一種基于分抽樣的音頻盲數(shù)字水印算法

1 引言

數(shù)字水?。╠igital watermarking）技術(shù)是在多媒體數(shù)據(jù)（如圖像、音頻、視頻信號(hào)等）中添加某些標(biāo)識(shí)所有權(quán)信息，以達(dá)到版權(quán)保護(hù)等作用，他為解決版權(quán)保護(hù)等問題提供了一種潛在的有效解決方法。按照水印檢測的方式可把數(shù)字水印分為無需原作的水?。z測水印）和需要原作的水?。魑臋z測水印）。對(duì)于盲檢測水印，其檢測獨(dú)立于原始媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行，即水印的抽取含水印的媒體本身確定。這種水印的檢測可以在任何擁有檢測環(huán)境的平臺(tái)上進(jìn)行，使用范圍較廣，更具有實(shí)用性和商業(yè)價(jià)值。

本文提出了一種新的音頻盲水印算法，利用一種新抽樣技術(shù)－－分抽樣（subsampling）技術(shù)，把一段音頻信號(hào)分割成幾段子音頻信號(hào)，再對(duì)子音頻信號(hào)作離散小波變換，然后把經(jīng)過加密、糾錯(cuò)編碼和調(diào)制后的水印信號(hào)嵌入小波變換（dwt）的低頻系數(shù)上，以達(dá)到抵抗有意或無意水印攻擊的目的，提取水印時(shí)不需要原始音頻信號(hào)。

2 算法原理

第一步是通過分抽樣技術(shù)把原始音頻信號(hào)分割成4小段子音頻信號(hào)。如圖1所示，假設(shè)原始音頻信號(hào)表示為a（n），n＝0，1，…，n－1，分割過程如下式：

a1（m）＝a（4n）

a2（m）＝a（4n＋1）

a3（m）＝a（4n＋2）　　?。?）

a4（m）＝a（4n＋3）

其中：m＝0，1，…，n/4－1，a1，a2，a3和a4，是對(duì)a進(jìn)行分抽樣后的子音頻信號(hào)。由于子音頻信號(hào)ai是高度相關(guān)的，則對(duì)于不同的子音頻信號(hào)，他們是近似相同的，即ai≈aj（i≠j），事實(shí)證明對(duì)于大多數(shù)音頻信號(hào)確實(shí)如此。

分抽樣之后，對(duì)子音頻信號(hào)作離散小波變換，離散小波變換克服了短時(shí)博里葉變換的時(shí)間分辨率和頻率分辨率整個(gè)時(shí)一頻平面上固定不變的缺點(diǎn)，將時(shí)間軸和頻率軸做非均勻劃分，時(shí)頻分辨率隨頻率而變化。小波變換的非線性對(duì)數(shù)形式的時(shí)頻特性更適合音頻信號(hào)的特點(diǎn)。對(duì)子音頻信號(hào)做3層小波分解，取出低頻段的部分頻率系數(shù)作為水印嵌入域。這是因?yàn)橐话愕男盘?hào)處理（如濾波、壓縮等）影響的大部分是音頻的高頻部分，即使水印信號(hào)受到影響，但還是能夠檢測出來。

再對(duì)水印信號(hào)進(jìn)行處理。本算法嵌入的水印信號(hào)是一副二值圖像，故要先對(duì)其進(jìn)行將維處理，使二維的二值圖像變?yōu)橐痪S的數(shù)字序列。用密鑰k產(chǎn)生一個(gè)相同長度二進(jìn)制偽隨機(jī)序列，與水印數(shù)字序列做加密運(yùn)算，增強(qiáng)算法的安全性，即可靠性。然后對(duì)加密后的水印信號(hào)進(jìn)行bch糾錯(cuò)編碼，增強(qiáng)算法抵抗各種信號(hào)處理操作的魯棒性。在對(duì)其進(jìn)行調(diào)制，生成取值為－1，1的水印信號(hào)w。

在本算法中，每一個(gè)水印信號(hào)樣本值ωm（ωm∈w）嵌入2段不同子音頻信號(hào)的3層小波變換后的同一個(gè)系數(shù)上，這2段子音頻信號(hào)是任選的，其水印嵌入域分別表示為vi和vj，水印嵌入規(guī)則為：

v＝（vi＋vj）/2　　?。?）

如果：

|（vi－vj）/v|≥2a　　（3）

式中a為水印嵌入強(qiáng)度，則不修改vi和vj；否則，水印信號(hào)按式（4）嵌入：

vi＝v（1＋aw），vj＝v（1－aw）　 （4）

此時(shí)還要記錄水印嵌入的每一個(gè)位置，并保存下來。

水印檢測時(shí)，對(duì)嵌入水印的音頻信號(hào)按相同的方式分割和做dwt變換：先把音頻信號(hào)通過分抽樣分割成4小段子音頻信號(hào)，再做3層dwt變換，取出低頻段水印嵌入域。由于嵌入水印的音頻信號(hào)可能已經(jīng)受到攻擊，用ui和uj分別表示2段子音頻信號(hào)水印嵌入域，按照水印嵌入時(shí)記錄的位置，水印提取規(guī)則為：

w’＝[（ui－uj）/（ui＋uj）]/a 　（5）

w’為提取出水印信號(hào)，再對(duì)其反調(diào)制、解碼和解密，這樣就恢復(fù)出原始水印信號(hào)了。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中選取水印信息為24×96的二值圖像，如圖2所示。首先對(duì)水印信息作加密、糾錯(cuò)編碼及調(diào)質(zhì)處理。再對(duì)原始音頻信號(hào)進(jìn)行處理。將原始音頻信號(hào)分割成4段子音頻信號(hào)，任選出其中2段，對(duì)其作3層dwt變換，最后將處理過的水印信號(hào)按公式（2）－（4）嵌入低頻段系數(shù)上。嵌入過程中的嵌入強(qiáng)度a＝0.2。圖1（a）是原始的音頻信號(hào)，單聲道，采樣頻率為44.1khz，持續(xù)時(shí)間為9.6s。圖3是嵌入水印后的音頻信號(hào)，嵌入水印后的信噪比snr為41.3db，和原始音頻信號(hào)聽起來幾乎沒有差別。

為檢測算法的魯棒性，對(duì)含水印音頻信號(hào)分別進(jìn)行下面的處理：

（1）加入高斯白噪聲（均值為0，均方差為0.01）；

（2）低通濾波。取長度為9，截止頻率為5khz的chebyshev低通濾波器；

（3）重新采樣。分別對(duì)含水印信號(hào)進(jìn)行一次抽取和插值操作。抽取和插值系數(shù)為2。

在這幾種情況下提取的水印分別如圖4（a）－（c）所示。可以看出，本算法抵抗高斯噪聲攻擊的能力較強(qiáng)，提取出的水印清晰可辨。對(duì)于低通濾波和垂直采集攻擊，效果差些，提取出的水印也可以分辨出來。

4 結(jié)語

本文提出的音頻盲水印算法，用24×96的二值圖像作為水印信息，經(jīng)過加密、糾錯(cuò)編碼和調(diào)制后，嵌入分抽樣后2段子音頻信號(hào)dwt后的低頻系數(shù)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該方法的含水印圖像對(duì)一般的信號(hào)處理具有較好的魯棒性。算法實(shí)用性強(qiáng)，易于實(shí)現(xiàn)，是一種行之有效的數(shù)字水印算法。