[发明专利]一种抗DA/AD变换的音频水印方法

权利要求书

1.一种抗DA/AD变换的音频数字水印方法，其特征在于：包括数字水印嵌入过程和数字水印提取过程，

所述数字水印嵌入过程，包括首先对音频信号进行分帧处理，对得到的帧信号进行离散小波分解，在所得细节子带系数上叠加Chirp信号，然后计算细节子带系数的时频变换，并对所得时频变换系数进行Randon变换，根据相邻帧Randon变换的统计矩大小关系完成水印嵌入，最后进行逆小波变换还原得到时域音频信号；

所述数字水印提取过程，包括首先对音频信号进行分帧处理，对得到的帧信号进行离散小波分解，然后对所得细节子带系数进行时频变换，再对所得时频变换系数进行Randon变换，计算其统计矩，根据相邻帧矩的大小提取嵌入水印比特。

2.根据权利要求1所述抗DA/AD变换的音频数字水印方法，其特征在于：所述数字水印嵌入过程包括以下步骤，

步骤1.1，设长度为L的音频信号用x[i]表示，其中，1≤i≤L；对音频信号进行分帧处理，帧长为N，每帧信号用x_n[j]表示，其中，1≤j≤N,

步骤1.2，对每帧信号x_n[j]进行1级离散小波分解得到小波子带系数，小波子带系数包括细节子带系数和逼近子带系数；取细节子带系数，用表示，其中1≤k≤l_d，l_d为细节子带系数长度；

步骤1.3，产生Chirp信号c(l)如下，

c(l)＝chirp(T,F₀,T₁,F₁)

其中，chirp(.)为Chirp信号产生函数，用于生成线性频率信号，1≤l≤l_d；在起始时刻0时的瞬时频率参数为F₀，在终止时刻T₁时的瞬时频率参数为F₁；Chirp信号中样点的时间序列记为T，T的长度等于步骤1.2所得细节子带系数长度l_d；

步骤1.4，将步骤1.3所得Chirp信号分别嵌入到相邻两帧信号的细节子带系数上，

xdm(k)=xdm+αc(l)]]>

xdm+1(k)=xdm+1+αc(l)]]>

其中，1≤k≤l_d，1≤l≤l_d，α为调节因子；

步骤1.5，根据步骤1.4得到的细节子带系数，先计算时频变换，然后对得到的时频变换系数进行radon变换，

xfdm=PWD(xdm(k))]]>

xfdm+1=PWD(xdm+1(k))]]>

[Rm,xpm]=radon(xfdm,θ)]]>

[Rm+1,xpm+1]=radon(xfdm+1,θ)]]>

其中，PWD(.)是伪维格纳分布变换函数，radon(.)是拉东变换函数，θ为角度参数，取值[0...180]；R_m,R_m+1是拉东变换系数，向量xp_m，xp_m+1是极坐标矢量系数；

步骤1.6，根据步骤1.5得到的拉东变换系数计算相邻两帧信号的统计矩M_m和M_m+1，

Mm=Σ1≤θ≤180Σ(xpm-xpm‾)·*Rm(θ)]]>

Mm+1=Σ1≤θ≤180Σ(xpm+1-xpm+1‾)·*Rm+1(θ)]]>

其中，和分别是向量xp_m和xp_m+1的质心，R_m(θ)和R_m+1(θ)是拉东变换系数R_m，R_m+1的列向量，表示对应θ角度的拉东变换系数；

步骤1.7，产生新的Chirp信号，用c₁(l)表示如下：

c₁(l)＝chirp(T,F₀,T₁,F₂)

其中，chirp(.)为Chirp信号产生函数，用于生成线性频率信号；1≤l≤l_d，在起始时刻0时的瞬时频率参数为F₀，在终止时刻T₁时的瞬时频率参数为F₂，F₁≠F₂；

步骤1.8，设音频信号x[i]中第m、m+1位嵌入的水印信号为w，w的取值为0或1；根据水印信号w对当前的细节子带系数进行嵌入操作，

if(w＝1)and(M_m＜M_m+1)

thenxdm(k)=xdm(k)+αc1(l)]]>

if(w＝0)and(M_m＞M_m+1)

thenxdm+1(k)=xdm+1(k)+αc1(l)]]>

其中，1≤k≤l_d，1≤l≤l_d；

步骤1.9，当w＝1且M_m＞M_m+1或当w＝0且M_m＜M_m+1，进入步骤1.10，否则返回步骤1.5；

步骤1.10，对嵌入水印比特后的小波子带系数进行逆小波变换，还原得到时域信号。

3.根据权利要求2所述抗DA/AD变换的音频数字水印方法，其特征在于：所述数字水印提取过程包括以下步骤，

步骤2.1，设长度为L的音频信号用x[i]表示，其中，1≤i≤L；对音频信号进行分帧处理，帧长为N，每帧信号用x_n[j]表示，其中，1≤j≤N,

步骤2.2，对每帧信号x_n[j]进行1级离散小波分解得到小波子带系数，小波子带系数包括细节子带系数和逼近子带系数；取细节子带系数，用表示，其中1≤k≤l_d，l_d为细节子带系数长度；

步骤2.3，根据步骤2.2得到的细节子带系数，先计算相邻两帧信号的时频变换，然后对得到的时频变换系数进行radon变换，

xfdm=PWD(xdm(k))]]>

xfdm+1=PWD(xdm+1(k))]]>

[Rm,xpm]=radon(xfdm,θ)]]>

[Rm+1,xpm+1]=radon(xfdm+1,θ)]]>

其中，PWD(.)是伪维格纳分布变换函数，radon(.)是拉东变换函数，θ为角度参数，取值[0...180]，R_m，R_m+1是拉东变换系数，向量xp_m，xp_m+1是极坐标矢量系数，1≤k≤l_d；

步骤2.4，根据步骤2.3，得到的拉东变换系数计算相邻两帧信号的统计矩，分别用M_m和M_m+1表示；

Mm=Σ1≤θ≤180Σ(xpm-xpm‾)·*Rm(θ)]]>

Mm+1=Σ1≤θ≤180Σ(xpm+1-xpm+1‾)·*Rm+1(θ)]]>

其中，和分别是向量xp_m和xp_m+1的质心，R_m(θ)和R_m+1(θ)是拉东变换系数R_m，R_m+1的列向量；

步骤2.5，根据步骤2.4计算得到的统计矩M_m和M_m+1大小关系提取水印信号，

ifM_m＞M_m+1d(m)＝1

ifM_m＜M_m+1d(m)＝0

d(m)为水印信号提取结果，