基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

一种基于数字全息技术的盲音频水印算法

提出了一种基于数字全息技术的盲音频水印算法.水印图像经随机相位调制形成物光波,该物光波的傅里叶变换与参考光波发生干涉,形成傅里叶变换全息图.再利用离散余弦变换的能量压缩能力,通过量化算法把降维的水印,即傅里叶变换全息图嵌入音频信号中,在水印提取过程中不需要原始音频信号的参与.仿真实验表明,该算法对低通滤波、噪音干扰特别是剪裁具有一定的稳健性.     

一种小波域音频信息隐藏方法

提出了一种基于量化的小波域音频隐藏算法，将保密语音隐藏到载体音频中．为提高隐藏重和保密语音传输的安全性，对保密语音进行了小波域压缩编码和m序列的扩频调制，生成待隐藏的比特序列；通过量化方法，将编码和调制后的保密语音隐藏到载体音频的小波系数中；保密语音的恢复过程不需要使用原始音频、仿真结果表明，隐藏有保密语音的载体音频听觉质量没有明显下降，提取的保密语音感知质量较好；该算法对重量化、加噪、低通滤波等攻击均有良好的鲁棒性．     

LINUX下一种改进的音频会议系统的实现方法

提出了一种计算缓存区大小的改进方案．根据RTCP包中反馈回的丢包率,动态地改变音频数据的发送策略,有区分地采取差错控制手段,提高了网络带宽的利用率．在此基础上,设计了一个以RTP协议为基础的音频会议系统的模型,并在Linux平台上用多线程的方法实现了各个模块．模拟实验表明,该系统能自适应地调整缓存区大小和数据包的发送策略,在实时性及带宽资源的利用上都达到了较理想的效果．     

Audio watermarking based on psychoacoustic model and critical band wavelet transform

Watermark embedding algorithm based on critical band wavelet transform of digital audio signal is proposed in this paper. The masking threshold for each audio signal segment was calculated on the basic of psychoacoustic model. According to the similarity between critical band of human auditory system and critical band wavelet transform, a watermark was embedded into the low-band and mid-band coefficients of digital wavelet. The embedding strength was adaptively controlled by the masking threshold. The experiment results show that the embedded watermark signal is inaudible, and the watermarked audio signal has good robustness against many attacks such as compression, noise, re-sampling, low-pass filtering.     

AVS-P3音频解码器的算法优化

基于嵌入式系统应用中实时解码对速度和存储空间的要求，通过分析AVS—P3解码器原理及其技术特点，以AV3 release version1为蓝本对AVS音频解码器进行结构和算法上的优化．其中时频变换模块对intIMDCT算法进行分析与处理，量化模块定点化处理和AVS解码器熵解码模块的实现算法提出了新的方法．经过ARM9平台测试，在音乐质量没有受到损害的前提下，解码速度比原来提高10倍以上，存储空间也减少了一半以上．     

关于超音速多普勒效应的思考

超音速多普勒效应由于其不便于测量,基本停留在纯理论分析阶段,导致人们产生了一些错误的观点.本文通过逻辑分析、计算机软件模拟等手段,对超音速多普勒效应的音频时序进行了分析研究,找出了错误观点产生的原因,作出了相应的解释,并对错误观点进行了修正,提供了解决方案.     

基于FC-DenseNets-BC神经网络的光学水印重建方法

提出了一种基于深度学习的光学水印重建方法,通过双随机相位加密的方法实现水印的加密,并将加密图像嵌入到宿主图像中,然后利用原水印图像与含水印宿主图像之间的物理关系,训练改进的神经网络FC-DenseNets-BC,得到可以重建原水印图像的网络模型。在传统光学水印技术中,含水印宿主图像质量和解密水印图像质量依赖于嵌入强度的选取(当嵌入强度较大时,含水印宿主图像质量低,解密水印图像质量高;当嵌入强度较小时,含水印宿主图像质量高,解密水印图像质量低),然而使用深度学习重建水印图像可以摆脱该依赖关系。研究结果表明,在嵌入强度低至0.05的情况下,所提方法仍能够重建出峰值信噪比在35dB以上的高质量水印图像,且具有一定的泛化性、安全性和抵抗噪声、剪切的能力。并进一步通过光学系统实验验证了方法的可行性和高效性。     

多路音频信号的数字化光纤传输系统

在信息传输的各个领域中，光纤作为传输信号媒介的应用得以迅速发展。光纤的音频多路数字化传输也是光纤领域目前开发的热点课题之一，它充分利用光纤本身所具有的各种特点，使音频信号的传输更有效、更可靠。本文利用串行信号的时分复用技术，完成了多路音频数字化信号的光纤传输。提出信号传输中,数据信号和控制信号的复用及解复用解决方法。     

宽音频扫描加载的电子剪切散斑技术在多层粘接板结构无损检测中的应用

本文利用宽音频自动扫描加载的电子剪切散斑干涉技术对多层粘接板结构进行了时实检测，结果表明，这种方法能够同时测定板的多个位置、大小和形状各不相同缺陷，迅速准确地对多层粘接板结构质量作出判断，同时根据到试过程中记录的共振频率等各种信息，可以进一步对被测部分的振动位移及缺陷深度进行定量分析．