息产品版权保护和数据安全维护技术数字水印技术（Digital Watermaking Technique）。数字水印是向被保护的数字多媒体（如音频、图像、视频等）嵌入的隐藏信息，这些隐藏信息通常可以用来证明数字作品的版权归属、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为以及提供产品的附加信息等。隐藏信息可以是作者的序列号、公司标志、产品的相关信息、有意义的文本等等。1.1.1 数字水印的特点一般来说，数字水印具有以下特点12：（1）安全性：数字水印应该是安全的，不
10、易被篡改，易于抵抗攻击。（2）鲁棒性：被保护的数字作品经过攻击后，嵌入的水印仍能以一定的正确概率被检测到，保持一定的完整性。可能的攻击包括滤波、噪声、压缩等等。（3）不可感知性：数字作品嵌入水印后，不容易被感觉到，也不会引起作品质量的明显下降，即使采用统计的方法也不能提取或确定水印的存在。（4）可证明性。能够为受到保护的数字作品的版权归属提供可靠的证明，从而避免多重版权的纠纷。1.1.2 数字水印的分类按照水印的载体划分，可以把水印分为文本水印、音频水印、图像水印、视频水印等等。随着信息技术的发展，新兴的数字多媒体出现，同时也会产生相应的水印技术。按照水印的特性划分，可以把数字水印分为可见水印
11、和不可见水印。可见水印就是可以看见的水印，主要用于图像中。不可见水印在表面上不可以看见，广泛应用于数字作品的版权保护中。按照水印的检测过程划分，可以将数字水印划分为非盲水印、半盲水印和盲水印。非盲水印在检测过程中需要原始数据和水印的参与；半盲水印检测时不需要原始数据，但需要原始的水印；盲水印只需要密钥，不需要原始数据和原始水印的参与。按照水印的内容划分，可以将数字水印划分为有意义水印和无意义水印。有意义水印是指水印本身是某个数字图像或数字音频片段的编码；而无意义水印则只对应于一个序列号。按照水印的隐藏位置，可以将数字水印划分为时（空）域水印和变换域数字水印。时（空）域水印是直接在信号空间上叠加
12、水印；而变换域水印则是将信号经过域变换后叠加水印，包括DFT域、DCT域和小波域变换上嵌入水印3。数字水印技术以其较好的不可感知性、鲁棒性、可检测性以及安全性，成为知识产权保护的一种有效手段。数字音频水印技术就是利用人类听觉系统的冗余，在不影响原始音频质量的条件下，向其嵌入与版权所有者有关的秘密信息，以及音乐制品的版权归属。数字水印技术作为一种有效地的数字产品所有权保护技术，它有着广阔的应用市场。数字水印技术主要应用于以下几个方面：(1)数字作品的版权保护。作为水印嵌入到音频中的信息可用于标志版权所有者，在版权纠纷中，如果音频的版权所有者事先对数字作品加了水印，可利用掌握的密匙从图像中提取水印
13、，证明自己的版权，维护自己的权益。(2)电子商务的发展。电子商务使互联网成为企业的生命线，保护企业网页安全不仅是对知识产权的保护，更是对商业利润的保护，在企业网页中嵌入数字水印后，可以有效地保护网页的安全性和完整性。(3)商务交易中的票据防伪。随着高质量输入和输出设备的发展，特别是高精度彩色喷墨，激光打印机和高精度彩色复印机的出现，使得货币、支票和其他票据的伪造变得更加容易。目前，美国、日本以及荷兰都开始研究适用于票据防伪的数字水印。(4)音像数据的隐藏标识和篡改保护。在某些特定的情况下，提示数据的标识信息往往比数据本身更具有保密价值，如遥感图像的拍摄日期、经纬度等。没有标识信息的数据有时候根
14、本无法使用，但直接将这些信息标记在原始文件上又很危险，数字水印技术提供了一种隐藏标识的办法，标识信息在原始文件上看不到，只有通过特殊的阅读程序才能读取。(5)数字指纹。为了避免未经授权的复制和分发可公开得到的多媒体内容，作者可在每个产品中分别嵌入不同的水印，即“数字水印”。当发现未经授权的拷贝时，可通过检索“指纹”追踪其来源，在此应用中，水印必须是不可见的，而且能抵抗恶意的擦除、伪造以及合谋攻击等。随着研究的深入和发展，数字水印的系统的性能不断提高，其应用领域也不断扩展。如今，该技术已被应用到数字图像、数字音频、数字视频、数字电视、电子书籍、三维图形及计算机软件产品等许多方面。媒体也期望借助数
15、字水印技术对数字媒体进行有效地版权保护。数字水印技术的研究以计算机科学、密码学、通信理论、算法设计和信号处理等理论为基础。围绕数字水印技术所需要解决得关键问题包括：具体应用中水印选择与宿主容量估计；水印检测差错率与快速检测算法；包含人眼视觉系统、人耳听觉系统特性利用在内的水印系统模型；水印安全算法论证；水印攻击与水印稳健性评价；多重水印鉴别；水印与密码系统的结合；水印与信源、信道编码技术的结合；水印与印刷技术的结合等。数字水印技术在产业化的道路上已经迈开步伐，起初仅仅作为图像处理软件的插件，而今开始已经向大型商业化软件发展，呈现出面向互联网、多种技术集成的发展趋势，对水印研究现状的分析，如下几
16、方面将可能成为未来数字水印技术的主要发展方向：（1）结合智能体技术，开发基于移动代理的数字水印追踪系统；（2）面向电子商务，提供服务器端的完整性保护和客户端的数据认证（3）建立水印认证中心，提供各种网上服务；（4）开发基于数字水印技术的数字作品电子销售系统，提供完整与安全的版权保护机制；（5）为各种付费点播服务，提供基于流技术的数字水印产品；（6）面向更广泛的数字媒体，如三维动画、数字地图等等，开发基于数字水印的安全保护产品；（7）构造综合的数据安全系统，使用各种生物认证技术（如指纹、视网膜等），构造专人标识水印等。综上所述，数字水印技术将在未来的社会经济发展中发挥巨大的作用，并能产生客观的经
17、济效益。目前当务之急就是尽快发展自主的核心软件和产品，是我国在加入WTO后能够在相关技术的研究、应用和产业化发展进程中立于不败之地。1.2 国内外研究现状1.2.1数字水印技术数字水印技术是解决版权保护的有效手段，有着良好的应用前景，它已引起国内外一些研究机构和公司的极大关注。从二十世纪九十年代开始，数字水印、数字隐藏和传统的密码方法相结合进行知识产权保护的研究，已经成为一个非常活跃的课题。从数字水印的概念正式提出以来，人们对数字水印技术的研究兴趣不断增长，许多机构投入相当的人力和财力，致力于该项技术的研究。一些企业的生产应用，推动了数字水印技术的蓬勃发展，为信息安全事业提供了安全、有效的保障
18、。目前，国内外关于数字水印的研究主要集中在以下几个方面：（1）具有良好鲁棒性的算法研究。（2）水印信息的编码。（3）水印检测器的优化。（4）水印系统评价理论和测试基准。（5）水印攻击的建模。（6）非对称水印和公钥水印。（7）水印的应用研究。数字水印研究对象主要是文本、音频、图像、视频等几个方面，大部分的水印研究都集中在图像和视频上，这得益于网络技术的发展。但是有关音频水印技术研究很少，这是由于与图像和视频相比，音频信号在每个时间间隔内采样的点数要少得多，意味着音频信号中可嵌入的信息量要比可视媒体少得多。人类听觉系统要比人类视觉系统灵敏得多，听觉上的不可知觉性实现起来要比视觉上困难得多5。目前还
19、有很多音频、视频应用中大数据量、实时的特性未被研究者所知，因此，数字水印技术在音频、视频上有广阔的应用前景。从国内外对数字水印的研究现状来看，变换域数字水印技术是当前数字水印技术的主流。1.2.2音频数字水印研究概况关于基于小波变换及均匀量化的音频水印，其关键在于各种小波变换和均匀量化的算法，近年来提出的算法包括低比特位编码算法（Low Bit Coding）、相位编码算法（Phase Coding）、扩谱（Spread Spectrum）编码算法、回升数据隐藏（Echo Data Hiding）算法以及通过系数量化来嵌入水印等等一些算法。随着水印算法研究的日益深入，对水印的稳健性要求越来越高
20、，因此水印算法与其他学科结合日益紧密，如通信和信息理论、图像和语音处理、信号估计和检测、数据压缩技术、人类视觉与听觉系统、计算机网络与应用、电波传播等。具体的应用实例也很多，Barni等人考虑人眼的视觉分布，根据Lewis等人提出的视觉掩盖模型实现水印的自适应嵌入；Kunder等人利用多尺度融合技术，结合人类视觉模型提出一种静止图像水印技术实现水印的嵌入。现有的数字音频水印算法按照对数字音频信号的处理方式不同，可以分为时域算法和频域算法。前者将水印信息直接嵌入到音频信号的采样数据中以隐藏信息；后者先对要采样的音频信号给予适当的变换，然后将水印信息嵌入到变换域选定的系数上，最后通过相应的逆变换恢
21、复出含有水印信息的音频信号。总体而言，频域水印的不可感知性以及抗攻击性优于时域水印，且目前占据主导地位。1.3 论文内容安排各章节的具体内容如下：第一章是绪论，主要介绍了课题背景，课题任务，国内外研究现状。通过了解他们得出研究该课题的意义，从而更加有动力完成这次任务。第二章是大概的介绍了音频水印技术，因为音频水印技术和数字水印技术有所区别，它属于数字水印技术，但是它有自己的特点。通过简单的介绍，使自己能够更加深入的了解所要研究的内容。第三章深入了解了小波变换和均匀量化的原理，因为这是一种比较新的音频水印算法，所以通过了解原理可以更好的展开课题任务，并且知道其优点和不足之处，从而对最后的结果有一
22、定的预测作用，对自己的分析有帮助作用。第四章是基于小波变换和均匀量化的音频水印的实现，通过大量的程序调试，最终得到了大量的实验结果数据以及图表，通过对比分析得到该算法的特点，从而完成课题要求。论文的最后是总结和展望以及致谢。2 音频数字水印技术概述2.1人耳的听觉性由于人类听觉系统(HAS)对声音变化的灵敏度要高于人类视觉系统(HVS)对图像变化的灵敏度，因而在音频信号中嵌入水印相对较难。要获得兼具不可察觉性和良好的鲁棒性的水印，一般都要利用人类听觉系统的某些特性，即人的听觉生理一心理特性，使用这些特性来满足嵌入水印的不可感知性(听觉相似性)要求。声音能否被人耳听到，取决于声音的强度和其频率范
23、围。一般人可以感觉到20Hz20kHz、强度为-5130dB的声音信号，在这个范围以外的音频分量就听不到，在语音信号处理中可以忽略。但是人耳的这种感觉又不是绝对的，将随着信号特性的不同而不同。心理声学中有一个听觉掩蔽效应，它是指在一个强信号附近，弱信号将变得不可闻，被掩蔽掉了。此时，被掩蔽掉的不可闻信号的最大声压级称为掩蔽门限或掩蔽阈值(Masking Threshold)，在这个掩蔽阈值以下的声音将被掩蔽掉。另外，人耳对声音信号的绝对相位不敏感，而只对其相对相位敏感。而且人耳对不同频率段声音的敏感程度不同，通常人耳可以听见20Hz18KHz的信号，但对2KHz4KHz范围内的信号最为敏感，幅
24、度很低的信号也能被听见。在低频区和高频区，能被人耳听见的信号幅度要高的多。2.2音频水印的特点人的视觉和听觉特性差别较大，与图像水印相比，音频水印有自己的一些特点。（1）图像是二维信号，声音是一维信号，二者带宽不同。（2）人的视觉模型和听觉模型不一样，人对声音的感知是其强弱和音频高低，对图像的感知是光的亮度和颜色。（3）人类对图像的相位很敏感，人耳对声音的音调很敏感，但对相位不敏感。在这一点二者有很大不同。（4）人耳对不同频率声音的敏感程度差别很大，对2-4khz范围的信号最敏感，数量级小到10-17W/cm(这只是稍大于分子热震运动产生的声音)也可听见，而在高频区低频区，可以听到的信号幅度要
25、高得多，相差可超过107倍。（5）相对静止图像，音频数据量要大很多，因此，很多算法要分块处理，且必须考虑到块与块之间的关系。另外，声音是一种非常平稳的信号，在对声音进行变换分块时，要考虑信号的时变特性。2.3 音频信号的数字化音频信号在时间和幅度上都是连续信号。我们把这种信号称为模拟信号。计算机是无法对模拟信号进行处理的。因此，必须首先对模拟信号进行数字化。信号的数字化就是对模拟信号进行A/D转换，使其转化为时间和幅度均为离散的数字信号。其中，采样频率和量化精度是音频信号数字化的两个重要参数。采样频率是指每秒钟抽取的幅度样本的次数，单位为赫兹(Hz)。例如，CD音频通常采用44.1KHz的采样
26、频率，即每秒钟在声波上抽取44100个样本。每隔相等的一段时间采样一次，称为均匀采样。傅里叶定理表明，在单位时间内的采样点越多，得到的声音就越接近原声。幅度的离散化通过量化来实现，就是把信号的强度分成一小段，如果幅度的划分是等间隔的，就称为线性量化，否则就称为非线性量化。音频量化精度有8bit律量化、16bit线性量化等格式3。高质量音频的量化精度通常采用16bit以上线性量化，例如Windows音频格式（WAV）通常采用16bit线性量化；低质量音频量化精度通常采用8bit律量化格式，这种量化方式会使信号产生一些畸变。2.4 常见的音频水印算法2.4.1 基于时域的算法（1）最不重要位(LS
27、B)方法这是由Bassia，Pitas4提出的一种典型的空间域数据隐藏方法。任何形式的水印都可以转换成一串二进制码流，而音频文件的每一个采样数据也可以用二进制数来表示。因此可以将每一个音频采样值的最不重要位（多数情况下为最低位）用代表水印的二进制位来替换，以达到在音频中嵌入水印的目的。LSB是最简单的水印技术，其缺点是对某些信号处理技术比较敏感，抗攻击能力差。（2）基于回声隐藏(Echo Hiding)的水印算法这是由W Bender5提出的一种经典的音频水印算法。它利用了人类听觉系统的特性：音频信号的时域向后屏蔽，较弱的信号在强信号消失之后变得听不见。弱信号可以在强信号消失后的50200ms
28、的时间内而不被人耳察觉。因此，回声隐藏不是将水印数据作为随机噪声嵌入到载体数据中，而是作为载体数据的环境条件，所以对一些有损压缩具有一定的稳健性，但是其缺点是易被第三方察觉，不能达到令人满意的误码率。（3）基于扩频技术的音频水印算法借助扩频通信的思想，可以在编码音频数据流时把水印信息分散在尽可能多的频谱中以达到隐藏信息的目的。常用的有直接序列扩频编码方法(DSSS）。DSSS算法中需要用一个密钥来编码和解码。密钥用来编制信息，把序列变成扩频序列。水印被载波和伪随机序列放大，后者有很宽的频谱。这样一来，数据的频谱被扩散到可能的波段之中。扩展后的数据序列被弱化，并作为加性随机噪声叠加到音频源文件中
29、7。2.4.2基于变换域的算法（1）基于傅里叶变换的音频水印算法傅里叶变换为信号时域与频域的转换提供了可能。离散傅里叶变换(DFT)除了作为有限长序列的一种傅里叶表示法在理论上相当重要之外，而且存在着计算DFT的有效快速算法快速傅里叶变换(FFT)。傅里叶变换可以提取信号频域的幅度系数和相位系数，然后量化其幅度或相位进行水印嵌入。这种算法的主要特点是：具有一定的鲁棒性，但嵌入量较小。（2）基于离散余弦变换的音频水印算法该算法首先对音频信号进行DCT变换，然后选择其中某些频段的系数进行水印信息的嵌入。由于DCT的系数都为实数形式，因此非常适宜作为最终嵌入水印的载体，且DCT变换增强了音频水印的鲁
30、棒性。DCT算法的主要特点是：可以选择变换系数，局部修改某些变换系数，以实现水印的嵌入。其透明性较好，能平滑功率谱密度，鲁棒性根据所选的频域嵌入系数而有所不同。（3） 基于小波变换的音频水印算法小波变换17具有多分辨率、时频局部化、计算复杂度低等优点，因此小波域数字音频水印算法日益得到重视。小波变换克服了短时傅里叶变换时频分辨率固定不变的缺点，在低频段用高频率分辨率和低时间分辨率，在高频段用低频率分辨率和高时间分辨率。这种非线性时频特性更适合音频信号的特点和听觉系统的时间频率分辨特性。与其他的水印技术相比，小波水印显示出良好的鲁棒性，在经历了各种处理和攻击后，如加噪、滤波、重新采样、剪切、有损
31、压缩等，仍能保持很高的鲁棒性。因此对于音频信号，小波是很适合的工具。2.5 常见的音频水印攻击为检测算法的鲁棒性,通常对含水印音频信号分别进行一些信号处理操作8：(1) 滤波：滤波操作改变信号的一部分频谱，例如低通滤波和高通滤波等。(2) 噪声：将随机噪声加入音频信号。(3) 有损压缩：有损压缩试图去掉对人类感知而言无关的信号分量，而音频水印试图将信息隐藏到人类感知不到的信号部分，因此有损压缩可能会在音频中去除掉水印。(4) 格式变化：例如改变采样率、量化步长的变化以及立体声与单声道信号之间的转换。(5) 信号样本置乱：去除一部分音频信号采样点或向音频添加一些无关的点。2.6 数字水印的评价方
32、法2.6.1 主观评价为测试水印的不可感知性，通常将原始音频和含水印音频提供给一组听众，让他们区分两者之间的差别，并按照主观区分度SDG打分，对结果取平均值作为主观测试标准。若所得结果的越接近于零，则意味着加入水印的音频信号与原始音频越相似，说明水印的不可感知性越好。SDG分值的含义如表2-1所示。表2-1主观听觉测试区分度SDG表示0.0不可感知-1.0可感知但不刺耳-2.0轻微刺耳-3.0刺耳-4.0非常刺耳2.6.2 客观评价(1) 归一化相关系数(NC)归一化相关系数可以用来检验提取的水印与嵌入的水印之间的相似性，其计算公式如下：（2-1）其中，为原始水印，为提取的水印，、分别为图像水
33、印的行列数。(2) 误码率(BER)对嵌入水印的鲁棒性可以用误码率来度量。误码率反映了提取出来的水印与原始水印的差别性。其定义为：（2-2）(3) 信噪比(SNR)可以通过计算信噪比来衡量嵌入的水印信息对音频信号的影响程度。信噪比的计算公式如下：（2-3）其中，原始音频信号为，嵌入水印后的音频信号为。(4) 峰值信噪比(PSNR)当水印嵌入音频后，通过计算其峰值信噪比可以定量地评价嵌入水印的音频信号。虽然这一评价不是很精确，但是在某种程度上它还是能够很好地反映出水印的鲁棒性。峰值信噪比的计算公式为：（2-4）3 基于小波变换和均匀量化的音频水印原理3.1 水印的预处理（1）水印置乱数字图像的置
34、乱技术，可以看作是数字图像加密的一种途径，主要用于数字图像的预处理和后处理。图像置乱的功能是将图像中像素的位置或者像素的颜色打乱，将原始图像变换成一个杂乱无章的新图像，破坏图像的自相关性，使人眼无法从中提取有价值的信息。这样做的好处是可以抵抗计算机攻击，即使采用“穷举法”计算各种组合，也要耗费大量时间，从而增强水印的安全性，保护其不受侵害。常用的图像置乱算法有：基于正交拉丁方、幻方、Hilbert曲线、Arnold变换、仿射变换以及混沌序列等9-10。由于Arnold变换计算相对简单直观、容易实现,所以我选择Arnold变换进行水印图像置乱。Arnold变换是Arnold在遍历理论研究中提出的
35、一种变换，俗称猫脸变换，设想在平面单位正方形内绘制一个猫脸图像，它是一种点的位置移动方案，具有周期性，即进行多次变换后图像恢复原形。Arnold变换通常要求图像为正方形图像，其变换方法如下：（3-1）其中是原图像中的像素点坐标，是变换后新图像中像素点的坐标，是图像矩阵的阶数，即图像的大小。对一幅图像进行Arnold变换，实际上就是把图像的像素点位置按照公式3-1进行移动，得到一个新的混乱的图像。对图像反复进行一定次数的Arnold变换后，就会恢复为原图像。因此Arnold变换具有周期性，利用这一特性可以实现图像的逆置乱。Arnold变换具有算法简单、计算量小、置乱后的图像总像素不变等特点，加密
36、效果较好。（2）水印降维因为要将二维的水印图像嵌入到一维的数字音频信号中，所以需要对其进行降维处理，即将二值水印图像转变为一维的二进制水印序列。（3-2）3.2 小波变换和均匀量化原理小波变换（Wavelet Transformation）：将信号分解到时域和尺度域上的一种变换尺度域可以对应于频域。小波变换具有良好的能量压缩能力，数字音频信号经小波变换后，能量主要集中于逼近信号中，将水印嵌入到能量强的信号分量上，可以有效地提高稳健性。均值量化11可以减少攻击对水印的影响，算法选择合适的小波基对音频信号进行小波分解,对其中的中、低频系数进行均值量化，嵌入水印，水印提取过程不需要原始音频信号。与一
37、般水印量化算法相比，对MP3、重量化、重采样、低通滤波和噪声干扰等信息处理型攻击具有更好的鲁棒性。设由K个小波系数构成的集合为，其均值为，假设在均值中利用量化的方法嵌入一个水印比特所引起的误差为,即嵌有一个水印比特 后的K个信号的均值，由此可知, K个小波系数的集合中的所有单个系数也将进行相应的修改,即，其中是指某个被修改后的系数值。当在K个系数的均值中嵌入一个水印比特时，所产生的嵌入误差同时加到了K个信号的每个分量上，亦即每个分量也产生了嵌入误差。假设嵌有水印的信号在传输过程中受到了一定的攻击，攻击对每个信号产生的误差为i，即攻击后K个小波系数中某个小波系数为则攻击后K个小波系数的均值。假设
38、N ( 0, 2)，依据概率统计知识，K个服从高斯分布的随机变量其平均值仍然服从高斯分布，但是方差缩小了K倍，即N（0，）。因此，均值量化与单个系数量化的方法相比，可以减少由于攻击所造成的系数改变量的方差,提高算法的鲁棒性。图3.1给出了小波系数改变量的统计分布，Q为量化步长，水印错误概率为。图3.1可以看出,均值量化方法的水印错误概率小于单个系数量化引起的错误概率，显然，当K增大时，水印错误概率会减少。所以，适当选择嵌入一位水印比特的小波系数个数K可以控制水印系统的鲁棒性和水印容量之间的平衡。图3.1 不同方差的高斯分布3.3 数字水印算法原理原始音频信号密钥（可选）水印嵌入算法水印信息加入
39、水印的音频信号图3.2 水印嵌入算法原理图加入水印的音频信号水印提取算法原始音频信号密钥（可选）水印信息图3.3 水印提取算法原理图3.4 水印嵌入算法在水印嵌入前选择适当的小波基对音频信号，为音频信号总长度)进行L (L = 4)级小波分解。假设经小波分解得到的系数为A4 , D4 , D3 , D2 , D1 ,其中A4 代表音频信号的低频系数，D4 D1 分别代表音频信号小波分解的各级高频系数。设嵌入的水印为一幅可视二值图像，对其进行降维等预处理后得到待嵌入的水印序列为，N 为水印序列的总长度，。由于音频信号的能量大多集中在低频分量上，稳定性好、抵抗噪声等信号处理的能力较强。为了保证水印
40、的鲁棒性，选择A4 和D4 作为水印嵌入区域，其系数记为，M 为子带A4 和D4 的系数总和，则水印嵌入过程如下：（1）将系数集X中的元素依次划分成一个的阵列，即，； （3-3）（2）按列分别计算矩阵中的列均值,即 （3-4）（3）令，其中为向下取整，Q1是预先设定的量化参数，水印如下方法进行均匀值量化嵌入。如果，则；如果，则；如果，则。其中%为求余操作，就是嵌入水印后的相应系数均值。设上述水印嵌入算法对均值所产生的误差，即。为了求得嵌有水印的音频信号，还需将量化引起的误差分别加到相应阵列的每个元素上即： （3-5）然后将阵列映射到相应的，即完成了对水印的嵌入，对水印嵌入后的进行小波逆变换得到
41、含有水印信息的音频信号。3.5 水印提取算法根据水印嵌入原理，在水印提取前选用与嵌入时相同的小波基对待检测的数字音频信号（为音频信号总长度），进行小波分解，得到不同分辨率级下的细节分量(高频分量) 和逼近分量(低频分量) A4，选择A4，D4 作为水印提取区域，采用与嵌入时相同的处理方式对由A4，D4 组成的系数集划分成阵列，并求列均值。设所求均值，从中提取水印序列即 （3-6）然后对提取的水印序列进行解调等处理得到二值水印图像 （3-7）3.6水印的嵌入和提取流程嵌入水印的音频分段处理小波变换选取低频部分提取水印序列逆置乱恢复提取水印图3.5 水印的提取框图音频信号小波变换选取分量小波系数均
42、值量化小波逆变换嵌入水印的音频图3.4 水印的嵌入框图二值图像？转化为二值图像置乱降维YES读取水印NO4 实验结果以及测试4.1 水印的嵌入和提取（1）水印置乱之后的图形如图4.1所示。图4.1 原始水印及其置乱图（2）嵌入信号的音频波形与之前对比结果如图4.2所示。图4.2 原始音频信号波形以及嵌入水印的音频信号波形（3）提取后的置乱水印图以及复原水印图图4.3 水印提取图以及逆置乱从图中可以看出，水印嵌入前后的音频波形相差不大，直观上无法看出波形图的差别，经过人耳的听觉测试无明显的差别，说明水印的隐蔽性良好。并且水印经过置乱处理，增加了水印的保密性和安全性，而且在不经过攻击的情况下，水印
43、能完整的恢复，具有较好的可还原性和完整性。4.2 水印的测试4.2.1 水印的噪声攻击下面通过对水印的噪声攻击来测试水印的抗噪性。本次噪声攻击采用的是随机噪声，通过观察加入噪声之后的嵌有水印的音频波形，并且对比之前的音频波形，得到音频波形的对比图。然后通过观察经受攻击后提取的水印，并且对比未受攻击时提取的水印，得到水印的对比图。最终通过观察图形分析对比得出水印的抗噪性能。噪声攻击后的波形以及经过提取后的水印如图4.4所示。图 4.4 噪声攻击前后音频波形对比图4.5 水印提取图以及复原图由图可以看出，在经过噪声攻击后，嵌有水印的音频波形有了明显的变化，但是在提取出了置乱的水印并对其进行逆置乱恢
44、复后，得到的水印只有少量误差，有了一些明显的黑点，说明水印的抗噪声攻击良好。4.2.2 水印的压缩测试下面通过对水印的压缩攻击来测试水印的性能。压缩之后的音频波形以及提取的水印如图4.6所示。图4.6 压缩后的音频波形图图4.7 水印提取图以及复原图由图中可以看出，经过压缩攻击后的波形有了明显变化，而且经过提取后的置乱水印也有了明显变化，恢复后的水印同样有了明显变化，说明水印的抗压缩攻击性能不是很好。4.2.3 水印的隐蔽性测试隐蔽性就是嵌入的水印不能明显地改变听觉效果, 不易被觉察。量化步长大小和每帧嵌入的水印数据的位数是影响水印隐蔽性的主要因素。下面通过修改水印的量化步长得到结果来测试水印的隐蔽性。（1）q=0.5时，嵌入水印后的音频波形图以及复原的水印图如图4.8和4.9所示。图4.8 q=0
