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      在小波域中實(shí)現(xiàn)的動(dòng)態(tài)嵌入音頻隱藏算法*

      2018-11-28 02:18:22陸詩(shī)依
      傳感器與微系統(tǒng) 2018年12期
      關(guān)鍵詞:音頻秘密語(yǔ)音

      陸詩(shī)依, 高 勇

      (四川大學(xué) 電子信息學(xué)院,四川 成都 610065)

      0 引 言

      隱蔽信息嵌入到數(shù)字音頻信號(hào)中的算法主要分為兩種:時(shí)域嵌入和變換域嵌入。時(shí)域是將隱蔽信息嵌入到音頻采樣信號(hào)中。變換域嵌入是先將采樣的音頻信號(hào)在變換域處理,然后將隱蔽信息嵌入到處理后的音頻信號(hào)中。在變換域算法中,文獻(xiàn)[1]給出了離散傅里葉變換(discrete Fourier transform,DFT)的信息隱藏算法,主要用于版權(quán)保護(hù)。文獻(xiàn)[2]提出了一種結(jié)合奇異值分解(singular value decomposition,SVD)和離散小波變換(discrete wavelet transform,DWT)的隱藏算法,主要是在小波包系數(shù)中修改特征矩陣的值。文獻(xiàn)[3]給出了擴(kuò)頻信息隱藏算法,主要對(duì)擴(kuò)頻后的性能進(jìn)行一些描述。文獻(xiàn)[4]提出了離散傅里葉變換和離散小波變換相結(jié)合的隱藏算法。文獻(xiàn)[5~10]提出了提升小波變換(lifting wavelet transform,LWT)-SVD算法,這些文章算法的共同點(diǎn)都是把秘密信息轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制比特,通過(guò)改變奇異矩陣的某些值進(jìn)行嵌入。以往的LWT-SVD算法,都存在隱藏容量不夠大、嵌入點(diǎn)固定等問(wèn)題。其中隱藏容量不夠大一直是語(yǔ)音隱藏算法中較難解決的問(wèn)題,本文的算法可以進(jìn)一步地提高隱藏容量,并且能靈活決定嵌入秘密語(yǔ)音的位置。

      首先把隱藏信息進(jìn)行Logistic一維變換,再將輸出的數(shù)據(jù)流經(jīng)過(guò)里所(Reed-Solomon,RS)編碼,得到兩層加密的秘密語(yǔ)音。同時(shí)載體語(yǔ)音經(jīng)過(guò)提升小波變換,得到兩個(gè)系數(shù),即近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)。本文在近似系數(shù)中藏入秘密語(yǔ)音,在細(xì)節(jié)系數(shù)中藏入嵌入點(diǎn)的位置,經(jīng)過(guò)SVD的變換來(lái)更新近似系數(shù),用更新后的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)形成含密語(yǔ)音。

      通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,本文算法顯著地提升了語(yǔ)音的透明度,隱藏容量和抗干擾能力,可以實(shí)現(xiàn)嵌入語(yǔ)音位置的動(dòng)態(tài)化。

      1 音頻隱寫(xiě)算法

      1.1 整數(shù)小波提升變換

      在文獻(xiàn)[10]中,Islam M提出了一種不依賴(lài)于傅里葉變換的新的小波構(gòu)造的方法,即提升小波變換法。提升小波變換可以實(shí)現(xiàn)系數(shù)的整數(shù)化,使其在運(yùn)算中減小了計(jì)算冗余度。提升小波變換即Harr,其具有如下特性:1)任一函數(shù)均可由其位移函數(shù)組成;2)任意函數(shù)都可以由常函數(shù),以及其位移函數(shù)組成;3)具有正交性等。

      1.2 Logistics映射

      Logistic變換,其序列映射之后的信號(hào)具有混沌特性,很難預(yù)測(cè)。表達(dá)式為

      Bk+1=μBk(1-Bk),-1≤Bk≤1,0<μ≤4

      (1)

      式中μ為控制參數(shù),Bk為第k個(gè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)。根據(jù)不斷的累計(jì)迭代,最終序列的值與初始值B0以及控制參數(shù)μ有關(guān)。通常,可以用Lyapunov指數(shù)來(lái)判別一個(gè)系統(tǒng)是否具有混沌特性,當(dāng)系統(tǒng)的Lyapunov指數(shù)為正時(shí),系統(tǒng)才呈現(xiàn)出混沌狀態(tài)。文獻(xiàn)[8]中指出,只有當(dāng)控制參數(shù)μ∈[3.75,4]時(shí),Logistic序列才呈現(xiàn)出混沌狀態(tài)。本文置亂采用的Logistic序列初始值為B0為0.61,μ為3.90。

      1.3 RS編碼

      一種特殊的BCH碼,且其碼元和生成多項(xiàng)式g(x)都在伽羅華域GF(qm)(qm≠2)上。其能夠糾正信號(hào)在信道中傳輸時(shí)引入的隨機(jī)錯(cuò)誤與突發(fā)錯(cuò)誤。RS(n,k)編碼的一些基本性質(zhì)如下:

      n=2m-1表示碼字的長(zhǎng)度,r=n-k=2t為監(jiān)督碼元,其能夠糾正t個(gè)錯(cuò)誤。

      RS編碼生成多項(xiàng)式的表達(dá)式為g(x)=(x-α)(x-α2)…(x-α2t),其中α為多項(xiàng)式g(x)的根,生成多項(xiàng)式的定義如下:在碼元RS(n,k)中,存在唯一的n-k次多項(xiàng)式g(x),使得每一個(gè)碼字多項(xiàng)式c(x)都是g(x)的倍式。

      RS碼的校驗(yàn)多項(xiàng)式為h(x)=(xn-1)/g(x),其階數(shù)為k,滿(mǎn)足

      g0h1+g1hi-1+…+gn-khi-(n-k)=0,i=1,2,…,n-1

      (2)

      生成矩陣G=[Ikpz],其中Ik為k×k階的單位方陣,表示碼字多項(xiàng)式c(x)中的第n-1~n-k次的系數(shù),這些系數(shù)是信息位,其余位置是監(jiān)督位。具體有

      Pz=[xn-1(modg(x))xn-2(modg(x))…

      xn-k(modg(x))]T

      (3)

      (4)

      式中 mod為模二運(yùn)算。

      RS碼的校驗(yàn)矩陣H為

      (5)

      RS的編碼主要解決一個(gè)除法問(wèn)題,以生成多項(xiàng)式為模,而RS的解碼比編碼要更加復(fù)雜,其主要是從接收多項(xiàng)式r(x)中找出錯(cuò)誤圖樣e(x),其中錯(cuò)誤圖樣可以表示為

      (6)

      式中Yi∈GF(2m)為錯(cuò)誤值,xi=αli為錯(cuò)誤位置。RS解碼分為時(shí)域解碼和頻域解碼兩種方法,由于頻域解碼實(shí)現(xiàn)開(kāi)銷(xiāo)大,一般采用時(shí)域解碼方法,解碼步驟如下:

      1)根據(jù)接收碼字計(jì)算伴隨式,計(jì)算第i個(gè)伴隨式為

      =r0(αi)0+r1(αi)1+r2(αi)2+…+rn-1(αi)n-1

      (7)

      (8)

      將式(8)寫(xiě)成矩陣形式,得

      (9)

      2)采用BM算法[11]計(jì)算錯(cuò)誤位置多項(xiàng)式。

      BM算法就是用伴隨式計(jì)算錯(cuò)誤位置多項(xiàng)式的一種迭代算法,錯(cuò)誤位置多項(xiàng)式為

      (10)

      式中σi為錯(cuò)誤位置多項(xiàng)式的系數(shù),t為實(shí)際發(fā)生錯(cuò)誤的符號(hào)的總數(shù)。

      將式(10)展開(kāi)并變形,寫(xiě)成矩陣的形式為

      (11)

      根據(jù)式(11),利用BM迭代算法可求出錯(cuò)誤位置σi。

      3)求解錯(cuò)誤位置多項(xiàng)式的根,錯(cuò)誤位置為多項(xiàng)式的根的導(dǎo)數(shù);亦即檢驗(yàn)r(x)=rn-1xn-1+rn-2xn-2+…+r1x+r0中有幾處錯(cuò)誤,錢(qián)氏搜索法[8]就是依次對(duì)每一個(gè)rn-i(i=1,2,…,n)檢驗(yàn),從而求出σ(x)=0的根。

      4)計(jì)算錯(cuò)誤符號(hào)的值,表達(dá)式為

      (12)

      5)譯碼輸出等于接收碼字減去錯(cuò)誤圖樣。

      本文采用RS(15,7)編碼。RS編碼的輸入為經(jīng)過(guò)置亂之后的秘密信息w2(n),輸出為s(n)。

      1.4 秘密語(yǔ)音的嵌入

      1)將載體語(yǔ)音C先進(jìn)行一維小波變換,得兩個(gè)系數(shù)。

      2)秘密語(yǔ)音S(二進(jìn)制比特流)進(jìn)行Logistic一維變換,再經(jīng)過(guò)RS編碼,得到加密的秘密語(yǔ)音。

      3)在小波變換的低頻系數(shù)中嵌入秘密信息,高頻系數(shù)中嵌入秘密語(yǔ)音的位置,C的長(zhǎng)度大于S。

      嵌入方式如下:

      先將C進(jìn)行小波變換,按照式(13)~式(15)的公式隱藏信息

      CL=UPVT

      (13)

      D=CL+KS

      (14)

      (15)

      式中CL為C經(jīng)過(guò)小波變換的低頻系數(shù)(近似系數(shù)),經(jīng)過(guò)SVD變換得到右特征矩陣V、奇異值矩陣P、左特征矩陣U,式(14)中0

      4)將式(14)中的秘密語(yǔ)音的嵌入點(diǎn)q(嵌入系數(shù)CL中的第q個(gè)點(diǎn))轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制比特流{ai}(i=1,…,n),取載體語(yǔ)音高頻系數(shù)CH前面n(n為偶數(shù))個(gè)數(shù)值嵌入,并將其按照降序排列,每隔n個(gè)數(shù)值嵌入一個(gè)信息位,具體嵌入方式為

      (16)

      式中CHt為原始的第t(t=q+n)個(gè)高頻系數(shù),CH′為更新之后的第i個(gè)高頻系數(shù)值,K為語(yǔ)音嵌入強(qiáng)度,藏好信息位將CH的位置還原。

      經(jīng)過(guò)反小波變換,把{CL′,CH′ }重新組合為新的含密語(yǔ)音C′。

      1.5 秘密語(yǔ)音提取

      1)傳遞的密匙為{U1,V1,P,K},得到含密語(yǔ)音C′,將含密語(yǔ)音進(jìn)行小波變換,分別取出來(lái)CL′和CH′。

      2)取CH′中的前n項(xiàng)值,將其按照降序排列,按照式(17)取秘密語(yǔ)音位置隱藏點(diǎn)

      (17)

      (18)

      3)按照如下公式進(jìn)行SVD構(gòu)造和分解

      CL′=UP1V

      (19)

      U1P1V1=D

      (20)

      UPV=CL

      (21)

      式中 先將CL′進(jìn)行SVD變換,將奇異值矩陣P1、密匙中的左特征矩陣U1、右特征矩陣V1進(jìn)行SVD反變換,構(gòu)成式(20)中的融合語(yǔ)音D,再經(jīng)一次SVD反變換構(gòu)成式(21)中的CL。

      4)提取的秘密語(yǔ)音為

      (22)

      5)判斷門(mén)限值

      (23)

      式中S(i)為S中的第i個(gè)值。

      6)提取出來(lái)的比特流進(jìn)行RS譯碼,經(jīng)過(guò)逆Logistic變換,得到秘密語(yǔ)音

      2 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

      2.1 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      實(shí)驗(yàn)均采用8 kHz采樣,16 bits量化的語(yǔ)音,取一段4.2 s 載體語(yǔ)音C,取1.54 s秘密語(yǔ)音S,C的長(zhǎng)度大于S,分解出來(lái)的細(xì)節(jié)系數(shù)CL的長(zhǎng)度要大于S的長(zhǎng)度,每幀嵌入點(diǎn)隨意,在CL的一部分中隱藏信息,靈活的嵌入點(diǎn)讓信息隱藏更加安全。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

      圖1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      1)在客觀上,用信噪比(SNR)來(lái)衡量嵌入秘密語(yǔ)音后載體的失真,定義為

      (24)

      式中C(m)為原始載體語(yǔ)音,C′(m)為含有秘密語(yǔ)音的載體語(yǔ)音,h為秘密語(yǔ)音的長(zhǎng)度。

      2)用歸一化相關(guān)系數(shù)(NC)來(lái)衡量恢復(fù)出的秘密語(yǔ)音的失真,定義為

      (25)

      式中s(m)為原始的秘密語(yǔ)音,s′(m)為恢復(fù)出的秘密語(yǔ)音。SNR與NC的值越大,說(shuō)明算法的透明性越好。由該算法計(jì)算出的載體信息的SNR為36.96 dB,密語(yǔ)音的NC值為0.996 8。這些數(shù)據(jù)從客觀上說(shuō)明該算法的透明性好,而且恢復(fù)出的秘密語(yǔ)音幾乎與原始的秘密語(yǔ)音失真很小,語(yǔ)音的舒適度較好。

      2.2 RS編碼對(duì)比實(shí)驗(yàn)

      本文采用RS對(duì)秘密語(yǔ)音進(jìn)行編碼,對(duì)比了未進(jìn)行RS編碼的算法,經(jīng)過(guò)取MIMIT語(yǔ)音庫(kù)中的300條語(yǔ)音的測(cè)試,得出信噪比與誤碼率的關(guān)系如圖2。

      圖2 提取之后的秘密語(yǔ)音

      可以看出,未加RS編碼的誤碼率明顯高于有RS編碼的情況,并且信噪比在20 dB以上時(shí),誤碼率很少,在一定地程度上可以抵抗噪聲,在實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn),只要誤碼率小于或者等于4 %,恢復(fù)出的秘密語(yǔ)音雖然夾雜著噪聲,但有一定地可懂度,人耳能夠分辨出語(yǔ)音的內(nèi)容

      2.3 算法性能的對(duì)比實(shí)驗(yàn)

      取MIMIT語(yǔ)音庫(kù)中300條純凈語(yǔ)音進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),對(duì)不同算法的含密語(yǔ)音結(jié)果測(cè)量其SNR值,進(jìn)行透明性打分:采用MOS[12]評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行音質(zhì)主觀性打分;測(cè)量隱藏量(秘密語(yǔ)音/載體語(yǔ)音長(zhǎng)度)。結(jié)果如表1~表4。

      表1 魯棒性分析(誤碼率) %

      表2 不同載體音樂(lè)的SNR值 dB

      表3 不同算法的透明程度MOS打分

      表4 隱藏量 %

      把所選取的300條純凈語(yǔ)音作為載體語(yǔ)音,嵌入秘密信息后,對(duì)含密語(yǔ)音進(jìn)行了各種攻擊,攻擊實(shí)驗(yàn)如下:1)帶通濾波。截止頻率為800 Hz和5 kHz;2)加高斯白噪聲,信噪比為20 dB;3)重采樣。將待測(cè)音頻先下采樣的方法到44.1 kHz,再上采樣到96 kHz;4)重量化。將音頻從16 bit量化到8 bit再量化為16 bit;5)MP3壓縮。將音頻信號(hào)進(jìn)行比特率為64 kbp的壓縮,再解壓縮;6)MP4壓縮。將音頻信號(hào)進(jìn)行比特率為 128 kbps的壓縮,再解壓縮。對(duì)被攻擊的含密語(yǔ)音進(jìn)行水印提取,并統(tǒng)計(jì)信息誤碼率的平均值,得到表1數(shù)據(jù),可以看出本文算法有較好的魯棒性。

      在表3中不同算法使用了不同的載體對(duì)含秘密語(yǔ)音進(jìn)行了MOS打分,評(píng)分接近5表示語(yǔ)量?jī)?yōu)質(zhì),使用本文算法之后的含密語(yǔ)音,在一定程度的信噪比中,仍然具有可聽(tīng)性,在表4中,進(jìn)行了隱藏量的對(duì)比,對(duì)于隱藏一段秘密語(yǔ)音,有時(shí)候情況并不允許傳輸很長(zhǎng)的載體,所以隱藏容量一直是算法的一個(gè)重點(diǎn),經(jīng)過(guò)測(cè)試,本文算法的隱藏容量有一定程度提高。

      3 結(jié)束語(yǔ)

      本文所采用的隱藏算法結(jié)合了LWT和SVD兩種變換,考慮到含密語(yǔ)音在傳輸過(guò)程中的抗噪聲干擾問(wèn)題,在秘密語(yǔ)音中加入了RS編碼,可以糾正一定的錯(cuò)誤碼元,降低了傳輸?shù)恼`碼率,提高了算法的魯棒性。在傳統(tǒng)LWT-SVD算法中,秘密語(yǔ)音的嵌入點(diǎn)不能動(dòng)態(tài)地變化,導(dǎo)致了透明性不高,在本文的算法中,將秘密語(yǔ)音隱藏位置點(diǎn)量化進(jìn)入細(xì)節(jié)系數(shù)中,可以做到秘密語(yǔ)音的動(dòng)態(tài)嵌入,提高了算法透明性。隱藏容量一直都是隱藏算法中重視的問(wèn)題,本文的算法使得隱藏容量較以前的算法有明顯的提高,本文算法在魯棒性、透明性、隱藏容量上都有極大的改善。

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