基于音頻感知編碼的移動(dòng)終端語(yǔ)音感知認(rèn)證方法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)通信、移動(dòng)通信及個(gè)人通信技術(shù)的飛速發(fā)展，語(yǔ)音通信在極大的方便了人類生活的同時(shí)，也帶來(lái)了諸多安全隱患，語(yǔ)音信息內(nèi)容的安全性及完整性認(rèn)證變的至關(guān)重要。感知哈希對(duì)內(nèi)容保持操作有著獨(dú)特的感知魯棒性和區(qū)分性，同時(shí)滿足隨機(jī)性、摘要性和單向性，已逐漸成為一種適用于多媒體信息安全領(lǐng)域內(nèi)的一種熱門技術(shù)。
　　論文主要研究移動(dòng)環(huán)境下語(yǔ)音感知哈希認(rèn)證算法，在移動(dòng)終端資源有限及低可靠性的條件下，實(shí)現(xiàn)具有篡改檢測(cè)與定位的高效的魯棒語(yǔ)音感知哈希算法。

2、論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1．針對(duì)現(xiàn)有語(yǔ)音感知哈希算法魯棒性差、認(rèn)證數(shù)據(jù)量大、效率低等問(wèn)題，基于希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform，HHT)原理，提出了一種高效的魯棒語(yǔ)音感知哈希算法。該算法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)，把語(yǔ)音分解成為若干相互獨(dú)立的固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Functions，IMFs)，并對(duì)分解后

3、的IMF函數(shù)進(jìn)行Hilbert變換，語(yǔ)音信號(hào)被分解到頻域和復(fù)頻域，這樣可以更好的表現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的固有特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較好的魯棒性和區(qū)分性，且算法簡(jiǎn)單、認(rèn)證時(shí)間短，在高斯白噪聲和低通濾波的攻擊下，算法的魯棒性有了明顯的提高。
　　2．針對(duì)現(xiàn)有語(yǔ)音感知算法在低通濾波和高斯白噪聲操作下魯棒性差且不能實(shí)現(xiàn)篡改檢測(cè)與定位的問(wèn)題，提出了一種可實(shí)現(xiàn)篡改檢測(cè)與定位的高效的魯棒語(yǔ)音感知哈希算法。該算法首先求取語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)能量作為時(shí)域特

4、征值；然后對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行Hilbert變換；最后對(duì)其進(jìn)行2維離散余弦變換(2 Dimensional Discrete Cosine Transform,2D-DCT)并求香農(nóng)熵形成頻域特征值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)內(nèi)容保持操作具有較好的感知魯棒性和區(qū)分性，在高斯白噪聲和低通濾波的攻擊下，也具有良好的魯棒性，且時(shí)間計(jì)算復(fù)雜度低、感知哈希數(shù)據(jù)率小、認(rèn)證時(shí)間短，能夠準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)小范圍內(nèi)篡改檢測(cè)與定位。
　　3．針對(duì)移動(dòng)終端對(duì)感知哈希算法

5、數(shù)據(jù)量、時(shí)間復(fù)雜度及效率的要求，提出了一種結(jié)合G.729語(yǔ)音編碼標(biāo)準(zhǔn)的魯棒語(yǔ)音感知哈希算法。該算法在語(yǔ)音編碼過(guò)程中提取線性預(yù)測(cè)殘差系數(shù)(Linear Prediction Residual Coefficient，LPRC)作為感知特征值，把它和編碼比特流一起發(fā)送，在接收端接收編碼比特流時(shí)再次提取 LPRC系數(shù)作為感知特征值，計(jì)算發(fā)送端和接收端的感知特征值數(shù)學(xué)距離來(lái)進(jìn)行匹配認(rèn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較好的感知魯棒性和區(qū)分性，算法的時(shí)