【摘 要】
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提出了一种新的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的数字音频水印算法.主要思想是在宿主音频中嵌入一段模板信息,定义模板信息与宿主音频之间的一种对应关系,将水
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,山东省莱芜钢铁集团有限公司
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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提出了一种新的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的数字音频水印算法.主要思想是在宿主音频中嵌入一段模板信息,定义模板信息与宿主音频之间的一种对应关系,将水印的检测问题转化为一个可用SVM处理的二分类问题,利用SVM对先验知识(对应关系)的学习,以达到对未知数字音频水印的正确分类检测.仿真实验结果表明,该数字音频水印具有较强的健壮性和不可感知性,在受到MP3压缩、低通滤波、重采样/量化、噪声干扰等常用信号处理方法的处理后,能正确检测出水印,同时在水印检测时不需要原始音频,
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