陳亮， 李德

( 延邊大學(xué) 工學(xué)院, 吉林 延吉 133002 )

0 引言

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字音頻作品的存儲、復(fù)制和傳播變得越來越容易，而隨之而來的版權(quán)糾紛問題時有發(fā)生[1].近年來，一些學(xué)者利用數(shù)字音頻水印技術(shù)對數(shù)字產(chǎn)品的版權(quán)問題進行了研究，并取得了較好的研究成果.例如：高雪麗等[2]利用奇異值分解技術(shù)提出了一種輪廓波變換的水印算法，該算法在抵抗高斯噪聲、裁剪攻擊和壓縮攻擊方面具有很強的魯棒性，但當壓縮比逐漸提高后，魯棒性會逐漸降低.楊振仁等[3]利用圖像歸一化技術(shù)提出了一種采用Arnold和擴頻技術(shù)將音頻進行離散余弦變換(discrete cosine transform，DCT)的水印算法，該算法對仿射變換、高斯噪聲等攻擊具有很好的魯棒性，但在抵抗剪切攻擊方面相對較弱.Hu等[4]在變換域的基礎(chǔ)上應(yīng)用量化索引調(diào)制技術(shù)，并根據(jù)人耳的聽覺掩蔽效應(yīng)提出了一種DCT水印算法，該算法對高斯噪聲和濾波攻擊具有較好的魯棒性，但對幅值修改、剪減等幾何攻擊的魯棒性較差.Bhat等[5]通過對音頻信號塊進行奇異值分解，提出了一種離散小波變換(discrete wavelet transformation，DWT)算法，該算法在水印檢測方面的誤檢率和漏檢率較低.Lei等[6]提出了一種基于音頻向量關(guān)系的算法，經(jīng)計算機模擬驗證表明該算法對水印有良好的魯棒性，但對音頻的隨機剪切等幾何攻擊的魯棒性較差.Fallahpour等[7]提出了一種基于奇異值分解(singular value decomposition，SVD)的DCT域水印算法，該算法在水印的魯棒性和可嵌容量方面較為平衡，但因缺乏同步機制容易造成誤檢測.Kumsawat等[8]提出了一種遺傳算法(genetic algorithm，GA)，該算法在理論上可以平衡水印的不可感知性和魯棒性，但實驗結(jié)果顯示魯棒性并未有明顯提升.基于上述研究，本文針對數(shù)字音頻作品的版權(quán)保護，將回聲隱藏技術(shù)和擴頻技術(shù)相結(jié)合，提出一種對多種攻擊透明性好、魯棒性強的音頻水印算法.

1 相關(guān)技術(shù)介紹

1.1 PN序列回聲隱藏

最長線性反饋移位寄存器序列是回聲隱藏技術(shù)中最為常見的偽隨機序列(M序列)，其通常由反饋移位寄存器生成.由于M序列和隨機噪聲的特性都具有隨機特性和周期性，因此M序列又被稱為偽噪聲序列(PN序列)[7].在信息隱藏過程中，首先需對音頻信號進行分割，并將回聲引入每個音頻段的前后核，然后通過計算音頻信號中每個音頻段的短時能量值，以此自適應(yīng)地調(diào)整前后回聲核的衰減系數(shù)an.自適應(yīng)調(diào)整規(guī)則如下:

(1)

1.2 完全互補碼

由以上描述可將互相關(guān)函數(shù)表示為Rc1c2(τ)， 且當c1=c2時Rc1c2(τ)為自相關(guān)函數(shù).由此可知，可將完全互補碼定義為一組M序列的自動互補碼，由其構(gòu)成的矩陣為：

(2)

其中M和N分別表示完全互補碼構(gòu)造矩陣的行數(shù)和列數(shù),C表示一段完全互補序列.公式(2)中每行構(gòu)成一組完整的完全互補序列,即每行在行內(nèi)形成自相關(guān),每兩行序列碼之間形成互相關(guān).

2 音頻水印算法的設(shè)計

2.1 音頻水印的嵌入算法

本文算法的音頻水印嵌入流程如圖1所示，構(gòu)造步驟見步驟1—步驟3.

圖1 音頻水印信息的嵌入流程

步驟2 載體信息處理.本文在載體信息處理中使用的PN序列為10階的M序列.通過計算水印序列w(n)和PN序列c(n)即可生成擴頻信號s(n)，s(n)的計算公式為s(n)=w(n)⊕c(n).由于PN序列具有偽隨機特性，因此擴頻信號s(n)的頻譜寬度遠大于原始水印的頻譜寬度.設(shè)水印信息d(n)的比特率為Kbps，如果擴頻序列每個碼片的傳送時間為Tc， 則擴頻信號的帶寬Wss=1/Tc.在載體信息處理階段，基帶信號也需要處理，其處理過程為：首先對二進制數(shù)字基帶信號進行差分編碼，將絕對碼表示的二進制信息轉(zhuǎn)換成相對碼表示的二進制信息，然后進行絕對相位調(diào)制.

步驟3 水印信息的嵌入.水印隱藏信息的整個嵌入過程具體如下：

1)使用矩形窗口均勻分割音頻信號時，窗口長度以T為單位，即每個窗長包含N(N=T×fs,fs為音頻信號的采樣頻率)個采樣點數(shù)，且將音頻信號分為M個音頻段(不足一個時長T的部分不計).

3)對前后向回聲核進行改造得到新的回聲內(nèi)核，改造公式為：kn=δ(n)+(-1)p+1(αδ(n-d)+αδ(n+d)), 0<α<1.將d0和d1定義為延時， 然后按照公式(3)完成水印嵌入.

(3)

5) 將所有音頻段按照它們被分段的順序重新組合成完整的音頻信號.

圖2 音頻水印信息提取流程圖

2.2 音頻水印的提取算法

音頻水印的提取過程與水印的嵌入流程相反.圖2為水印信息的提取流程圖，具體提取步驟如下：

步驟1 采用窗函數(shù)設(shè)計帶通濾波器(FIR濾波器).過濾器的順序是127， 函數(shù)選擇漢明窗.本段帶通濾波器的主要參數(shù)為：中心頻率為4 900 Hz， 起始頻率為3 400 Hz， 截止頻率為6 400 Hz， 濾波器帶寬為3 000 Hz(大于發(fā)送端帶通信號的帶寬).

步驟2 對上一步得到的基帶信號進行去噪，提取水印序列.

步驟3 將步驟2中得到的相關(guān)值與閾值進行比較，得到水印序列.

步驟4 在時域內(nèi)提取水印信息.在嵌入隱藏信息的過程中，由于水印信息隱藏的音頻信號具有與PN序列相同的分布特征，且回聲核衰減系數(shù)的符號由PN序列控制，因此本文使用PN序列對每個音頻段執(zhí)行自相關(guān)檢測.

3 實驗結(jié)果與分析

3.1 實驗環(huán)境

實驗采用3種波形音頻信號(分別標記為1(輕音樂)、2(鋼琴樂)和3(搖滾樂))，每種波形音頻信號時長為3 min.音頻采樣頻率為44.1 kHz， 量化精度為16位.使用12個長度的隨機二進制序列作為水印序列，水印強度系數(shù)α為動態(tài)嵌入強度.

3.2 透明性驗證

音頻信噪比(SNR)是評價噪聲信號在原始音頻信號中嵌入強度的一種有效方法.通常，信噪比越大，人耳感知噪聲的能力越困難，即表明水印信息的隱藏效果越好，水印信息的透明性越高.圖3為原始音頻和含水印信息音頻圖.由圖3可以看出，二者之間雖然存在差異，但并不明顯，這表明本文水印算法具有較高的透明性.

表1為不同嵌入強度的信噪比.由表1可以看出，本文算法的信噪比SNR隨著嵌入強度的增大而逐漸減小，由此可知人耳對音頻載體嵌入噪聲的感知隨嵌入強度的增大逐漸減小，這表明本文算法得到的音頻水印具有較好的不可感知性，音頻效果良好.

圖3 原始音頻圖和含水印音頻圖

嵌入強度SNR/dB0.00151.490.00346.650.00541.980.00737.460.00933.970.01032.120.02025.01

3.3 魯棒性驗證

為了測試本文算法的魯棒性，對音頻載體分別進行濾波、剪切、噪聲、重采樣和MP3壓縮攻擊實驗，具體的實驗結(jié)果如下.

1)濾波攻擊.采用截止頻率為1 kHz的巴特沃斯低通濾波器對音頻信號進行濾波.濾波階數(shù)分別為1、2和4時，(濾波攻擊的結(jié)果(相似度(NC)與比特出錯概率(BEP))如表2—表4所示.由表2—表4可以看出，本文算法能夠有效地抵抗低通濾波攻擊，說明本文算法對低通濾波攻擊具有很強的魯棒性.

表2 濾波攻擊輕音樂(1號)的結(jié)果

表3 濾波攻擊鋼琴樂(2號)的結(jié)果

表4 濾波攻擊搖滾樂(3號)的結(jié)果

2)剪切攻擊.用回聲隱藏信息剪切30、60 s和90 s的音頻信號，實驗結(jié)果如表5—表7所示.由表5—表7可以看出，音頻經(jīng)過3個時長的剪切攻擊后，仍能提取出較為準確的水印信息，這說明本文算法對剪切攻擊具有較強的魯棒性.

表5 剪切攻擊輕音樂(1號)的結(jié)果

表6 剪切攻擊鋼琴樂(2號)的結(jié)果

表7 剪切攻擊搖滾樂(3號)的結(jié)果

3)噪聲攻擊.在音頻信號中引入100、300 dB和900 dB的白噪聲，實驗結(jié)果如表8—表10所示.由表8—表10可以看出，本文算法能夠有效地抵抗噪聲攻擊，說明本文算法對噪聲攻擊具有很強的魯棒性.

表8 噪聲攻擊輕音樂(1號)的結(jié)果

表9 噪聲攻擊鋼琴樂(2號)的結(jié)果

4)重采樣攻擊.對音頻信號分別進行22.05、16 kHz和11.025 kHz的采樣攻擊，結(jié)果如表11—表13所示.由表11—表13可以看出，本文算法能夠有效地抵抗重采樣攻擊，說明本文算法對重采樣攻擊具有很強的魯棒性.

表11 重采樣攻擊輕音樂(1號)的結(jié)果

表12 重采樣攻擊鋼琴樂(2號)的結(jié)果

表13 重采樣攻擊搖滾樂(3號)的結(jié)果

5)MP3壓縮攻擊.對音頻信號進行壓縮編碼(壓縮比為12.5∶1)，解碼后提取隱藏信息，結(jié)果如表14所示.由表14可以看出，本文算法可較好地抵抗MP3壓縮攻擊，說明本文算法對MP3壓縮攻擊也具有較好的魯棒性.

表14 MP3壓縮3種類型音樂的結(jié)果

3.4 算法性能比較

為驗證本文算法在抵抗攻擊方面的性能，將本文算法分別與文獻[9](語音內(nèi)容認證算法)、文獻[10](線性預(yù)測倒譜濾波算法)和文獻[11](基于音頻特征的魯棒水印算法)的算法進行對比，檢測結(jié)果如表15所示.從表15可以看出：本文算法在抵抗高斯噪聲、濾波、重采樣攻擊時其性能均優(yōu)于文獻[9-11]的算法；在抵抗剪切和MP3壓縮攻擊時，其性能均優(yōu)于文獻[9]和文獻[11]的算法，但略低于文獻[10]的算法.綜合來看，本文算法不僅明顯優(yōu)于文獻[9]和文獻[11]的算法，而且略優(yōu)于文獻[10]的算法.

表15 不同算法的性能

4 結(jié)論

研究表明，本文提出的基于PN序列和完全互補碼的數(shù)字音頻水印算法對水印信息的檢測率超過98%，對高斯噪聲、濾波和重采樣等攻擊的水印信息檢測率超過90%，且在抵抗高斯噪聲、濾波、重采樣、剪切和MP3壓縮攻擊時其性能均優(yōu)于文獻[9]和文獻[11]的算法，在抵抗高斯噪、濾波、重采樣攻擊時，其性能優(yōu)于文獻[10]的算法，說明本文算法的魯棒性較強，具有很好的應(yīng)用價值.本文算法在抵抗剪切和MP3壓縮攻擊時的效果略低于文獻[10]的算法，因此在今后的研究中，我們將探討利用QR分解和小波變換的方法來進一步提高本文算法對抗剪切攻擊和MP3壓縮攻擊的魯棒性.