有学者提出了一种在压缩语音编码过程中进行QIM(Quantization Index Modulation)隐写的方法.该方法可用于在G.729A压缩语音流中高隐蔽性地嵌入秘密信息,研究其隐写分析方法很有必要.本文首先分析了QIM隐写对G.729A码流造成的显著性特征...有学者提出了一种在压缩语音编码过程中进行QIM(Quantization Index Modulation)隐写的方法.该方法可用于在G.729A压缩语音流中高隐蔽性地嵌入秘密信息,研究其隐写分析方法很有必要.本文首先分析了QIM隐写对G.729A码流造成的显著性特征变化,发现该种隐写将使码流中LPC滤波器的量化索引(码字)发生转移,并导致码字分布的不均衡性及相关性特性发生改变.本文设计了统计模型,实现了对码字分布特性的量化特征抽取;结合支持向量机,本文构造了用于隐写检测的集成分类器系统.实验结果显示本文方法能够在低于30ms的时间内,获得超过98%的检测准确率,实现了对QIM隐写的快速有效检测.展开更多
文摘有学者提出了一种在压缩语音编码过程中进行QIM(Quantization Index Modulation)隐写的方法.该方法可用于在G.729A压缩语音流中高隐蔽性地嵌入秘密信息,研究其隐写分析方法很有必要.本文首先分析了QIM隐写对G.729A码流造成的显著性特征变化,发现该种隐写将使码流中LPC滤波器的量化索引(码字)发生转移,并导致码字分布的不均衡性及相关性特性发生改变.本文设计了统计模型,实现了对码字分布特性的量化特征抽取;结合支持向量机,本文构造了用于隐写检测的集成分类器系统.实验结果显示本文方法能够在低于30ms的时间内,获得超过98%的检测准确率,实现了对QIM隐写的快速有效检测.
文摘根据语音信号的短段循环平稳(CycloStationary,CS)特征,该文提出了一种应用于复杂背景噪声条件下的基于高阶循环累积量的改进型VAD(Voice Activity Detection)算法,算法采用MA(Moving Average)模型对语音信号建模,并选择平均幅度差(Average Magnitude Difference Function,AMDF)的方法来估算循环频率以降低算法复杂度。经VolP(Voice over Internet Protocol)平台测试,算法对高斯(白色或有色)噪声以及其它平稳噪声自适应能力强、检测性能突出,且恢复后语音质量损失较小,对于非对称噪声也具备可检测能力。
