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基于基音延迟组内相关性的AMR隐写分析算法
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作者 任延珍 柳登凯 +1 位作者 杨婧 王丽娜 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期22-31,共10页
AMR作为移动互联网的语音压缩编码标准被广泛应用,同时也为隐写提供了新的载体.由于基音延迟参数所存在的预测不准确性,现有隐写算法通过对基音延迟参数进行微量调整以隐藏信息.文中对AMR编码算法的基音延迟预测编码特征进行分析,发现了... AMR作为移动互联网的语音压缩编码标准被广泛应用,同时也为隐写提供了新的载体.由于基音延迟参数所存在的预测不准确性,现有隐写算法通过对基音延迟参数进行微量调整以隐藏信息.文中对AMR编码算法的基音延迟预测编码特征进行分析,发现了AMR帧内各子帧基音延迟之间相关性的差异,提出了基于子帧组组内一阶Markov转移概率的隐写分析特征,并与基音延迟二阶差分Markov转移概率特征组合,构建新的隐写分析算法.实验结果表明:在混合训练的环境中,文中算法的检测正确率较现有算法明显提升,尤其在低嵌入率情况下性能提升显著;在10%相对嵌入率的情况下,隐写样本的检测正确率较现有算法提升1%~10%. 展开更多
关键词 AMR 基音延迟 Markov转移概率 隐写分析
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