| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.3 论文创新工作 | 第9-10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关算法概述 | 第12-24页 |
| 2.1 水印算法 | 第12-15页 |
| 2.1.1 水印算法的历史与发展状况 | 第12-14页 |
| 2.1.2 数字音频水印算法的分类 | 第14页 |
| 2.1.3 易碎水印算法 | 第14-15页 |
| 2.1.4 半易碎水印算法 | 第15页 |
| 2.2 语音编码 | 第15页 |
| 2.2.1 语音编码概述 | 第15页 |
| 2.3 经典神经网络模型 | 第15-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 水印算法 | 第24-36页 |
| 3.1 水印信息的嵌入过程 | 第24-27页 |
| 3.1.1 参照值生成 | 第25-27页 |
| 3.1.2 用于定位受损区域的定位数据的生成 | 第27页 |
| 3.2 数字水印提取与恢复过程 | 第27-32页 |
| 3.2.1 定位受损区域 | 第28-29页 |
| 3.2.2 被篡改区域的恢复 | 第29-31页 |
| 3.2.3 利用压缩感知技术恢复受损区域信号 | 第31-32页 |
| 3.3 恢复后处理 | 第32-34页 |
| 3.3.1 标准化 | 第33页 |
| 3.3.2 深度神经网络后处理 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 实验与分析 | 第36-54页 |
| 4.1 评估嵌入水印信号的语音信号的质量 | 第36-39页 |
| 4.1.1 主观听辨实验测试过程与结果 | 第36-37页 |
| 4.1.2 主观差异等级表 | 第37-38页 |
| 4.1.3 用信噪比（signal-to-noise ratio即SNR）值客观评价加入水印的语音信号质量 | 第38-39页 |
| 4.2 恢复效果客观评估 | 第39-44页 |
| 4.3 深度神经网络恢复效果 | 第44-52页 |
| 4.3.1 隐藏层节点数对比 | 第45-47页 |
| 4.3.2 隐层层数对比 | 第47-49页 |
| 4.3.3 迭代数对比分析 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |