基于DWT-DCT-SVD算法的音频水印嵌入和提取算法MATLAB仿真，

figure(2); %读入原水印图片 I=imread('a.png'); I=im2bw(I); %读取原始语音 audio = audioread('open-cc.wav'); A=audio(1:160000); %读取含水印音频 [A1,fs]=audioread('new.wav'); AL=length(A1); %绘制音频图： subplot(211);plot(A1); axis([0,160000,-1,1]); title('含水印音频信号'); %{ %加入攻击 %0 未攻击 %1 加入高斯噪声 A1=awgn(A1,70); %2 重采样 A1=resample(A1,22050,fs); A1=resample(A1,fs,22050); %3 进行低通滤波 % [B1,B2]=butter(1,3/4,'low'); % A1=filter(B1,B2,A1); %} %对音频进行2级小波分解： [c,l]=wavedec(A1,2,'haar'); %提取2级小波分解的低频（高能量）高频（低能量）： ca2=appcoef(c,l,'haar',2); cd2=detcoef(c,l,2); cd1=detcoef(c,l,1); ca2L=length(ca2); %DCT变换 ca2DCT=dct(ca2); k=100; %段数 DL=ca2L/k; %ca2每段的长度 j=1; delta=0.5; %分段提取水印信息 for i=1:k ca22=ca2DCT(j:j+DL-1); Y=ca22(1:DL/4); %提取每段前1/4系数 Y=reshape(Y,10,10); [U,S,V]=svd(Y); %进行SVD变换 S1=S(1,1); S2=S(2,2); D=round(S1/(S2*delta)); %判别式 %根据判别式的奇偶性提取水印 if(mod(D,2)==0) water(i)=0; else water(i)=1; end j=j+DL; end %将一维数据恢复成二维图像 for i=1:10 for j=1:10 p=j+10*(i-1); J(i,j)=water(p); end end subplot(212);imshow(J); title('提取的水印图像'); imwrite(J,'b.png'); %评价指标 %0 峰值信噪比PSNR AA = A.*A; maxAA=max(AA); Dist = A1-A; sum=0; for i=1:AL DAA1=Dist(i)*Dist(i); sum=sum+DAA1; end psnr = 10*log10(maxAA/sum); %1 误码率BER eber=0; for i=1:10 for j=1:10 if I(i,j)==J(i,j) else eber=eber+1; end end end ber=eber/100; %2 归一化系数NC IJ = I.*J; II = I.*I; JJ=J.*J; sumII=0; sumIJ=0; sumJJ=0; for i=1:10 for j=1:10 sumII=sumII+II(i,j); sumIJ=sumIJ+IJ(i,j); sumJJ=sumJJ+JJ(i,j); end end nc=sumIJ/(sqrt(sumII)*sqrt(sumJJ));