文档介绍：音频数字水印技术
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概述
音频信号的数字化
音频信号的数字化是指对模拟的声音信号进行A/D转换，使其转化为数字信号。这个过程有两个重要的参数：量化精根据如图6 - 1所示的绝对听阈曲线，把在绝对听阈以下的纯音和噪音成分去除。
② Bark的多个纯音成分只保留其中有最大值的那一个。
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图 6 - 1 绝对听阈曲线图
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(4) 计算局部掩蔽阈值与整体掩蔽阈值。
对原始的N/2(即256) 个频域采样点(用k代表)，只有其中的一部分采样点(用i代表)被用来计算整体掩蔽阈值。层Ⅰ和层Ⅱ所用到的采样点不同。
层Ⅰ：频带被划分为30个子带，最低频6个子带中所有采样点都用到，接下来的6个子带的采样点每2个用到1个，余下的18个子带的采样点每4个用到1个。
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层Ⅱ：频带被划分为30个子带，最低频3个子带的所有采样点都用到，接下来的3个子带的采样点每2个用到1个，接下来的6个子带的采样点每4个用到1个，余下的18个子带的采样点每8个用到1个。共用到采样点132个。
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(5) 掩蔽是可以叠加的，因而在z(i)处具有的总掩蔽阈值LTg(i)为z(i)处的安静时阈值LTq(i)和所有临
(6 - 8)
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时域音频水印算法
最不重要位方法
最不重要位方法是一种最简单的水印嵌入方法。任何形式的水印都可以转换成一串二进制码流，而音频文件的每一个采样数据也是用二进制数来表示。这样，可以将每一个采样值的最不重要位(多数情况下为最低位)用代表水印的二进制位替换，以达到在音频信号中嵌入水印的目的。
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基于回声的水印算法
利用回声嵌入水印的算法是一种经典的音频水印算法。它利用了人类听觉系统的另一特性：音频信号在时域的向后屏蔽作用，即弱信号在强信号消失之后变得无法听见。弱信号可以在强信号消失之后50~200 ms的作用而不被人耳察觉。
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设音频序列S={s(n), 0≤n＜N}，按下式即可得到含有回声的音频序列Y：
y(n)=
s(n), 0≤n＜m
s(n)+λs(n-m), m≤n＜N
(6 - 9)
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图 6 - 2 回声编码水印嵌入流程图
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在实际的应用中，为了提高水印嵌入的效率， Gruhl采取的方法如下：
(1) 假设要嵌入的水印比特为“1011001”，先将整个音频信号分成如图6 - 3所示的7段。
(2) 分别使用式(6 - 9)，得到延时分别为m0和m1的两个含有回声的信号，如图6 - 4所示。
(3) 构造“1”混合信号和“0” 混合信号，如图6 - 5所示。
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图 6 - 3 将原始信号分为小段以嵌入数据
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图 6 - 4 产生“1”和“0”回声信号(用虚线表示)
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图 6 - 5 构造混合信号
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(4) 将延时为m0的信号和“0” 混合信号相乘，延时为m1的信号和“1” 混合信号相乘，最后将两个信号相加得到含水印信号。
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图 6 - 6 回声编码水印提取流程图
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回声水印的嵌入过程也可以看作音频信号和一个回声内核进行卷积，回声内核如图6 - 7所示。图中m是回声延时， λ是回声的衰减系数。
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图 6 - 7 回声内核
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其他的时域水印方法
虽然最不重要位方法有一些局限性，但由于时域水印算法运算速度快，因此除了对回声算法进行研究外，一些学者对时域的其他算法进行了深入研究，提出了一些新的算法。
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Kim等认为将水印信号嵌入时域中每一个样点会使人耳产生感知，他们每间隔一定的距离(3～5个样点)，通过修改样点的幅度值而嵌入水印。在水印检测时不需要原始音频信号，而是根据嵌入水印的样点附近的样点值估计该点的原始值，进而