基于BP神经网络和SNR的自适应音频水印算法

被引：9

作者：

黄雄华 ^{[1
,2
]}

王宏霞 ^{[1
]}

蒋伟贞 ^{[1
,3
]}

崔更申 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南交通大学信息科学与技术学院

[2] 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

[3] 不详

来源：

光电子激光 | 2012年 / 23卷 / 12期

关键词：

音频水印; 信噪比(SNR); BP神经网络;

D O I：

10.16136/j.joel.2012.12.028

中图分类号：

TP309.7 [加密与解密]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于BP神经网络和信噪比(SNR)的自适应音频水印算法。通过修改音频分抽样后子音频帧小波变换近似分量均值的方法嵌入水印。水印嵌入强度由期望的SNR值确定,可避免反复实验或者由经验数据确定水印强度。水印的提取以子音频抽样帧小波变换近似分量均值为BP神经网络的输入,以神经网络的输出作为提取的水印。经过模板训练的BP神经网络能有效的恢复嵌入到音频中的水印数据,实现了水印的盲检测。实验结果表明,本文提出的水印算法具有较好的鲁棒性和不可听性。

引用

页码：2391 / 2397

页数：7

共 9 条

[1] 块奇异值分解和量化实现的图像数字水印算法 [J].