基于超小波和全局特征量的数字音频水印技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61462019
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    45.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0206.信息安全
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Audio watermarking is research focus nowadays. Because of higer sensitivity of human auditory system than other perception systems,to hide watermarking information into the audio is more difficult than in other multimedia. Currently, Research on audio watermarking techniques are mostly focused on the content-based second-generation audio watermarking technology;For existing research results,the authentication watermark technology is in the qualitative research stage still,there are some drawbacks for adaptive watermarking scheme,and audio watermarking technology anti-synchronization attack has poor robustness. Beyond wavelet has stronger direction and better detection ability on edge and contour. On the basic of above,this project intends to launch the second-generation audio watermarking technology research in beyond wavelet domain,which is based on the frame global feature parameter.Primary research content includes:(1)To study the audio content itself, extract stable frame global feature parameter after all kinds of attacks;(2)Based on human ear perceived strength to different frequencies, to establish the precise formula between watermarking strength and different frequencies,and then,to design adaptive audio watermarking algorithm,and watermarking method which is applied to quantitative detection for reliability and integrity;(3)Based on the mechanism of the watermarking synchronization structure being damaged,to study re-synchronization method and to design audio watermarking scheme anti-synchronization attacks. This topic research will provide technical support and theory foundation to supervision and certification of digital audio works.
数字水印技术是当前的研究热点。因为人类听觉系统比其它感知系统更加敏感,在音频中隐藏水印信息更加困难。 当前对音频水印技术的研究多聚焦于基于内容的第二代音频水印技术。现有研究成果中,认证水印技术还处于定性研究阶段,自适应水印方案尚不十分完善,抗同步攻击的水印技术鲁棒性不强。超小波技术有更强的方向性,对于边缘和轮廓有更好的检测性。 基于上述,本课题拟在超小波域展开基于帧全局特征量的第二代音频水印技术研究,主要内容包括:(1)以音频内容自身为研究对象,提取对各种攻击稳定的帧全局特征量;(2)以人耳对不同频率的感知强弱为基础,建立水印嵌入强度与不同频率间关系的精确关系式,并据此设计自适应音频水印方案和对可靠性、完整性进行定量检验的音频认证水印方法;(3)依据破坏水印同步结构的机理,研究新的同步方法,设计抗同步攻击的音频水印方案。 本课题的研究将为数字音频作品的监督、认证提供理论依据和技术支持。

结项摘要

项目的背景:.音频压缩技术和Internet网络技术的迅速发展,音频作品被非法拷贝、篡改、传播等侵犯知识产权的行为日益增加。人类的听觉系统比视觉系统更加敏感,在音频数据中隐藏额外的信息更加困难。因此,研究基于HAS特性的音频水印算法,具有重要的意义。抵抗同步攻击是音频水印领域公认的难题。现有的音频水印方案对不破坏水印同步结构的信号处理操作具有很好的鲁棒性;但对时间缩放、变调、随机剪切、抖动、DA/AD变换等破坏水印同步结构的操作抵抗力很弱。同步攻击对水印的同步结构破坏力极强,但对音频的听觉效果影响又很小,例如即使10%的TSM操作,音频的听觉效果几乎不受影响。因此,设计抵抗同步攻击的水印方案是打破水印技术推广应用的一项重要工作。 现有大多水印算法不足之处是水印方案没有考虑音频自身的特性,导致算法的鲁棒性不是很强,水印系统容易遭受攻击。目前基于音频特征的水印算法大多针对抵抗同步攻击而设计,但研究成果还很少,性能也不是很好。.主要研究内容:.(1)基于音频特性,提取对信号处理操作和同步攻击稳定的特征量;.(2)研究基于音频内容的自适应鲁棒水印方法;.(3)研究基于内容的抵抗同步攻击的鲁棒音频水印方法;.重要结果:.(1)设计的音频水印方案能同时抵抗多种同步攻击,需要同时结合自适应分帧和全局特征量两个方面设计方案,发表论文的实验结果证明了该思路的可行性,可以按这一方案进一步挖掘;.(2)全局特征量需要寻找那些稳定的,代表音频本质特征的量,并且是复合特征量,具有复合性才能抵抗多种同步操作。在特征量提取方面,我们经过理论的分析和实验的测试,找到了小波变换均值、重心、质心、DCT域均值、范重心等均是全局稳定的特征量,大部分特征量已被利用来设计了水印算法;.(3)在自适应水印方法的研究中,在自适应分帧,确保水印能量自适应留存上取得了新的方法,也得到了良好的实验效果,但在水印强度自适应嵌入方法上,没有突破现有技术利用SNR或者心理声学模型的思路,只是进行了一些改进,需要进一步开展研究;.(4)基于超小波技术设计的抗同步攻击水印方案和自适应水印方案优势不大,方案性能改善很小;.关键数据:. 实验结果表明按均匀分帧的方法设计的水印方案,可以抵抗10%的抖动操作,15%的TSM操作,此时音频质量已经受损较为严重,并且,这种自适应分帧的方法对后续使用何种水印嵌入方法具有通用性。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
一种离散余弦变换域抗同步攻击的音频水印算法
  • DOI:
    10.16136/j.joel.2016.03.0715
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    光电子激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡春晓;黄雄华
  • 通讯作者:
    黄雄华
ALGORITHMS FOR INTERVAL NEUTROSOPHIC MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION-MAKING BASED ON MABAC, SIMILARITY MEASURE, AND EDAS
基于MABAC、相似性测度和EDAS的区间中智多属性决策算法
  • DOI:
    10.1615/int.j.uncertaintyquantification.2017020416
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
    International Journal for Uncertainty Quantification
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Xindong Peng
  • 通讯作者:
    Xindong Peng
Interval-valued Fuzzy Soft Decision Making Methods Based on MABAC, Similarity Measure and EDAS
基于MABAC、相似性测度和EDAS的区间值模糊软决策方法
  • DOI:
    10.3233/fi-2017-1525
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Fundamenta Informaticae
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Xindong Peng
  • 通讯作者:
    Xindong Peng
HESITANT TRAPEZOIDAL FUZZY AGGREGATION OPERATORS BASED ON ARCHIMEDEAN t-NORM AND t-CONORM AND THEIR APPLICATION IN MADM WITH COMPLETELY UNKNOWN WEIGHT INFORMATION
基于阿基米德t-范数和t-CONORM的犹豫梯形模糊聚合算子及其在权重信息完全未知的MADM中的应用
  • DOI:
    10.1615/int.j.uncertaintyquantification.2017020585
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    International Journal for Uncertainty Quantification
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Xindong Peng
  • 通讯作者:
    Xindong Peng
Algorithms for interval-valued fuzzy soft sets in emergency decision making based on WDBA and CODAS with new information measure
基于WDBA和CODAS的应急决策区间值模糊软集算法
  • DOI:
    10.1016/j.cie.2018.04.001
  • 发表时间:
    2018-05-01
  • 期刊:
    COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Peng, Xindong;Garg, Harish
  • 通讯作者:
    Garg, Harish

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其他文献

一种DCT域自适应音频水印算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄雄华;王宏霞
  • 通讯作者:
    王宏霞
基于重心的抗同步攻击的音频水印算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄雄华;王宏霞;蒋伟贞;崔更申
  • 通讯作者:
    崔更申
信号在过完备库上分解中原子形成
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华泽玺,尹忠科,黄雄华,信号在过完备库上分解中原子形成的快速算法,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    华泽玺*;尹忠科;黄雄华
  • 通讯作者:
    黄雄华
基于比值的小波域数字音频盲水印算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    铁道学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄雄华;蒋伟贞;王宏霞;景新幸
  • 通讯作者:
    景新幸

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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