基于DCT和扩频的音频水印嵌入提取算法matlab仿真

简介: 本文介绍了结合DCT和扩频技术的音频水印算法,用于在不降低音质的情况下嵌入版权信息。在matlab2022a中实现,算法利用DCT进行频域处理,通过扩频增强水印的隐蔽性和抗攻击性。核心程序展示了水印的嵌入与提取过程,包括DCT变换、水印扩频及反变换步骤。该方法有效且专业,未来研究将侧重于提高实用性和安全性。

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
音频水印作为一种数字版权保护手段,能够在不影响音频质量的前提下,将特定信息(如身份标识、版权信息等)隐秘地嵌入到音频信号中。DCT因其良好的能量集中特性与离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)相比在实数域运算的优势,常被用于音频信号的变换域处理。而扩频技术通过将水印信号扩展至较宽的频率范围,增强了水印的隐蔽性和抗攻击能力。本文将详细介绍这两种技术如何结合,实现音频水印的高效、安全嵌入与提取。

   DCT是一种将离散信号从时域转换到频域的线性变换,尤其适用于处理具有相关性的实数信号。对于长度为N的一维音频信号x[n],n=0,1,…,N−1,其DCT变换定义为:

image.png

   DCT变换后的系数X[k]反映了原始信号在不同频率分量上的能量分布,其中低频系数通常包含信号的主要信息,高频系数则包含细节和噪声。在音频水印嵌入过程中,选择合适的频带进行水印嵌入可以兼顾隐蔽性和鲁棒性。

   扩频(Spread Spectrum, SS)是一种通过将窄带信号扩展至较宽的频带进行传输的技术,旨在提高通信系统的抗干扰和保密性能。在音频水印中,扩频技术用于将水印信号“隐藏”在音频信号的多个频率分量中,降低单一分量对水印信息的影响,提高水印的隐蔽性和抗攻击能力。

image.png

   结合离散余弦变换(DCT)与扩频技术的音频水印嵌入与提取算法,充分利用了DCT在音频信号处理中的优势,以及扩频技术在提高水印隐蔽性和鲁棒性方面的特性。通过详细阐述算法原理、数学表达与实施步骤,本文展示了该方法的专业性和有效性。未来研究可进一步探索自适应嵌入策略、鲁棒性增强技术、以及针对特定攻击的防御机制,以提升音频水印系统的实用性和安全性。

4.部分核心程序
```N = 10; %嵌入一个水印信息需要的音频数据为N
length = n*10;
i = 1 : length;% 将原始音频信号分解为Ae和Ar两部分
j = [1];
Ae = A(i,j);% 取矩阵A的l到length行构建矩阵Ae
i = length+1 : L;
Ar = A(i,j);% 取矩阵A的length到L行第一列构建矩阵Ar

k = 1;
B = cell(n,1);% 建立M1 x M2行l列的元胞
th = n*N;
while ( k < th )
i = k : k+9;
m = (k+9)/10;
B{m,1} = Ae(i,j);
k = k+10;
end
D = cell(n,1);
for i = 1 : n
D{i,1} = dct(B{i,1});%DCT变化
end

E = cell(n,1);% 建立元胞E,储存嵌有水印信号的中频系数
E = D;
for i = 1 : n
E{i,1}(3) = (D{i,1}(3))(1+2S(i)); % 将扩频了的水印信息S嵌入音频中
end

F = cell(n,1);
for i = 1 : n
F{i,1} = idct(E{i,1});% 将元胞E中离散余弦反变换了的元素存入元胞F中
end

G = F{1,1};
for i = 2 : n
G=[G; F{i,1}];
end

G =[G; Ar];% 将元胞G和矩阵Ar合并创建一维矩阵G
audiowrite('after1.wav',G,fs);
subplot(212); plot(G);
axis([0 350000 -2 2]);

```

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于yolov4深度学习网络的公共场所人流密度检测系统matlab仿真,带GUI界面
本项目使用 MATLAB 2022a 进行 YOLOv4 算法仿真,实现公共场所人流密度检测。通过卷积神经网络提取图像特征,将图像划分为多个网格进行目标检测和识别,最终计算人流密度。核心程序包括图像和视频读取、处理和显示功能。仿真结果展示了算法的有效性和准确性。
50 31
|
4天前
|
算法
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
|
3天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
11天前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如&quot;How are you&quot;、&quot;I am fine&quot;、&quot;I love you&quot;等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
224 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
141 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
109 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)