| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第14-21页 |
| 1.2.1 鲁棒音频水印算法研究 | 第14-17页 |
| 1.2.2 脆弱性音频水印算法研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3 音频水印检测算法研究 | 第19-21页 |
| 1.3 论文所做的工作和创新 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 音频数字水印基础及背景概述 | 第24-29页 |
| 2.1 音频水印基本概念 | 第24-25页 |
| 2.2 音频水印的分类 | 第25-26页 |
| 2.3 音频水印常见攻击方法 | 第26-27页 |
| 2.4 音频水印需要满足的特性 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于经验模态分解和粒子群优化的音频水印算法研究 | 第29-54页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 EMD分解及粒子群优化理论基础 | 第30-32页 |
| 3.2.1 固有模态函数定义 | 第30页 |
| 3.2.2 EMD分解执行步骤 | 第30-31页 |
| 3.2.3 粒子群优化算法理论基础 | 第31-32页 |
| 3.3 基于EMD和粒子群优化的音频水印算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 同步码 | 第32页 |
| 3.3.2 水印嵌入算法 | 第32-35页 |
| 3.3.2.1 水印嵌入的理论基础 | 第32-33页 |
| 3.3.2.2 基于粒子群优化算法的水印嵌入强度优化方法 | 第33-35页 |
| 3.3.3 水印提取算法 | 第35-36页 |
| 3.4 仿真实验 | 第36-53页 |
| 3.4.1 仿真环境及实验方法 | 第36-38页 |
| 3.4.2 冗余信号分量验证 | 第38-42页 |
| 3.4.3 最优水印嵌入强度的确定 | 第42-50页 |
| 3.4.4 水印性能检测与比较 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 高不可感知性鲁棒音频水印算法研究 | 第54-71页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 高不可感知性鲁棒音频水印算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第55页 |
| 4.2.2 水印嵌入算法 | 第55-57页 |
| 4.2.3 水印算法的不可感知性分析 | 第57-58页 |
| 4.2.4 水印提取算法 | 第58-59页 |
| 4.3 仿真实验 | 第59-70页 |
| 4.3.1 实验环境及仿真实验概述 | 第59-60页 |
| 4.3.2 冗余信号分量验证 | 第60-62页 |
| 4.3.3 算法性能检测与比较 | 第62-70页 |
| 4.3.3.1 嵌入水印前后音频帧幅值变化量比较 | 第63-65页 |
| 4.3.3.2 算法在抗攻击情况下鲁棒性和不可感知性比较 | 第65-70页 |
| 4.3.3.3 不可感知性主客观性能评测 | 第70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 半脆弱音频零水印算法研究 | 第71-90页 |
| 5.1 引言 | 第71-72页 |
| 5.2 压缩感知理论基础 | 第72-73页 |
| 5.3 基于压缩感知理论的半脆弱零水印算法 | 第73-81页 |
| 5.3.1 算法思想 | 第73-74页 |
| 5.3.2 零水印的构造 | 第74-77页 |
| 5.3.3 恶意篡改检测 | 第77-81页 |
| 5.4 仿真实验 | 第81-89页 |
| 5.4.1 阈值的确定 | 第81-84页 |
| 5.4.2 恶意篡改检测 | 第84-88页 |
| 5.4.3 不同算法的比较 | 第88-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 音频水印检测算法研究 | 第90-107页 |
| 6.1 引言 | 第90-91页 |
| 6.2 音频水印嵌入 | 第91-92页 |
| 6.3 基于变分贝叶斯学习的音频水印检测算法 | 第92-98页 |
| 6.3.1 高斯混合模型的建立 | 第92-93页 |
| 6.3.2 高斯混合模型的求解 | 第93-97页 |
| 6.3.3 基于最大似然的水印检测 | 第97-98页 |
| 6.4 仿真实验与结果分析 | 第98-106页 |
| 6.4.1 实验背景与参数设置 | 第98-99页 |
| 6.4.2 变分下限与混合度的确定 | 第99-101页 |
| 6.4.3 抗攻击性能 | 第101-104页 |
| 6.4.4 小样本学习情况下的检测性能 | 第104-105页 |
| 6.4.5 训练样本长度不一致情况下的检测性能 | 第105-106页 |
| 6.4.6 过拟合问题下的健壮性 | 第106页 |
| 6.5 本章小结 | 第106-107页 |
| 第七章 总结与展望 | 第107-110页 |
| 7.1 工作总结 | 第107-108页 |
| 7.2 工作展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第120-121页 |
| 攻读学位期间完成和参与的科研项目 | 第121页 |
