数字多媒体技术的高速发展，使得网络音频资源的下载几乎到了泛滥的地步，未经授权的拷贝传播严重侵犯了相关制作者的知识产权。音频水印技术凭借其独特的优势，在打击盗版，保护知识产权的应用中日益广泛，同时也愈加受到相关领域研究人员的关注。基于内容的自适应音频水印算法将表征音频信号自身内容的数理特征作为水印信息嵌入的参考因素，如果表征音频信号自身内容的特征量在经过正常的信号处理操作或者恶意攻击后，其变化量超过了一定限度，音频信号将会被视为损坏，失去了其实用价值。本文设计的两种算法，都是基于音频信号自身的特征，通过相应的数学处理，提取音频信号自身稳定的特征点作为水印信息嵌入位置的参考，算法的适用范围较为广泛，嵌入的水印信息在保证不可感知性的同时，对通常的信号处理操作及同步攻击等干扰，表现出较强的稳健性。为了增强音频水印算法的抗同步攻击能力，提出一种基于子带特征的自适应音频水印算法。该算法首先利用Logistic映射对待嵌入的水印图像进行置乱处理，用混沌地址索引序列对水印信息进行加密；其次将音频帧划分子带，计算频谱质心；并选择包含频谱质心、短时过零率小、短时能量大的子带，对其进行三级提升小波变换，将得到的低频系数进行离散余弦变换；最后通过奇偶量化处理过程完成水印信息的嵌入，检测或者提取水印信息时，原始音频信号无需参与。仿真实验结果表明：该算法不仅具有较好的隐蔽性，经过低通滤波、重采样、格式转换、同步攻击等操作后仍具有较强的稳健性。针对音频信号在传输过程中往往会受到多种干扰和攻击，提取出的水印信息质量通常会变差的情况，提出一种基于奇异值分解的鲁棒音频水印算法。该算法首先将要嵌入的水印图像进行Baker置乱变换，利用Logistic映射对已经置乱的图像进行加密，再将音频信号划分为长度适当的音频帧，从矩阵角度，把每一帧的音频信号由一维矩阵变换成二维矩阵后，对二维矩阵进行奇异值分解；然后利用得到的特征值的稳定性，结合水印嵌入系数，完成水印信息的嵌入；最后将得到的二维矩阵按照一定的顺序变换成一维矩阵，再按照开始划分的次序，将音频帧连接起来，就得到了含有水印信息的音频信号。仿真实验结果表明：该算法可以较好的控制水印嵌入系数，在保证不可感知性的同时，面对正常的信号处理操作和一定程度的恶意攻击，都表现出较好的稳健性。