【摘 要】
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基音调制信息隐藏在进行基音预测时嵌入机密信息,可在低速率语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中相
【机 构】
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中国科学院声学研究所南海研究站,海南大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61303249）, 海南省自然科学基金（614236）, 海南省重大科技项目（JDJS2013006）资助
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基音调制信息隐藏在进行基音预测时嵌入机密信息,可在低速率语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏,文中试图对该种隐写进行检测.文中发现该种隐写将导致压缩语音流中相邻语音帧自适应码书的关联特性发生改变,文中以此为设计隐写分析算法的关键线索.为了量化该种关联特性,文中设计了码书关联网络模型并基于该模型得到了对隐写敏感的特征向量.最后,基于所得特征向量并结合SVM（Support Vector Machine,支持向量机）构建了隐写检测器.针对典型的低速率语音编码标准G.729以及G.723.1的实验表明,文中
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