本文關鍵詞：運用支持向量機的穩(wěn)健智能音頻水印設計（英文）

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【摘要】：信息技術(shù)和計算機網(wǎng)絡的快速發(fā)展引發(fā)了數(shù)字域數(shù)據(jù)傳輸?shù)膹V泛使用。然而,如何保護數(shù)據(jù)免于非授權(quán)復制與分發(fā)行為也是數(shù)據(jù)所有者們所面臨的主要挑戰(zhàn)。數(shù)字水印技術(shù)作為緩解導致系統(tǒng)效率下降潛在挑戰(zhàn)一種可靠保護方法,逐漸被人們所認同數(shù)字音頻水印應當能以人耳不能察覺的方式保持主信號的質(zhì)量,也應當能在潛在的攻擊前保持足夠的穩(wěn)健型。傳統(tǒng)音頻水印技術(shù)存在的一個主要問題是使用非智能解碼器——此類解碼器在提取數(shù)字水印時僅使用特定的規(guī)則集。本文提出了一種穩(wěn)健、智能的音頻水印方法,該方法有效地結(jié)合了奇異值分解(Singular value decomposition,SVD)和支持向量機(Support vector machine,SVM)技術(shù)。該方法通過調(diào)整奇異值實現(xiàn)水印數(shù)據(jù)嵌入,又通過SVM智能解碼器實現(xiàn)水印提取。此外,通過學習噪聲信號的有害效應,該解碼器能夠有效的提取水印。不同條件下的一系列實驗驗證了所述設計的性能。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,本文方法能夠提供更好的不可見性、更高的魯棒性、更低的負載和更高的操作效率。
【作者單位】： Department
【關鍵詞】： 音頻水印 版權(quán)保護 奇異值分解 機器學習 支持向量機
【基金】：Project supported by the Dezfoul Branch,Islamic Azad University,Dezfoul,Iran
【分類號】：TP309.7
【正文快照】： 1 Introduction The rapid development of cybernetics and information technologies,their universal application in various sectors of the postindustrial era,in the form of Internet and Intranet worlds,and the emergence of a knowledge-based environment for

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本文編號：858463