基于生成对抗网络的音频隐写技术研究

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音频一直是多媒体领域信息传递的重要载体,针对音频信号的编码技术也得到了长足的发展。基于音频信号载体的信息隐藏技术,为隐蔽信息的安全传输提供了重要渠道。另一方面,机器学习和深度学习的广泛应用,为信息隐藏领域提供和开辟了全新的思路和方向,不同于传统的隐写技术,基于神经网络的隐写技术利用网络学习嵌入规则或合成隐写后的样本。本文针对音频载体,利用生成对抗模型强大的学习能力,在音频信号的时域和频域上实现基于神经网络的音频隐写技术。本文的创新点和主要内容包括以下三个方面:1)论文基于音频时域信号,实现了基于生成对抗网络的隐写技术。网络在生成模型中通过卷积层实现秘密信息的嵌入和提取,在对抗模型中对隐写前后的音频进行判别,引导生成模型的梯度下降。并利用时频转换设计损失函数,描述隐写带来的失真。实验结果表明,基于音频时域信号的隐写网络所生成的stego音频,PESQ值最高可达4.0,音频质量几乎没有下降;秘密信息的提取正确率可达99.9%以上,实现了近乎无损的隐蔽信道;嵌入容量可达200 bps。2)对于音频信号,其时域参数往往不能很好的描述音频的固有特性。对时域信号的少量修改,有可能造成音频质量的较大损失。针对这一问题,论文以频域MDCT参数为隐写载体,基于生成对抗模型实现了音频频域的信息隐藏,并引入心理声学模型和感知音频编码的知识,从听觉感知角度合理的描述隐写带来的损失。实验结果表明stego音频的PESQ值均在4.0左右。心理声学模型的引入,在保证听觉质量几乎不变的前提下,提高了网络的收敛速度,并明显提升了隐写算法的提取正确率,当嵌入容量大于20.84bps时,错误率均在2.1E-4以下。3)音频多以压缩参数形式进行存储或传输,压缩过程的存在可能使秘密信息难以正常提取。针对这一问题,论文设计了模拟量化层,对修改后的MDCT系数进行近似的压缩操作,训练网络从压缩后的频谱系数中恢复秘密信息;同时通过修改损失函数,让语音质量和抗压缩性能得到平衡。实验表明stego音频的PESQ保持在3.7左右,经过压缩之后,网络仍能以99%的正确率提取秘密信息,体现出了优良的鲁棒性和抗压缩能力。本文利用生成对抗网络,实现了基于音频时域和变换域参数的信息隐藏技术。研究表明,神经网络可以通过调整网络参数,学习秘密信息的嵌入方式,生成高质量的含密音频;并以较高的准确率恢复秘密信息,同时有效抵抗压缩编码的攻击。论文探究了基于深度神经网络的音频隐写方案,为音频领域内的信息隐藏提供了新的研究思路与技术方案。
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