【摘 要】
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本文以双树复数小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DT CWT)及隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree, HMT)理论为基础,提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472171,61701212);中国博士后科学基金(2018T110220);辽宁省教育厅科学研究经费项目(重点攻关)(LZ2019001);辽宁省自然科学基金项目(2019-ZD-0468)资助
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本文以双树复数小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform, DT CWT)及隐马尔可夫树(Hidden Markov Tree, HMT)理论为基础,提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法.原始数字音频首先进行DT CWT,然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段,进而将水印信息乘性嵌入到重要DT CWT高频系数幅值内.水印检测时,首先根据DT CWT系数幅值的边缘分布及系数间的多种相关性(包括子带内,尺度间,分解树间等相关性),构造出Weibull混合向量HMT统计模型,并估计出其统计模型参数;然后,利用局部最大势能(Locally Most Powerful, LMP)检验理论构造出局部最优检测器(Locally Optimum Decoder, LOD)以盲提取水印信息.仿真实验结果表明,本文算法可以较好地获得不可感知性,鲁棒性,水印容量之间的良好平衡,其总体性能优于现有同类音频水印算法.
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