基于神经网络的扩展回声隐藏算法_王慧琴1

本文介绍了一种名为“神经网络自适应扩展回声隐藏算法”的数字音频水印技术，由王慧琴、修可山和姚钟涵共同提出。这种算法针对音频信号的单回声内核，通过PN序列进行扩展，并将其作为水印信号嵌入，以提高水印的安全性。PN序列是一种伪随机序列，常用于扩频通信和信号处理，其特性能够增强水印的隐蔽性和鲁棒性。 该算法的核心在于利用神经网络的非线性映射能力。神经网络模型能够学习和模拟复杂的数据模式，无需依赖复杂的心理声学模型来确定扩展回声内核的幅值。这样，算法可以自适应地调整水印嵌入的强度，以适应不同音频内容，同时避免了对听觉系统的负面影响。心理声学模型通常用于预测人类听觉系统对音频失真的感知，而该算法通过神经网络简化了这一过程。 文章中提到了“Human Audio System”（HAS），即人类听觉系统，这是音频水印设计时必须考虑的因素。由于人的听觉系统对不同频率和强度的声音有不同的敏感度，因此在嵌入水印时需要确保其在不影响音频质量的前提下尽可能难以察觉。算法设计了一个“Just Noticeable Differences”（JND）阈值控制器，以确保水印的强度适中，既不会被轻易检测到，又能保持足够的强度以应对可能的攻击。 仿真实验结果证明了该算法的有效性和可靠性，它对常见的数字音频处理方法具有良好的抵抗能力，如压缩、重采样和滤波等操作。同时，算法还能确保音频的原始质量不受显著影响，满足了数字水印技术在版权保护和内容追踪等方面的需求。 总结来说，这篇论文提出的神经网络自适应扩展回声隐藏算法为数字音频水印技术提供了一种新的解决方案，它结合了神经网络的非线性处理能力和PN序列的扩频特性，实现了水印的安全嵌入和自适应调整。该算法对于保障数字媒体的安全，尤其是音频内容的版权保护，具有重要的理论和实际意义。