基于小波变换的音频数字水印研究

　　基于小波变换的音频数字水印研究
　　1 引言   随着计算机网络技术和多媒体信息处理技术在全世界的迅猛发展，使得人们能够方便快捷的制作、加工、分发和传送各种多媒体制品，而且这种复制和传送几乎可以无损地进行，对正版制造商的权益造成巨大的损失。因而，如何对数字产品进行版权保护成为人们十分关注的问题。   数字音频水印是利用数字音频信号中的冗余信息，在不影响音频信号质量的前提下，把额外的水印信息隐藏于其中的技术。与图像水印和视频水印一样，数字音频水印是一门新兴的学科，它集音频信号处理、密码学、通信理论、编码理论、信号压缩和人类听觉系统理论于一体，是多学科交汇的技术。   2 数字音频水印   2.1 数字音频水印原理及通用模型   从数字通信的角度看，水印嵌入可理解为在一个宽带信道(载体音频信号)上用扩频通信技术传输一个窄带信号(水印信号)。水印的检测则是一个有噪信道中弱信号的检测问题。   数字音频水印系统的原理框图如图1所示，代表用户特定信息的水印数据用水印嵌入器嵌入到原始音频信号中。嵌入水印的音频信号可以用与原始音频信号相同的方式传输、存储和使用。任何已有的音频播放器都可以顺利地播放嵌入水印的音频信号而不需作任何改变。   2.2 数字音频水印系统的基本要求   1) 感知透明性感。它要求含水印音乐制品与原始音乐制品之间不存在感知上的差异，并且二者经过相同的信号处理操作后也不应该存在感知差异。   2) 鲁棒性。鲁棒性是指除非信号处理操作严重降低了载体音频作品的品质，否则经过信号处理操作后，水印检测器应该仍能检测出载体作品中是否含水印。   3) 盲/非盲水印检测。所谓盲水印检铡是指不依赖于未嵌入水印的原始音频信号中直接恢复水印信号。   4) 载荷。在使用水印技术进行隐密通信应用中，对信息载荷的要求一般很高。   5) 计算复杂性。计算复杂性的要求也是随着应用环境的不同而不同，一般而言，要求检测器的复杂性要低于嵌入器的复杂性。   6) 错误率。在版权保护应用中，为了增加证据的说服力，一般要求水印检测器具有较低的虚警率。   7) 安全性。当水印技术用于版权保护时，一个重要的问题是如何确定版权所有者，特别是当音频作品中含有多个水印，各方都声称具有作品版权时，如何解决这种“死锁”问题等。   2.3 数字音频水印的评价标准   音频信号中的信息隐藏不同于图像和视频。在声音中隐藏信息的难点在于:一方面人的听觉比视觉更敏感，因此对音频水印算法的鲁棒性和不可感知性要求更高；另一方面，对声音信号的评价还没有一个比较有效的标准。通常情况下，对采用不同嵌入机制的音频水印算法分别采用不同的客观度量方法，目前比较常用的方法可归结如下：   1) 信噪比：把嵌入的水印信号看作是加载到原始音频信号上的噪声，可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。   2) 峰值信噪比：当水印信息嵌入到音频信号后，通过观察其峰值信噪比可以定量地评价嵌入水印的音频信号。   3) 相关系数：为检验提取的水印信号与嵌入的水印信号之间的相似性，一般可通过计算它们的归一化相关系数来判定。   4) 归一化汉明距离：对于水印信号为二进制序列的情况，可以通过计算提取的水印信号与嵌入的水印信号之间的归一化汉明距离来检测其相似性。   5) 计算复杂度：对于各种应用和要求的水印算法，计算复杂度是考证水印算法是否合适的一个重要指标，但不同的应用范围对计算复杂度的具体要求有所不同。   3 基于小波变换的音频数字水印   3.1 小波变换   小波分析是一种信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法，它既继承和发展了短时傅立叶变换的局部化思想，又具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特性的能力，同时又克服了窗口大小不随频率变化的缺点，是进行信号时、频分析，处理时变非稳态信号的比较理想的工具。   对于音频这样的时变信号，利用小波分析作为数学工具具有很多优良的性能。   1) 兼具时—频域的局部化信息。小波既具有付氏分析的频域处理能力、又弥补了传统付氏分析无时域局部化信息的致命弱点。小波分析对时频空间的自适应划分对语音的非平稳信号处理非常有利。   2) 小波变换具有多分辨率，也叫多尺度的特点，它把信号分解成独立的子带并独立地进行处理，可以对人耳听觉系统进行更好的模拟。   3) 多样的基函数。使用不同的基函数会得到不同的特征提取，针对语音信号的复杂性，它可以提供灵活多样的处理方案。   4) 算法的计算效率高，便于软件实现。   3.2 水印的嵌入和提取   为了提高数字水印的嵌入与检测速度，将采用逐行嵌入水印信号的策略，即每个音频数据段将嵌入二值水印图像的一行水印信息。首先，将原始数字音频信号分解成两部分，取出与水印嵌入有关的音频段，同时，对原始水印序列进行降维、置乱、加密的预处理操作。其次，选择离散小波对音频段做3级小波分解，得到不同级别分辨率下的组细节小波系数和一组近似小波系数。再次，选择部分小波系数以嵌入水印序列。最后，将嵌入水印信息的小波系数替代原来的系数分量，再做小波逆变换，就得到含水印信号的音频信号。整个嵌入过程如图3所示。   水印提取过程是水印嵌入的逆过程， 水印提取时的具体过程如下：   1) 采取与嵌入算法对应的离散小波分解，将音频信号由时域映射到频域。该算法为非盲水印算法。首先，分别将原始音频信号和待检测的音频信号进行对应的离散小波分解.经离散小波分解后，得到对应的第N级小波细节系数。   2) 对这部分音频段作DWT变换，提取低频系数。   3) 通过比较原始音频信号与含水印音频信号的小波系数，从而提取水印信号记，此过程需要原始音频信号。   4) 对提取出的一维水印序列进行逆置换，最终得到二维的水印图像。   3.3 音频数字水印的增强攻击检测   在实际应用当中，音频信号会不同程度的受到环境噪声的干扰，噪声会影响到音频信号的质量，使许多语音处理系统的性能恶化。音频信号增强的目的是从含有噪声的信号中提取原始音频信号，提高音频信号的信噪比。本文对含有水印的音频信号加入噪声，然后进行信号增强处理，比较前后的波形和听觉效果，其步骤如下：将读入的音频信号加入正态随机噪声并进行小波分解；估算含有噪声的音频方差；获取去噪的阈值并对小波分解的高频系数进行阈值量化，得到去噪后的音频信号。   4 总结   数字水印技术是解决数字产品版权保护的有效途径，随着新一代音频压缩标准的出现，对音频数据产品的保护也越来越重要。该文以音频数据作为嵌入对象，以二值图像作为水印信息，在小波变化域的系数上嵌入水印，该算法对有损压缩、滤波等攻击有较强的鲁棒形。但是在水印的嵌入和检测过程中没有考虑同步问题，以及该文的水印信息是二值图像，把其他形式的信息作为水印嵌入到音频信号中等都是以后需要研究的问题。