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正文摘录:

2006年第23期总第238其中：，X一{lnL’，lnL。，…，1nL-}J1y一(In2(N一1)，In2(N一1)一ln2，…，ln2(N一1)一l町}E(·)表示j个数的平均值，∥表示j尺度下的平均长度。图1给出了一段用CoolEdit软件采集的采样率为44.1kHz，16b量化的PCM语音信号及其用此方法计算的分形维数图，从图中可以看出，语音信号的分形维数D介于1～2之间，且浊音的分形维数比清音的分形维数小。利用这一特点，在语音信息隐藏是可以选择分形维数小的段嵌入较多信息，分形维数大的段嵌入较少信息，从而保证隐藏信息的鲁棒性和透明性。l51O5O.05.112345678×10。(a)语占信l川时域波形矧fb)i“一佑Ij分仃维数圈图1语音信号分形维数图3分形维数实现语音信息隐藏算法3.1秘密信息嵌入过程图2是本文秘密信息嵌入过程框图。图2秘密信息嵌入过程框图具体算法如下：(1)首先统计原始语音信号的帧数，每帧取N个样点，共有M帧。对每帧信号首先进行一级小波分解，得到N／2个高频系数和N／2个低频系数；然后求高频系数组成的序列的分形维数D，通过D确定要修改的DCT系数的位置和个数：F(D)一{p，，p。，…，p，}VD∈[叮，，吼]这里F(D)在D的一个邻域内取值时F(D)的值都相同。(2)对一级小波分解的低频系数作DcT变换得到序列{y+}釜∥，由DCT系数产生量化表，过程为：假设DcT系数的取值区间为[c，胡，若用R个二进制数表示系数的量化值，则量化台阶△一(f—d)／2”，即当优。≤H≤m。。时，系数值被量化为m：。m.一f+以T(i)一{m，li—O，1，…，2“。}其中：i—O，1，…，2“，T。为DCT系数量化表。(3)打开待隐藏的秘密信息，读入z个R位秘密信息编码后的集合：A一{＆，Ij一1，2，…，Z}其中＆，∈{O，1，…，2”’}，则查量化表对应的集合位置为：A”一{m。Ij一1，2，…，Z}用这些系数的值替换已选定的￡个DcT系数的值，其他DCT系数保持不变。(4)对修改后的DCT系数做IDcT变换，然后再与高频系数进行一级小波重构，得到嵌有秘密信息的语音信号。3.2信息提取过程(1)接收端对接收到的隐藏信息去噪滤波，然后用同样的方法分帧，对每一帧信号首先进行一级小波变换，计算小波变换高频系数的分形维数D，根据D的取值确定要提取的信息的位置和个数。(2)对小波变换低频系数做I)(_、T变换，同时用和发端同样的方法对』＼『／／2个DCT系数量化并产生量化表m?。(3)反查量化表。得到z个秘密信息nj，对nj进行解码得到隐藏信息。4Matlab仿真结果及算法性能测试4.1实验仿真实验采用采样率为44.1kHz，16b量化的语音信号作为载体，用本文算法在Matlab下编程实现信息隐藏，隐藏信息选用一段文本信息。结果证明嵌入和提取效果好。图3是一段语音信号在隐藏信息前后及误差波形图，原始语音为女声“通信工程学院”采样率为44.1kHz，16b量化PCM信号，实验中嵌入了864b。从图中可以看出信息隐藏前后误差不大。4.2算法性能测试分别对隐藏信息进行以下情况的测试：(1)重采样：将44.1kHz原始语音得到的中间语音采样率从44.1kHz下采样为22.05kHz再重采样到44.1kHz。这种处理并没有影响信息的检测和提取。实验证明信息提取正确率为100％。(2)加入高斯噪声：对中间语音加入不同信躁比的高斯白噪声。以图3的语音为例，实验测试了中间语音在加入不同信躁比的情况下信息提取的正确率，当信噪比为35dB，提取正确率可以达到100％。49