數(shù)字音頻水印主要算法的研究與比較

摘要：對目前音頻水印中的主要算法進(jìn)行了系統(tǒng)的描述，并對其在不可見性、魯棒性、計算復(fù)雜度以及嵌入量四個方面作了比較。最后總結(jié)了當(dāng)前音頻水印技術(shù)存在的問題，并對其發(fā)展進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：數(shù)字音頻水印； 魯棒性； 脆弱性

中圖分類號：TP309

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1001-3695（2007）09-0136-04

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，人們可以自由地從互聯(lián)網(wǎng)上下載音頻、圖片和視頻等數(shù)字化媒體數(shù)據(jù)。但是隨之而來的副作用也日趨嚴(yán)重，如隨意地復(fù)制、竄改、傳播有版權(quán)的內(nèi)容等。因此，如何有效地保護(hù)數(shù)字化媒體數(shù)據(jù)的版權(quán)、認(rèn)證數(shù)字化媒體數(shù)據(jù)的內(nèi)容和內(nèi)容的完整性就變得非常重要。

數(shù)字水印技術(shù)被認(rèn)為是解決版權(quán)問題的有效方式[1]，從應(yīng)用范圍上，可將水印分為圖像水印、視頻水印和音頻水印。當(dāng)前，對圖像水印和視頻水印技術(shù)的研究較多，這是由于[2~5]:人類聽覺系統(tǒng)(HAS)比較靈敏，這對數(shù)據(jù)隱藏的實現(xiàn)造成了很大的困難;功能強大的音頻處理軟件在互聯(lián)網(wǎng)上有很多并且能夠免費下載，它們可以極大地改變語音信號的結(jié)構(gòu)并且不會造成音質(zhì)的損失;數(shù)字音頻水印對信號的同步有較高的要求。 然而，隨著MP3、MPEG、AC3 等新一代壓縮標(biāo)準(zhǔn)的廣泛應(yīng)用，對數(shù)字音頻作品的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)顯得越來越重要。

1數(shù)字音頻水印算法研究

根據(jù)數(shù)字水印的應(yīng)用要求，由圖1看到水印技術(shù)可以分為魯棒性水印和脆弱性水印，而其中每一種均有不同的分類。

1．1魯棒性水印算法

1)時間域水印算法時域水印算法在時間域不對原始媒體數(shù)據(jù)作處理，直接隱藏數(shù)字音頻信號。時域算法具有以下優(yōu)點:方法本身簡單易實現(xiàn)；通過對水印數(shù)據(jù)和嵌入過程進(jìn)行加密，安全性可以得到保證；水印嵌入和提取算法簡單、速度快。其缺點是對信道的干擾及數(shù)據(jù)操作的抵抗能力很差。最不重要位算法和基于回聲隱藏的算法是時域算法中兩種主要的算法。

a)最不重要位（least significant bit，LSB）算法。該算法是一種把數(shù)據(jù)植入其他數(shù)據(jù)最簡單的嵌入算法[6]。它是最早在信息隱藏和數(shù)字音頻水印領(lǐng)域中研究的技術(shù)之一，現(xiàn)在已經(jīng)成為時間域嵌入技術(shù)的經(jīng)典算法。

文獻(xiàn)[7，8]提出使用兩步算法提高LSB的魯棒性和比特率；使用一種新的LSB編碼算法將水印嵌入到LSB較高層；對由嵌入水印引入的噪聲進(jìn)行處理。使用這兩步算法，水印嵌入到LSB較高層中，對于MPEG壓縮、加性噪聲等有較好的魯棒性。實驗結(jié)果表明含水印的音頻的音質(zhì)比較好并且此算法使宿主音頻失真最小。

b)基于回聲隱藏的算法[6]。它通過在時域引入回聲將數(shù)據(jù)嵌入到音頻信號中，并利用了HAS的時域掩蔽特性在數(shù)字音頻中加入回聲的算法，可表示為y[n]=x[n]+α[n-δ]。其中：x[n]表示原始音頻信號;α表示衰減率;δ表示聲音信號的延遲。回聲隱藏通過在音頻信號中引入不同的回聲延遲來嵌入比特位“0”和“1”。

為了檢測回聲中的水印信息，需要檢測回聲的延遲。常用的檢測方法是采用倒譜。文獻(xiàn)[9]提出采用復(fù)倒譜來檢測回聲，在復(fù)倒譜上對應(yīng)于延遲時間的位置會出現(xiàn)明顯高于周圍的峰值，通過比較不同延遲處的峰值大小可檢測出當(dāng)前幀所嵌入的信息位。文獻(xiàn)[9]采用信號倒譜的自相關(guān)函數(shù)來檢測。

很多學(xué)者對最初的回聲隱藏方案在減小失真、增加安全性和提高魯棒性[10]提出了一些改進(jìn)措施。Ko等人[1]提出時域擴(kuò)展型回聲算法來增加回聲隱藏的安全性。該算法使用PN序列來擴(kuò)展回聲。經(jīng)過擴(kuò)展后的回聲振幅會降低，能量也減小，因此在原始音頻中嵌入水印而帶來的失真也會減小。水印檢測過程包括在倒譜域?qū)芈晝?nèi)核進(jìn)行相關(guān)檢測。該算法與傳統(tǒng)的回聲隱藏算法相比能夠容忍重采樣、MPEG壓縮等攻擊并且不可感知性也很好。

文獻(xiàn)[11]使用功率倒譜來提高回聲檢測的性能。在回聲隱藏檢測過程中，使用功率倒譜來檢測不需要恢復(fù)原始信號，只需要估計回聲的延遲時間，所以使用功率倒譜可以有效地檢測回聲隱藏信息。實驗結(jié)果表明功率倒譜檢測的性能要好于自相關(guān)倒譜檢測。

2)頻率域水印算法它是將原始媒體數(shù)據(jù)變換到頻率域中，將水印數(shù)據(jù)加入到某些頻域系數(shù)中，再反變換形成含有水印數(shù)據(jù)的媒體數(shù)據(jù)。頻域算法有良好的魯棒性，在經(jīng)歷了各種處理和加噪、濾波、重采樣等攻擊后，仍能保持很高的可靠性。拼湊算法、相位編碼算法和擴(kuò)頻水印算法是頻率域中的主要算法。

a)拼湊算法。該算法是由Bender等人在1996年提出的，它是一種統(tǒng)計算法，即在原始音頻信號中嵌入特定的統(tǒng)計特性。主要有兩步[10]：首先隨機(jī)選取兩個圖像塊集合A和B；其次將圖像塊集合A中的樣本灰度值增加一個小常量d，同時將圖像塊集合B中的樣本灰度值減小一個小常量d，即a*i=ai+d，b*i=bi-d。其中：ai和bi分別是拼湊集合A和B中的樣本。檢測過程中，首先將兩個圖像塊集合的樣本值相減，然后求取兩個圖像塊集合樣本均值的差。原始拼湊算法存在一些缺陷，拼湊算法中使用的先驗假設(shè)認(rèn)為隨機(jī)樣本的樣本均值相同，實際上樣本均值之間的真正差異并不總等于零。

文獻(xiàn)[12]中提出了改進(jìn)的拼湊算法，此算法是在離散余弦變換域（DCT）實現(xiàn)的，但是也能在離散傅里葉（DFT）域和離散小波（DWT）域?qū)崿F(xiàn)。此算法對原始拼湊算法的改進(jìn)主要表現(xiàn)在：新算法中自適應(yīng)的計算常量d;新算法中在嵌入函數(shù)中使用了正負(fù)號函數(shù)；新算法中假定樣本值的分布是正態(tài)分布而原始算法是均勻分布。這三方面使得該算法能夠抵抗MP3、AAC等壓縮攻擊和一般的信號處理操作，具有較好的魯棒性。但是，改進(jìn)的算法沒有結(jié)合心理聲學(xué)模型等需要進(jìn)一步改善。

Cvejic等人[13]提出的嵌入算法使用HAS的頻域局部特性將水印嵌入到經(jīng)過小波變換的音頻中，而檢測算法則利用低通濾波和重采樣的攻擊特性增強檢測算法的魯棒性，大大地降低了誤碼率。

b）相位編碼(phase coding)算法。相位編碼法充分利用了HAS的一種特性，即人耳對絕對相位的不敏感性和對相對相位的敏感性。基于這個特點，將代表秘密數(shù)據(jù)位的參考相位替換原始音頻段的絕對相位，并對其他的音頻段進(jìn)行調(diào)整，以保持各段之間的相對相位不變化，從而達(dá)到嵌入、隱蔽秘密信號的目的。相位編碼法的一個缺陷是，當(dāng)代表秘密數(shù)據(jù)的參考相位急劇變化時，會出現(xiàn)明顯的相位偏差。它不僅會影響秘密信息的隱蔽性，還會增加接收方譯碼的難度。

為了使相位偏差的影響得以改善，需要在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換點之間留有一定的間隔以使轉(zhuǎn)換變得平緩，但這又會減小帶寬。因此，必須在嵌入數(shù)據(jù)量與嵌入效果之間折中。一般來說，相位編碼的嵌入量為8～32 bps。當(dāng)載體信號是較為安靜的環(huán)境，可得到8 bps的信道能力，當(dāng)載體信號是較為嘈雜的環(huán)境，可增大嵌入量，得到32 bps的信道能力。

文獻(xiàn)[14]提出基于立體聲音頻的譜相位差進(jìn)行高容量信息嵌入。此方法利用雙耳心理聲學(xué)模型來計算由頻率決定的耳間相位差的閾值，該閾值用來決定在音頻何處嵌入水印是最合適的。利用該方法水印的有效嵌入率可高達(dá)20kbps，能夠抵抗剪切、時域上的平移和下采樣，但不能抵抗壓縮和D/A~A/D 轉(zhuǎn)換。

c)擴(kuò)頻水印。擴(kuò)頻水印技術(shù)[4]是在音頻信號中嵌入偽隨機(jī)序列，并通過計算偽隨機(jī)噪聲和含水印音頻信號的相關(guān)值來檢測水印。擴(kuò)頻方案是最流行的水印方案。

I.J.Cox等人的文章[15]被認(rèn)為是擴(kuò)頻技術(shù)應(yīng)用在數(shù)字水印上的代表性文章。它最初應(yīng)用于數(shù)字圖像，但稍加修改即可很方便地擴(kuò)展到數(shù)字音頻和視頻。

為了最小化擴(kuò)頻水印系統(tǒng)的檢測錯誤率，一些文章提出了改進(jìn)的擴(kuò)頻水印方法。文獻(xiàn)[16]提出一種基于修改感知熵心理模型和改進(jìn)擴(kuò)頻的水印方法。大部分的擴(kuò)頻方法為了提高算法的魯棒性均將水印擴(kuò)展到整個原始音頻信號中，而文中只是將水印嵌入到信號的特殊區(qū)域（如能量比平均能量高的區(qū)域）中。這樣在計算復(fù)雜度方面比原始擴(kuò)頻方法要低，使用修改的感知熵的心理模型提高了算法的魯棒性。該算法最大的優(yōu)點就是降低了計算復(fù)雜度。H.J.Kim 等人[17]提出一種方法，采用擴(kuò)頻技術(shù)降低虛警率和漏檢率。在水印嵌入和提取過程中采用排除離群點(outlier)來降低檢測錯誤。但如何定義outlier 點是一個困難的問題。

文獻(xiàn)[18]提出的算法采用獨立分量分析(ICA) 理論，并且將水印檢測作為盲源分離問題。ICA是進(jìn)行盲源分離的一種有效方法。模擬實驗表明基于ICA的檢測器以非常低的誤碼率（＞0.01）將水印提取出來。

d)時間域和頻率域中常見的數(shù)字水印算法的比較。如表1所示，可以看出頻域水印的不可見性要比空域水印好，但是嵌入量較小，計算更為復(fù)雜。

相位編碼算法一般對載體信號的重采樣有較強的魯棒性，但對絕大多數(shù)的音頻壓縮算法敏感，當(dāng)代表水印數(shù)據(jù)的參考相位急劇變化時，會出現(xiàn)明顯的相位偏差根據(jù)實際應(yīng)用情況，在嵌入量和嵌入效果之間進(jìn)行折中較高

擴(kuò)頻水印算法較好抗攻擊能力很強，但是對同步攻擊較敏感少易實現(xiàn)，但非常耗時

3）壓縮域算法該算法就是直接將水印嵌入到壓縮位流或索引中[10]。壓縮域水印的弱點是抵抗格式轉(zhuǎn)換的魯棒性差。MP3是MPEG-1國際標(biāo)準(zhǔn)中音頻壓縮層3的簡稱，壓縮算法效率比較高，在采樣率44.1 kHz的情況下，其壓縮比可達(dá)12倍以上，被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)等許多場合。

MP3充分利用了可定量分析的人類聽覺模型，把人耳聽不到的信息和被掩蔽的聲音信號去掉了，而這正是某些水印算法的加水印的位置。MP3壓縮和解壓縮對水印檢測的影響較大，數(shù)字音頻水印算法必須特別注意抵抗這種信號處理。

目前，圍繞MP3格式音頻水印技術(shù)的研究很多，歸納起來主要有三大類[26]：a)在非壓縮域進(jìn)行，即先向非壓縮原始音頻中加入水印然后再壓縮。b)在壓縮域上進(jìn)行，水印直接加到MPEG 音頻比特流上，直接形成含水印的MP3文件。這使水印嵌入非常迅速，但魯棒性較差，任何解壓縮—再壓縮的處理均可以輕易除去水印。c)首先將MP3格式的音頻解壓，然后將水印植入到非壓縮域，最后帶水印的音頻內(nèi)容再被重新壓縮成帶水印的壓縮格式音頻。該方法可以提高水印的魯棒性，但時間開銷太大，因為壓縮過程要花費很長時間，不適合在線交易和分發(fā)。

F.Petitcolas等人[19]提出了一種叫做MP3Stego的水印技術(shù)。MP3Stego將水印信息嵌入到part2_3_length校驗位中，通過修改內(nèi)循環(huán)結(jié)束條件可保證part2_3_length 的校驗位包含所要嵌入的比特位。為增加安全性，除將嵌入信息加密外，還使用了一個偽隨機(jī)序列來選擇用于嵌入水印信息的part2_3_length變量。在文章中，作者承認(rèn)任何攻擊者可以通過解壓比特流再重新壓縮來除去隱藏的水印信息，但是這樣做會對音質(zhì)造成很大的破壞。

文獻(xiàn)[20]提出一種直接作用到MP3壓縮域上的盲檢測音頻水印技術(shù)。該算法通過將水印放置在壓縮文件的比例因子域，克服了PCM 數(shù)據(jù)域上算法不能抵抗壓縮/再壓縮攻擊的缺點。該算法不必將聲音數(shù)據(jù)編碼到MP3文件中。該算法既可用于版權(quán)保護(hù)也可用于認(rèn)證，其音頻文件版權(quán)的證明不是簡單地通過檢測嵌入的水印數(shù)據(jù)本身，而是使盜版者知道在計算上要提取出水印幾乎是不可能的。該算法不能抵抗解壓再重新壓縮的處理，但實際上盜版者通常不會這樣做，因為這樣做會引起音頻聽覺質(zhì)量的嚴(yán)重下降。

其他的壓縮域算法還有Lacy等人[21]提出的MPEG-2 AAC壓縮域水印。這種方法通過修改比例因子、譜線量化值以及編碼用的霍夫曼編碼表來表示嵌入的信息。在MPEG-2 AAC 壓縮過程中通過修改壓縮系數(shù)來植入水印。文獻(xiàn)[22]提出在TWIN VQ壓縮域水印采用比特置換和改變編碼器參數(shù)的方法來嵌入水印。Qiao等人[23]將水印嵌入到MPEG-1 Audio Layer II 比特流的比例因子中和將水印嵌入到MPEG 編碼的樣本數(shù)據(jù)中兩種算法。該算法首次提出在比例因子中嵌入水印，但沒有給出詳盡魯棒性測試結(jié)果并且使用在比例因子中嵌入水印不能嵌入多個水印，否則會使比例因子變化多個量化步長而引起感知失真。

1.2脆弱性音頻水印算法

多媒體內(nèi)容完整性認(rèn)證的解決方案主要集中在脆弱數(shù)字水印技術(shù)。從現(xiàn)在發(fā)表的文章來看，脆弱性水印主要分為以下四個方面：完全脆弱性水印、半脆弱水印、多功能水印和自嵌入水印。脆弱性水印的添加與一般魯棒性水印添加在原理上是基本相同的，從數(shù)字信號處理的角度可以看做是對原始音頻的調(diào)制過程。但由于脆弱性數(shù)字水印要檢測出竄改并定位，水印應(yīng)先與音頻的特征融合在一起然后嵌入到音頻中。

Kirovski[24]等人提出一種雙重水印算法，該算法首先分析音頻信號的掩蔽閾值，然后在大于掩蔽閾值的幅度譜中嵌入魯棒水印，在小于掩蔽閾值的幅度譜中嵌入脆弱水印。此算法能抵抗有損壓縮等信號處理，但是在相同錯誤率情況下，需要的認(rèn)證長度比普通的認(rèn)證長度長。

文獻(xiàn)[25]提出的算法采用了掩蔽閾值做量化步長，采用量化的方法在音頻信號的FFT系數(shù)上嵌入水印信息。在認(rèn)證階段從含水印信號中獲取量化值這種方法實際利用了一個水印來實現(xiàn)多功能。該方法的缺點是不能實現(xiàn)盲檢測。

文獻(xiàn)[26]提出將魯棒性水印和脆弱性水印同時嵌入到提升小波域。魯棒性水印嵌入到經(jīng)過均勻量化的低頻部分而脆弱性水印則嵌入到經(jīng)過量化的高頻系數(shù)中。實驗結(jié)果表明，魯棒性水印對MP3壓縮、低通濾波、再量化、重采樣等攻擊具有較好的魯棒性，脆弱水印對輕微的音頻竄改非常敏感，并且能夠用于認(rèn)證音頻的完整性。此算法實現(xiàn)了盲檢測。

文獻(xiàn)[27]提出采用奇偶調(diào)制技術(shù)，對指數(shù)刻度下的離散傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行量化，并且此算法使用了簡化心理聲學(xué)模型，從而保證嵌入和檢測使用相同量化步長。該算法是一種半脆弱水印算法，對一般信號處理操作具有魯棒性，對內(nèi)容替換操作卻是脆弱的。

2結(jié)束語

盡管人們在音頻水印技術(shù)領(lǐng)域的研究已經(jīng)取得了一些進(jìn)步，但是音頻水印還存在一些不足：

a）音頻水印在算法方面存在的不足

(a)算法的計算量大。(b)不能實現(xiàn)盲檢測，有些數(shù)字水印算法在提取水印時必須依靠原始數(shù)字音頻信號，這會限制數(shù)字音頻水印算法在實際工程中的應(yīng)用。(c)水印信息最佳隱藏容量問題，目前水印信息隱藏容量主要是通過大量、重復(fù)地實驗來確定。(d)抗聯(lián)合攻擊能力差，尤其是同步攻擊。同步問題是音頻水印必須解決的問題之一。去同步攻擊的目的是使水印檢測器和嵌入的水印無法對齊，從而使水印檢測前的同步過程在計算上是不可行。抖動攻擊、隨機(jī)剪切、時間縮放、變調(diào)和上下采樣對音頻信號同步結(jié)構(gòu)的影響比較大。目前在音頻水印方面抗同步攻擊算法不太多。Cox 等人 [28]總結(jié)了目前用于抵抗同步攻擊的幾種方法，即窮舉搜索、顯式同步、自相關(guān)、恒定水印和隱含同步。（e)不能將混沌理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等領(lǐng)域的先進(jìn)思想和技術(shù)靈活應(yīng)用于音頻水印算法。

b）在音頻水印技術(shù)研究模型方面存在的不足

水印的嵌入和檢測模型、水印性能評測模型還不完善，還沒有達(dá)到預(yù)期的目的。

c）音頻水印技術(shù)研究的基礎(chǔ)理論還沒有得到完善

數(shù)字音頻水印算法的基準(zhǔn)測試標(biāo)準(zhǔn)等的研究還處于初級階段，需要進(jìn)一步改進(jìn)和提高。

總之，音頻水印算法還沒有達(dá)到人們預(yù)期的效果，許多學(xué)者正致力于解決上述問題以使音頻水印能夠在實際應(yīng)用中發(fā)揮它強大的作用。可以預(yù)見數(shù)字水印技術(shù)將可能成為多媒體安全領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。

參考文獻(xiàn)：

［1］KO B S， NISHIMURA R，SUZUKI Y. Timespread echo method for digital audio watermarking[J].IEEE Trans on Multimedia， 2005， 7(2):212-221.

[2]LI Xin， YU H H.Transparent and robust audio data hiding in cepstrum domain[C]//Proc of IEEE Internation Conference on Multimedia and Expo. New York:[s.n.]，2000:397-400.

[3]WU C P， SU P C， KUO CCJ， et al. Robust and efficient digital audio watermarking using audiocontent analysis[C]//Proc of the 12th International Symposium on Electronic Imaging.2000:23-28.

[4]SWANSON M D， ZHU Bin， TWEFIK A H. Robust audio watermarking using perceptual masking[J].IEEE Transa on Signal Processing，1998， 66(3):337-355.

[5]CVEJIC N， SEPPANEN T. Audio watermarking using attack characterization[J ].Electronics Letters， 2003，39(13):1020-1021.

[6]RODRIGUEZ G C， MIYATAKE M N， MEANA HM P. Analysis of audio watermarking schemes[C]//Proc of the 2nd International Conference on Electrical and Electronics Engineeringand XI Conference on Electrical Engineering. Mexico City:[s.n.]， 2005:7-9.

[7]CVEJIC N， SEPPANEN T. Increasing robustness of LSB audio steganography using a novel embedding method[C]//Proc of IEEE International Conference on Information Technology:Coding and Computing. Washington， DC:IEEE Computer Society，2004:533-537.

[8]CVEJIC N， SEPPANEN T. Increasing the capacity of LSB based audio steganography[C]//Proc of the 5th IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing. 2002:336-338.

[9]BENDER W， GRUHLD， MARIMOTON， et al.Techniques for data hiding [J].IBM Systems Journal， 1996， 35(34):313-336.

[10]孫圣和，陸哲明，牛夏牧.數(shù)字水印技術(shù)及應(yīng)用[M]. 北京:科學(xué)出版社， 2004:420-430.

[11]YAN Bin，SUN Shenghe，LU Zheming. Improved echo hiding using power cepstrum and simulated annealing based synchronization technique[C]//Proc of the 2nd International Conference on Machine Learning and Cybernetics. Xi’an:[s.n.]， 2003:2142-2147.

[12]YEO K， KIM H J. Modified patchwork algorithm:a novel audio watermarking scheme[J].IEEE Trans on Speech and Audio Processing， 2003，11(6):381-386.

[13]CVEJIC N， TUJKOVIC I. Increasing robustness of patchwork audio watermarking algorithm using attack characterization[C]//Procof IEEE International Symposium on Consumer Electronics. 2004:3-6.

[14]HE Xing， ALEXANDER I， MICHAEL S. A high capacity watermarking technique for stereo audio[C]//Proc of IEEE International Conference on Acoustics， Speech，and Signal Processing. 2004:393-396.

[15]COX IJ，KILIAN J，LEIGHTON T， et al. Secure spread spectrum watermarking forIimages， audio and video[C]//Proc of the IEEE Int Conf on Image Processing.Lausanne， Switzerland:[s.n.]， 1996:243-246.

[16]HE Xing， SCORDILIS M S. Improved spread spectrum digital audio watermarking based on a modified perceptual entropy psychoacoustic model[C]//Proc of IEEE Southeast Conf.2005:283-286.

[17]KIM H J， KIM T， YEO I K. A robust audio watermarking scheme[C]//Proc of IEEE International Symposium on Circuits and Systems. 2004:696-699.

[18]MALIK H，KHOKHAR A， ANSARI R.Improved watermark detection for spreadspectrum based watermarking using independent component analysis[C]//Proc of the 5th ACM Workshop on Digital Rights Management.2005.

[19]PETITCOLAS F[EB/OL]. (1999). http://www.cl.cam.ac.uk/~fapp2/steganography/mp3stego/.

[20]KOUKOPOULOS D K， STAMATION Y C. A compresseddomain watermarking algorithm for MPEG audio layer 3[C]//Proc of the 9th ACM Multimedia Conference. Ottawa:[s.n.]， 2001.

[21]LACY J，QUACKENBUSH S R，REIBMAN A R， et al. On combining watermarking with perceptual coding[C]//Proc of the IEEE International Conference on Acoustics， Speech and Signal Processing. Seattle:[s.n.]， 1998:37253728.

[22]MORIYA T， TAKASHIMA Y， NAKAMURA T， et al. Digital watermarking schemes based on vector quantization[C]//Proc of IEEE Workshop on Speech Coding for Telecommunications. 1997:9596.

[23]Qiao Lintian，NAHRSTEDTY N. Noninvertible watermarking methods for MPEG encoded audio[C]//Proc of SPIE on Security and Watermarking of Multimedia Contents. San Jose:[s.n]， 1999:194202.

[24]KIROVSKI D，MALVAR H， JAKUBOWSKI M H. Audio watermarking with dual watermarks:7206649[P].2004-03-25.

[25]LU C S，LIAO Hongyuan，CHEN Lianghua. Multipurpose audio watermarking[C]//Proc of the 15th International Conference on Pattern Recognition. Barcelona， Spain:[s.n.]， 2000.

[26]WANG Rangding，XU Dawen，LI Qian. Multiple audio watermarking based on lifting wavelet transform[C]//Proc of the 4th International Conference on Machine Learning and Cybernetics. Guangzhou:[s.n.]， 2005:1821.

[27]WU hungping， KUO C C J. Fragile speech watermarking based on exponential scale quantization for tamper detection[C]//IEEE International Conference on Acoustic， Speech and Signal Processing.Florida:[s.n.]， 2002:1317.

［28］COX I J，MILLER M L，BLOOM J A. Digital watermarking[M].[S.l.]:Morgan Kaufman Publishers， 2002.

[29]李偉.魯棒性數(shù)字音頻水印算法研究[D]. 上海：復(fù)旦大學(xué)， 2004：1718.

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”