audio watermarking using MPA and test statistics

为了实现水印，大量的典型的CD音质的音频信号数据，它使您能够使用依赖于大型成套统计方法。我在这里提出的方法是统计算法在傅立叶域工作。它嵌入1比特的水印在约116毫秒每时间片，并且不需要原始的音频流或附加数据读取的水印。该算法是基于拼布的方式（见由W·本德，D. Gruhl，N.森本和A.鲁，IBM系统杂志，1996年“的数据隐藏技术”）。类似的方法在时域工作（参见“稳健音频水印时域”，由P.雾冰藜和一皮塔什，Eusipco-98论文集，第九届欧洲信号处理会议，1998年9月）。这里介绍的音频水印方法已适于频域，并且不需要原始音频轨道检测水印。在当前的音频压缩编码器使用的心理声学模型应用频率和时间上的掩蔽效应来确保inaudibility通过根据掩蔽阈整形量化噪声。一种水印方法，反过来，应当使用已有的模型整形水印噪声。各种心理声学模型的区别在于复杂性和实施的掩蔽效应。我用ISO-MPEG的心理声学模型1层我和FS=44.1 kHz的采样速率。以迭代分配必要的比特时，MPEG标准计算信号对掩码比值的所有子带（SMR）。这是没有必要的在我们的情况下，由于只对样品的每个块的掩蔽阈值是感兴趣的。因此，在对每个块的掩蔽阈值计算必要的步骤是：计算功率谱。确定音调（正弦曲线状）和非音调（类似噪声）分量。抽取的掩蔽器，以消除所有不相关的屏蔽器。计算各掩蔽阈值。计算全局掩蔽阈值。确定在每个子带的最小掩蔽阈值。列表1是一个实现的掩蔽阈值，根据上述的MPEG1层I模型计算MATLAB代码。