基于MFCC和NMF的压缩域语音感知哈希认算法论文

提出了一种基于MDCT系数的语音感知哈希认证算法，解决实时性差、计算量大的方法 在压缩域语音中使用传统的认证算法。首先，算法通过对MP3格式的语音进行部分解压缩来提取MDCT系数。然后MDCT每个语音帧的系数在压缩域中由梅尔滤波器进行处理，形成15维MFCC系数矢量。最后，感知哈希字符串由哈希结构。感知哈希串可以感知语音认证的内容。实验结果表明，该算法在保持内容不变的情况下具有较强的鲁棒性良好的实时性。 《基于MFCC和NMF的压缩域语音感知哈希认证算法》 摘要中提到的是一种针对压缩域语音的高效认证算法，旨在解决传统认证算法在实时性和计算效率上的不足。该算法采用了一种创新的方法，结合了MDCT（Modified Discrete Cosine Transform）系数和MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）以及NMF（Non-negative Matrix Factorization）技术，以生成对语音内容敏感的感知哈希字符串，从而实现对语音内容的认证。 MDCT是音频编码中常用的一种变换，它能够有效地捕捉声音信号的时间和频率特性，同时减少冗余信息，适合用于压缩域的语音处理。在本论文中，通过部分解压缩MP3格式的语音，提取其MDCT系数，为后续的处理步骤提供基础数据。 MFCC是一种模拟人类听觉系统的特征提取方法，它利用梅尔滤波器对MDCT系数进行处理，将频域信息转换成更符合人耳听觉感知的特征向量。通过这种方式，可以得到语音的15维MFCC系数矢量，这些矢量能有效地反映语音的关键特征，且对噪声和失真有一定的鲁棒性。 NMF是一种非负矩阵分解技术，常用于信号处理和模式识别领域。在这里，NMF可能被用来进一步简化和提取MFCC特征中的关键信息，以生成更紧凑、更具有区分性的表示，从而提高哈希串的鲁棒性和唯一性。 感知哈希（Perceptual Hashing）是通过模拟人类感知模型生成的一种哈希函数，它将多媒体数据转化为反映内容的抽象表示。在语音认证中，感知哈希字符串能够捕获语音的主要特性，即使在存在小的扰动或篡改的情况下，也能有效地识别出语音内容的相似性，从而实现内容完整性验证。 实验结果表明，所提出的算法在保持内容不变的情况下，不仅具备较强的鲁棒性，还具有良好的实时性能。这意味着在实时通信或语音识别系统中，该算法能够在快速处理大量语音数据的同时，保证认证的准确性和安全性，这对于语音应用的安全性和用户体验具有重要意义。 该研究结合MDCT、MFCC和NMF技术，在压缩域内实现了高效、鲁棒的语音感知哈希认证，为多媒体信息安全领域提供了一个新的解决方案，尤其是在实时语音通信和语音识别的应用场景中，该算法有望发挥重要作用。