基于基音延迟组内相关性的AMR隐写分析算法

摘要：

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％.

关键词：AMR、基音延迟、Markov转移概率、隐写分析

所属期刊栏目：46

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金联合基金资助项目U1536114,U61872275,U1536204

在线出版日期：2019-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：22-31