电子学报 ›› 2015, Vol. 43 ›› Issue (7): 1457-1464.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.07.032

• 科研通信 • 上一篇    

基于EMD的音频水印算法研究

唐鑫1, 马兆丰1,2, 钮心忻1, 杨义先1   

  1. 1. 北京邮电大学 信息安全中心, 北京 100876;
    2. 北京国泰信安科技有限公司, 北京 100086
  • 收稿日期:2013-12-04 修回日期:2014-04-18 出版日期:2015-07-25
    • 作者简介:
    • 唐 鑫 男,1987年出生于江苏南京,北京邮电大学博士生,主要研究方向为数字版权管理、数字内容安全、数字水印等. E-mail:etangxin@gmail.com;马兆丰 男,1974年出生于甘肃镇原,博士,北京邮电大学讲师,主要研究方向为数字版权管理、数字内容安全、计算机网络安全. 钮心忻 女,1963年出生于浙江湖州,北京邮电大学教授、博士生导师,主要研究方向为数字水印、信息隐藏、隐写分析.杨义先 男,1961年出生于四川盐亭,北京邮电大学教授、博士生导师,主要研究方向为密码学、计算机网络与信息安全.
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.60803157,No.90812001,No.61272519,No.61170271)

Research on Audio Watermarking Algorithm Based on EMD

TANG Xin1, MA Zhao-feng1,2, NIU Xin-xin1, YANG Yi-xian1   

  1. 1. Information Security Center, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
    2. Beijing National Security Science and Technology Co.Ltd, Beijing 100876, China
  • Received:2013-12-04 Revised:2014-04-18 Online:2015-07-25 Published:2015-07-25

摘要:

提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的音频水印算法,选择EMD分解得到的冗余信号分量作为水印的嵌入位置,并证明了冗余信号分量按照提出的算法嵌入水印以后仍然是冗余信号分量,从而为水印嵌入提取提供了理论基础.通过粒子群优化算法求解出适用于EMD分解的最优音频水印嵌入强度,按此强度嵌入水印,可以同时满足水印的健壮性和不可感知性.仿真结果表明,使用计算出的最优嵌入强度嵌入水印,嵌入水印后的音频信号在受到大部分攻击的情况下可以确保水印的不可见性和健壮性.

关键词: 经验模态分解, 粒子群优化, 音频数字水印, 嵌入强度

Abstract:

An audio watermarking algorithm based on EMD(Empirical Mode Decomposition) was proposed.Residual signal components decomposed from EMD were selected to embed watermark by the proposed algorithm and the watermarked components are proved to be still residual signal components,which provides the theoretical basis for the watermark embedding and extraction.The optimal audio watermark embedding strength in EMD was solved by particle swarm optimization algorithm.The robustness and imperceptibility of watermarking can be satisfied according to this embedding strength.The simulation results show that using the optimal embedding strength to embed watermark can guarantee the imperceptibility and robustness of the watermark in most attack conditions.

Key words: EMD(empirical mode decomposition), particle swarm optimization, audio digital watermarking, embedding strength

中图分类号: