[发明专利]一种线性预测语音编码的信息隐藏方法与提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据通信领域，特别涉及一种线性预测语音编码信息隐藏方法。

背景技术

信息技术的不断发展给人们生活带来了便利，但同时也带来了信息认证、版权保护、秘密通信等诸多问题。信息隐藏技术可以很好地解决这些问题。它是一项将秘密信息嵌入常见载体，通过隐藏秘密通信本身来达到传递秘密信息目的的技术。

随着网络带宽的持续增长，以及有线与无线网络的融合，基于互联网的即时语音通信软件得到广泛应用。这些软件带来的通信语音流量已经超过了固网长途电话流量，网络语音流由于其具有实时、大容量等特征，成为进行信息隐藏的潜在优质载体。由于语音一般要经过压缩编码后再通过网络进行传输，因此基于压缩语音流进行信息隐藏近年来得到了研究者们的重视。现有的方法主要分为两类：1）在压缩码流中使用LSB（Least Significant Bit，最低有效位）替换方法。该类方法首先通过分析测试找出码流中对语音质量影响较小的位置，然后利用LSB替换的方法进行信息嵌入。然而，语音编码通常对原始数据进行了高效压缩，输出码流中不同比特位往往具有特定的涵义，某些比特对解码至关重要。使用LSB方法直接在码流中进行修改可能对音频信号造成较大影响，甚至无法解码。即便不影响解码也会引入较大失真。与此同时，基于LSB的隐写方法需要对不同的压缩标准进行具体分析，通用性较差。2）针对矢量量化过程使用QIM（Quantization Index Modulation，量化索引调制）方法。利用该类方法进行信息隐藏时，首先对矢量量化码本进行分组，然后根据秘密信息是1或者0在不同的分组码本中选择量化码字达到嵌入秘密信息比特的目的。该类方法对载体信号的失真、信息嵌入率和抗干扰性作了有效的平衡，非常适合在数字媒体的压缩编码过程中进行信息隐藏。其中，基于LPC-QIM的信息隐藏方法具有较大的应用价值。由于当前众多的VoIP常用语音编码器，如G.729、G.723.1、iLBC等，都采用了包含矢量量化步骤的LPC（Linear Predictive Coding，线性预测语音编码）技术。因此基于LPC-QIM的信息隐藏方法具有失真小、通用性好等特点。

线性预测技术是现代语音信号处理中最核心的技术之一，在语音编码、分析、识别等方面都有着广泛的应用。线性预测编码是线性预测技术与语音编码结合的产物。编码时依据语音信号的短时平稳特性，首先将其分割为时长较短的帧，然后再对每一帧进行LPC分析。LPC分析的基本思想是找出一组最优的LPC合成滤波器系数，使得一个语音信号的样本能够用过去若干个样本的线性组合来逼近。通过LPC分析获得最优的滤波器系数后，需要使用矢量量化技术进行编码。在这些系数的矢量量化过程中，可以方便地使用量化索引调制技术进行信息隐藏。然而，使用QIM进行信息隐藏时，将不可避免的改变码字分布的某些统计特性。如果对LPC码字的改变幅度太大，则码字分布的统计特性的变化很容易被察觉，从而导致算法被破解。因此，在LPC-QIM过程中如何提高嵌入效率，即在提供同等嵌入容量的前提下尽可能的减少对码字的修改，成为一个重要的研究课题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的线性预测编码方法嵌入效率低的缺陷，从而提供一种具有较高嵌入效率的信息隐藏方法以及相应的提取方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种线性预测语音编码的信息隐藏方法，包括：

步骤1）、将线性预测语音编码码流中所有能够利用QIM进行嵌入的位置视为一个信息隐藏空间，将该信息隐藏空间用矩阵A表示；

其中，n表示语音编码码流中所包含的帧数，m表示每帧所包含的嵌入位置；

步骤2）、根据所需安全等级选择嵌入率；

步骤3）、对步骤1）所得到的用于表示信息隐藏空间的矩阵A进行分块，得到分块矩阵；

A＝[A₁ A₂ ... A_j]^T

其中，所得到的每个子块为(p×m)阶矩阵，p为一预先设定值：

步骤4）、根据预先设定值p和步骤2）确定的嵌入率生成密钥Key，根据所述密钥Key从步骤3）所划分的每个子块中抽取i帧作为待嵌入的帧，生成待嵌入矩阵B：

步骤5）、对步骤4）所得到的待嵌入矩阵B进行分块，得到B＝[B₁ B₂ ... B_t]^T，分块后所得到的子块为最小嵌入单元C；