CN109344578A - 基于混沌和小波变换的音频水印嵌入、提取方法 - Google Patents

Abstract

基于混沌和小波变换的音频水印嵌入方法，包括以下步骤：步骤1，对水印预处理，1)二值水印置乱；2)二值水印加密；步骤2，将鲁棒性水印和脆弱性水印分别嵌入小波域的低频和高频中；基于混沌和小波变换的音频水印提取方法，包括以下步骤：首先，对含有水印的音频信号进行小波分解，找出低频或高频分量中小于原先设定阈值的音频元素所对应的位置，再进行一维类噪声提取操作；其次，对提取得到的类噪声图像进行升维转换为二维图像格式，转换为加密图像；最后，加密图像进行混沌解密和Arnold逆变换，得到嵌入水印；具有隐蔽性强、稳健性高、易检验出攻击的特点。

Description

基于混沌和小波变换的音频水印嵌入、提取方法

技术领域

本发明属于音频水印嵌入技术领域，具体涉及基于混沌和小波变换的音频水印嵌入、提取方法。

背景技术

数字水印是指利用多媒体数据的冗余性和随机性，将某些代表特殊版权的数字信息嵌入到数字作品中，同时又不影响原始数字作品的使用价值。另一方面在需要时又可以通过提取算法，从数字作品中检测和提取出水印，从而可以检测数字作品的完整性和保护其版权的一种新兴技术。其于近20年的发展历程中，研究者们对该技术的研究逐渐走向成熟。

1990年发表了第一篇关于图像水印的文章。1995年以后，数字水印技术得到了广泛关注且得到了较快的发展。最低比特位LSB水印嵌入算法是早期较为经典的一类算法，是把每个采样点的最低有效位用一个水印比特代替，可以把大量的数据植入到音频信号中。Cvejic等人利用HAS中的时域掩蔽现象将基于扩频的水印嵌入到未压缩的原始音频数据中。Swanson等人通过直接修改音频样本来嵌入版权保护信息。Liu等人通过对正弦波引入小的频率偏移提出了一种对非轮唱音乐的音频水印算法。

值得注意的是，嵌入数字多媒体文件中的信息必须满足隐蔽性、鲁棒性、密钥唯一性、检测可靠性这四类基本特性才能成为水印。

快速更新的移动通讯设备和多媒体技术，更加智能的计算机网络，使得数字多媒体的应用取得惊人的进展。越来越多的多媒体文件通过网络进行传输。数字媒体相比于模拟媒体有诸多优点，如数字信号易于编辑，复制简单，不易失真，易于通过电子或物理的系统低价高速的传输和分配等。一方面正因为上述数字媒体的优点，其可反作用于计算机技术和计算机网络，使相关诸多技术得到进一步深化发展。另一方面带来了一个新的问题，即对数字多媒体在网络传输过程中版权的保护。

在如今大数据背景下，任何一种可以传输的数字多媒体作品均会有自己的版权。然而多媒体文件易于在网络上传输的特性，造成了其会受到非法拷贝的风险，那么作品背后的知识产权就越容易被侵害。如果只是单纯的使用传统算法对多媒体文件进行加密，一旦解密，则无保护可言。另一方面，传统密码学中的认证方法对多媒体数据并不适用，这是因为一定范围的失真不会影响多媒体数据所表达的信息，但传统密码学的认证方法却不允许任何比特的不同^[2]。为了解决这一问题，新兴的水印技术就是应对多媒体版权保护的需要提出的，水印分为脆弱性水印和鲁棒性水印两种。并且水印嵌入后不会影响原音频作品的质量，将不同类型的水印嵌入数字作品中，以此达到保护作品版权、保证作品完整性的目的。音频作为数字多媒体信息重要的一类，其应用范围十分广泛，在军事、教育、银行、办公等均有涉及。鉴于音频信号在多媒体数据中的重要地位，对音频数据的版权保护更不容忽视。如今单水印嵌入音频版权保护算法已不足以抵抗攻击。因此，探讨一个高安全级别的音频水印版权保护算法成为一个重要的研究课题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明的目的是提供基于混沌和小波变换的音频水印嵌入、提取方法，具有隐蔽性强、稳健性高、易检验出攻击的特点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于混沌和小波变换的音频水印嵌入方法，包括以下步骤：

步骤1，对水印预处理，本步骤包括：

1)二值水印置乱

采用图像置乱的Arnold变换法，对水印图像矩阵中的像素点进行线性的变换，获得置乱后的水印加密图像，具体做法是：

设图像为S＝[0,1]×[0,1],(x,y)∈S，令

即为Arnold变换表达式，若利用Arnold变换对一幅图像做置乱处理时，实际上，可以令离散图像的x,y∈{0,1,2,L,N-1}，则此时Arnold变换可改写为

式中：(x,y)为原二值水印图像像素坐标，经过Arnold变换后，(x’,y’)为对应像素点的新坐标，以此达到图像置乱目的；

2)二值水印加密

对置乱后的水印图像进行Logistic混沌加密操作，具体做法是：将置乱后的图像经过Logistic混沌映射得到最终的加密水印，

与Logistic映射相似，定义状态变量x_k∈(0,1)，k为迭代次数，参数控制μ∈[0,4]，混沌域为(0,1)；

步骤2，将鲁棒性水印和脆弱性水印分别嵌入小波域的低频和高频中，具体做法是：

1)将经过加密的二值水印降维

由于水印为二维信号，音频为一维信号，因此，将水印降维成qbit的一维信号，

X＝{x(i),0＜i≤q,x(i)∈[0,1]} (1-4)

2)对音频进行N级Haar小波分解

对音频进行3级Haar小波分解，选择高频分量D₃、低频分量A₃为水印嵌入对象，设原音频长度为L，则高频分量d₁长度为L/₂，d₂长度为L/₄，d₃长度为L/₈(低频分量同理)；

3)设定阈值S₁,S₂嵌入水印；

阈值S₁,S₂的计算方法为：低(高)频分量信号幅值绝对值的最大值X乘以相应的权衡系数p₁,p₂；选择小于阈值的信号作为水印嵌入部分，即可以均匀的将水印嵌入音频中。

s＝p*max(abs(X)) (1-5)

所述的水印图像均为90×90的二值图像。即分别将脆弱性水印和鲁棒性水印嵌入到三级小波分解的高频分量D₃和低频分量中A₃。

基于混沌和小波变换的音频水印提取方法，包括以下步骤：

首先，对含有水印的音频信号进行小波分解，提取小波域内的低频分量A₃和高频分量D₃，按照嵌入水印设定的阈值S₁,S₂找出鲁棒性水印和脆弱性水印嵌入位置，提取出鲁棒性水印和脆弱性水印的一维含噪声信号，再对含噪声的一维信号进行去噪声处理。

其次，对提取得到的一维信号进行升维转换为二维图像格式(利用MATLAB语句)，转换为加密图像；

最后，加密图像使用对应的解密密钥进行混沌解密和Arnold逆变换，得到嵌入的双水印。

本发明的有益效果是：

与现有技术相比，由于单水印的局限性，本发明的水印图像置乱变换仅仅是取消了图像像素间的空间相关性，并未对图像信息本身进行保护。因此在对水印图像置乱后，再对其进行Logistic混沌加密操作。使得最终的水印图像呈现噪声特性，攻击者再对音频进行信号处理攻击操作时，容易将水印视为噪声而放弃破坏水印行为，从而加强了水印的安全性。

由于本发明采用的水印图像均为90×90的二值图像，若水印图像过大，对音频修改也就越大，容易被察觉而受到篡改者的攻击；若水印图像过小，则容易受到噪声的干扰，影响水印提取过程的完整性。因此本发明的方法不容易被觉察，不易受到篡改者的攻击。

本发明采用了鲁棒性嵌入低频分量中、脆弱性水印嵌入高频分量，因为低频分量含有原音频大部分能量，将鲁棒性水印嵌入低频分量中不易被篡改，从而保护了水印的安全性。而音频的高频信号为音频的细节分量，当受到攻击时，高频分量首先会被修改甚至消除，如在压缩过程中高频分量将被提取剩下低频分量。将脆弱性水印嵌入高频分量后，音频只要一经修改或受到攻击，脆弱性水印即会发生变化，版权所有者便会发现自己的版权受到侵害。

由于选择小于阈值的信号作为水印嵌入部分，可以均匀的将水印嵌入音频中，而非传统算法直接选取信号的某一部分将水印连续嵌入其中，阈值控制嵌入位置，更加消除了水印图像像素间的相关性。

本发明能够将两个水印成功的嵌入到相应的音频信号中，人耳未听出嵌入水印前后明显的差别；并且提取出的水印与原嵌入水印完全一致。因此，该算法在保护音频版权具有一定的实用性。

由于单水印的局限性，所提算法为双水印嵌入保护音频版权。其中，鲁棒性水印用于版权保护，脆弱性水印用于攻击检验。

本发明通过对水印嵌入、提取进行隐蔽性、稳健性、脆弱性攻击测试发现，鲁棒水印经过攻击测试后水印未发生较大变化从而有效保护文件版权信息，脆弱水印变化较大可证明音频已受到攻击，具有同时保护版权和监测攻击的特性。因此，双水印算法保护音频文件版权的效果优于单水印，具有一定实用性。

水印嵌入方法的优点为克服了单水印嵌入易受攻击、安全性能低的缺点，采用双水印进行版权保护，既能检验是否受到攻击，又能有效保护版权，同时本算法属于水印盲提取，无需借助原始音频信号，操作简单易行。

附图说明

图1为本发明的水印预处理流程图。

图2为本发明脆弱性水印与鲁棒性水印经过加密后的效果图。

图3为本发明水印加密后密钥敏感度分析图。

图4为音频原波形和小波分解后各分量波形图；其中图4(a)为原始信号幅值图；图4(b)为和三级小波分解信号低频幅值图；图4(c)为三级小波分解信号高频幅值图；图4(d)为二级小波分解信号高频幅值图；图4(e)为一级小波分解信号高频幅值图。

图5为阈值判定水印嵌入位置流程图。

图6为基于混沌和小波变换的音频双水印嵌入流程图。

图7为不同权衡系数p水印嵌入前后差值波形图；其中图7(a)为权衡系数分别为p₁＝0.050、p₂＝0.080时差值波形图；图7(b)为权衡系数分别为p₁＝0.038、p₂＝0.079时差值波形图。

图8为基于混沌和小波变换的音频双水印提取流程图。

图9为嵌入水印与提取水印图。

图10(a)为嵌入水印前的音频波形图。

图10(b)为嵌入水印后的音频波形图。

图11(a)为10Hz低通滤波后的脆弱性水印提取图。

图11(b)为10Hz低通滤波后的鲁棒性水印提取图。

图12(a)为20Hz低通滤波后的脆弱性水印提取图。

图12(b)为20Hz低通滤波后的鲁棒性水印提取图。

图13(a)添加随机噪声后提取脆弱性水印图。

图13(b)添加随机噪声后提取鲁棒性水印图。

图14(a)重新采样后提取脆弱性水印图。

图14(b)重新采样后提取鲁棒性水印图。

图15(a)为常数a＝-0.16时的水印脆弱性测试图。

图15(b)为常数a＝-0.14时的水印脆弱性测试图。

图15(c)为常数a＝-0.10时的水印脆弱性测试图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

基于混沌和小波变换的音频水印嵌入方法，包括以下步骤：

步骤1，对水印预处理，本步骤包括：

1)二值水印置乱

采用图像置乱的Arnold变换法，对水印图像矩阵中的像素点进行线性或非线性的变换，目的是取消水印图像像素点间的相关性，获得置乱后的水印图像，具体做法是：

设图像为S＝[0,1]×[0,1],(x,y)∈S，令

即为Arnold变换表达式，若利用Arnold变换对一幅图像做置乱处理时，实际上，可以令离散图像的x,y∈{0,1,2,L,N-1}，则此时Arnold变换可改写为

式中：(x,y)为原二值水印图像像素坐标，经过Arnold变换后，(x’,y’)为对应像素点的新坐标，以此达到图像置乱目的。

Arnold变换是Arnold在遍历理论研究中提出的一种变换，俗称猫-脸变换；Arnold变换具有周期性，当迭代到某一变换周期时，将重新得到原始数字图像，因此解密图像依赖于Arnold变换的周期。水印图像置乱变换仅仅是取消了图像像素间的空间相关性，并未对图像信息本身进行保护；

2)对置乱后的水印图像进行Logistic混沌加密操作，具体做法是：将置乱后的图像经过Logistic混沌映射得到最终的加密水印；

与Logistic映射相似，定义状态变量x_k∈(0,1)，k为迭代次数，参数控制μ∈[0,4]，混沌域为(0,1)；

步骤2，将鲁棒性水印和脆弱性水印分别嵌入小波域的低频和高频中，具体做法是：

1)将经过加密的二值水印降维

由于水印为二维信号，音频为一维信号，因此，将水印降维成qbit的一维信号，

X＝{x(i),0＜i≤q,x(i)∈[0,1]} (1-4)

2)对音频进行N级Haar小波分解

对音频进行3级Haar小波分解，选择高频分量D₃、低频分量A₃为水印嵌入对象，设原音频长度为L，则高频分量d₁长度为L/₂，d₂长度为L/₄，d₃长度为L/₈(低频分量同理)；

3)设定阈值S₁,S₂嵌入水印；

阈值S₁,S₂的计算方法为：低(高)频分量信号幅值绝对值的最大值X乘以相应的权衡系数p₁,p₂；选择小于阈值的信号作为水印嵌入部分，即可以均匀的将水印嵌入音频中，

s＝p*max(abs(X)) (1-5)

所述的水印图像均为90×90的二值图像，即分别将脆弱性水印和鲁棒性水印嵌入到三级小波分解的高频分量D₃和低频分量中A₃。

参见图1，水印预处理，将需要嵌入的水印图像进行二值化处理，得到水印二值图再进行Arnold变换和混沌加密完成水印预处理，目的在于对水印信息的保护。

参见图2，脆弱性水印与鲁棒性水印经过加密后效果，经过加密后的水印图像已无法直观得到水印有效信息，从而有效保护水印信息。

参见图3，水印加密后的密钥敏感度分析，以鲁棒性水印为例，正确的加密密钥：Arnold变换迭代次数n＝90，混沌加密初始密钥μ₀＝3.999,x₁＝0.678。若将混沌初始密钥中的x₁改为x₁＝0.67800000001时，无法获得正确的解密水印。

参见图4(a)、(b)、(c)、(d)、(e)为原始信号幅值和经过小波分解各级低频、高频信号幅值,在水印嵌入过程中，选择将鲁棒性水印和脆弱性水印分别嵌入小波域的低频和高频中，音频进行小波三级分解后的低、高频分量，因为低频分量含有原音频大部分能量，将鲁棒性水印嵌入低频分量中不易被篡改，从而保护了水印的安全性。而音频的高频信号为音频的细节分量，当受到攻击时，高频分量首先会被修改甚至消除，如在压缩过程中高频分量将被提取剩下低频分量。将脆弱性水印嵌入高频分量后，音频只要一经修改或受到攻击，脆弱性水印即会发生变化，版权所有者便会发现自己的版权受到侵害。

参见图5，系数大小的选择决定着水印嵌入部分信号的长短。并且不同的系数，水印嵌入的位置也不同。系数过大不能满足水印均匀嵌入的目的，过小不能承载水印的嵌入。图5的嵌入流程为通过计算阈值s，在小于s的信号处嵌入水印。

参见图6，为基于混沌和小波变换的音频双水印算法流程图。音频经过小波变换得到低频分量和高频分量，将需要嵌入的两个水印经过水印预处理操作后(参见图1)，分别嵌入小波域内的低频分量和高频分量，前者称为鲁棒水印，后者称为脆弱性水印。最后对嵌入水印的小波域信号进行小波逆变换，最终得到含水印的音频信号。

参见图7(a)、图7(b)，通过实验仿真发现，当阈值系数p不同时，水印嵌入位置会发生明显变化，经过大量仿真发现，当p₁＝0.050，p₂＝0.080，嵌入水印信号长度与一维二值加密水印长度最为接近，嵌入效果最好。

基于混沌和小波变换的音频水印提取方法，包括以下步骤：

首先，对含有水印的音频信号进行小波分解，提取小波域内的低频分量A₃和高频分量D₃，按照嵌入水印设定的阈值S₁,S₂找出鲁棒性水印和脆弱性水印嵌入位置，提取出鲁棒性水印和脆弱性水印的一维含噪声信号，再对含噪声的一维信号进行去噪声处理。

其次，对提取得到的一维信号进行升维转换为二维图像格式(利用MATLAB语句)，转换为加密图像；

最后，加密图像使用对应的解密密钥进行混沌解密和Arnold逆变换，得到嵌入的双水印。

参见图8，为基于混沌和小波变换的音频双水印提取算法流程图。

参见图9，实验仿真发现，本发明能够将两个水印成功的嵌入到相应的音频信号中，人耳未听出嵌入水印前后明显的差别。并且提取出的水印与原嵌入水印完全一致。因此，在保护音频版权具有一定的实用性。

参见图10(a)、图10(b)，水印隐蔽性测试包括三方面：嵌入前后音频波形对比、MOS评估、归一化系数与信噪比测试。

一个性能较好的音频水印嵌入，会使嵌入水印后的音频与原音频在人耳判断下无明显差别，如图10(a)、图10(b)为嵌入水印前后的音频波形图，不难发现两者几乎无明显差别。并且，对多个音频进行嵌入水印后，结果发现波形均无明显差别。因此证明本发明的水印嵌入达到了水印隐蔽性的要求。

邀请100位不同年龄段的测试者对嵌入水印后的音频进行MOS评估，统计发现，对于同一嵌入音频的分值均在4.8分上下浮动，说明嵌入音频的声音质量良好。

另外，对提取出的水印进行归一化系数NC计算，NC均为1，说明提取水印与原水印完全相同。再对嵌入水印的音频进行SNR进行计算，均得到令人满意的结果。如表1-1为不同音频经过嵌入水印后的信噪比。

表1-1嵌入水印后音频的信噪比

水印鲁棒性测试

鲁棒性是评价水印(嵌入还是提取)的最基本也是最重要的性能指标之一。通过鲁棒性测试后仍能提取可供理解的水印，才能证明本发明的实用性。

使用的鲁棒性测试方案为低频滤波、白噪声、重采样三个案例，下面给出经过水印测试方案后提取出水印的效果图，以此证明该算法具有较好的鲁棒性。

参见图11(a)、图11(b)、图12(a)、图12(b)，低频滤波作为常见的一种数字信号处理方法，用于加强数字信号的某些特性。但对于嵌入水印的音频信号来讲，经过低频滤波后会改变音频的部分幅值，对正确提取水印属于一类常见的攻击。如图11(a)、图11(b)和图12(a)、图12(b)为分别经过10HZ和20HZ的低通滤波器后提取出的脆弱性水印和鲁棒性水印。以10HZ低通滤波为例，其中对于脆弱性水印和鲁棒性水印的归一化系数分别为NC₁＝0.56481，NC₂＝0.99637，经过低通滤波后的信号信噪比SNR＝32.794。

参见图13(a)、图13(b)，添加随机噪声，信号在信道中传输过程中，难免会受到噪声的影响。在实验仿真过程中，向嵌入水印音频添加与音频等长的随机信号后，进行提取水印操作。图13(a)、图13(b)为添加随机噪声后提取水印，其中，脆弱性水印和鲁棒性水印归一化系数分别为NC₁＝0.77268，NC₂＝0.99425，添加随机噪声后的信号信噪比SNR＝35.621。

参见图14(a)、图14(b)，重新采样，音频信号在传输至接收方时，若接收方使用不同的采样频率，则无法提取出正确的水印；或者攻击者利用重新采样的攻击方式，对水印进行破坏等均可造成对音频版权的侵害。在实验仿真过程中，原音频采样频率是22.05KHZ，对含有水印的音频先插值下采样至11KHZ，随后进行上采样至44.1KHZ，其中，脆弱性水印和鲁棒性水印归一化系数分别为NC₁＝0.58966，NC₂＝0.99425，添加随机噪声后的信号信噪比SNR＝35.621。

参见图15(a)、图15(b)、图15(c)，水印脆弱性测试，由于脆弱性水印的特性可知，对嵌入水印的音频信号进行微小的数据更改都会使水印图像发生明显变化。因此，脆弱性水印的功能即用于水印完整性的验证。随着嵌入水印的音频信号发生细小的变化，都会影响数字水印的提取与检测。

对于该类水印进行攻击的方法为改变嵌入水印后音频信号的若干字节，以此破坏脆弱性水印。在实验仿真过程中，由于嵌入水印后的音频幅值的变化范围为[-0.1676,0.1690]，将小于常数a的信号幅值置为0，以此观察脆弱性水印提取情况。实验中将常数a＝-0.16，a＝-0.14，a＝-0.10时，图15(a)～(c)为脆弱性水印经过测试后的情况。

经过本发明嵌入的脆弱性水印，在嵌入水印的音频信号遭受若干字节更改的情况下，达到了脆弱性水印对篡改的敏感性要求，能够实现对版权真实性的有效认证。

对本发明双水印算法的隐蔽性、鲁棒性、脆弱性测试。由于对一种水印的攻击同时也会对令一水印产生影响，可以说对一种水印攻击的同时也对另一种水印攻击，因此不存在针对两个水印同时攻击的问题，只要保证脆弱性水印足够脆弱，鲁棒性水印足够健壮，便实现了双水印算法的设计要求。从而可以有效保护音频的版权信息。

Claims (2)

1.基于混沌和小波变换的音频水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对水印预处理，本步骤包括：

1)二值水印置乱

采用图像置乱的Arnold变换法，对水印图像矩阵中的像素点进行线性的变换，获得置乱后的水印加密图像，具体做法是：

设图像为S＝[0,1]×[0,1],(x,y)∈S，令

即为Arnold变换表达式，若利用Arnold变换对一幅图像做置乱处理时，实际上，可以令离散图像的x,y∈{0,1,2,L,N-1}，则此时Arnold变换可改写为

式中：(x,y)为原二值水印图像像素坐标，经过Arnold变换后，(x’,y’)为对应像素点的新坐标，以此达到图像置乱目的；

2)二值水印加密

对置乱后的水印图像进行Logistic混沌加密操作，具体做法是：将置乱后的图像经过Logistic混沌映射得到最终的加密水印，

与Logistic映射相似，定义状态变量x_k∈(0,1)，k为迭代次数，参数控制μ∈[0,4]，混沌域为(0,1)；

步骤2，将鲁棒性水印和脆弱性水印分别嵌入小波域的低频和高频中，具体做法是：

1)将经过加密的二值水印降维

由于水印为二维信号，音频为一维信号，因此，将水印降维成qbit的一维信号，

X＝{x(i),0＜i≤q,x(i)∈[0,1]} (1-4)

2)对音频进行N级Haar小波分解

对音频进行3级Haar小波分解，选择高频分量D₃、低频分量A₃为水印嵌入对象，设原音频长度为L，则高频分量d₁长度为L/2，d₂长度为L/4，d₃长度为L/8(低频分量同理)；

3)设定阈值S₁,S₂嵌入水印；

阈值S₁,S₂的计算方法为：低(高)频分量信号幅值绝对值的最大值X乘以相应的权衡系数p₁,p₂；选择小于阈值的信号作为水印嵌入部分，即可以均匀的将水印嵌入音频中。

s＝p*max(abs(X)) (1-5)

所述的水印图像均为90×90的二值图像。即分别将脆弱性水印和鲁棒性水印嵌入到三级小波分解的高频分量D₃和低频分量中A₃。

2.基于混沌和小波变换的音频水印提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，对含有水印的音频信号进行小波分解，找出低频或高频分量中小于原先设定阈值的音频元素所对应的位置，再进行一维类噪声提取操作，具体做法是：分别对嵌入水印的音频信号进行小波三级分解，得到三级小波分解的高频和低频分量，通过嵌入水印的逆向操作，得到类噪声图像；

其次，对提取得到的类噪声图像进行升维转换为二维图像格式，转换为加密图像；

最后，加密图像进行混沌解密和Arnold逆变换，得到嵌入水印。