| 基于最优脉冲和脉冲相关性的AMR自适应隐写算法 |
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| 作者姓名： | 吴红霞 任延珍 王丽娜 |
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| 作者单位： | 1.武汉大学 软件工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430072;2.武汉大学 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室, 湖北 武汉 430072;3.武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（U1536114,U1536204,61373169） |
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| 摘 要： | 由于AMR（adaptive multimedia rate）语音在无线通信及移动互联网中的广泛应用,基于AMR压缩域的隐写算法已经逐渐出现.现有隐写算法具有明显的统计分布特性,因此其无法抵抗后继出现的多种隐写分析算法的检测.为了提高隐蔽性和统计安全性,本文提出了一种针对AMR固定码本（FCB,fixed codebook）的自适应隐写算法（简称为AFAS算法）.基于AMR固定码本最优搜索原理和非零脉冲位置相关性,设计了嵌入代价函数和加性失真函数,并结合STC编码（syndrome-trellis codes）实现了AFAS算法.在12.2 kb/s编码模式下,AFAS算法隐写后载密语音质量的PESQ（perceptual evaluation of speech quality）值较现有算法提高约8%;在抗隐写分析的能力方面,其平均检测错误率（TER）较现有隐写算法提高约10%.对比实验结果表明,AFAS算法较现有算法具有更好的听觉隐蔽性和统计安全性.
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| 关 键 词： | 自适应隐写 固定码本 STC 最小嵌入化影响 |
| 收稿时间： | 2017-01-03 |
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