基于变分贝叶斯学习的音频水印盲检测方法

作     者：唐鑫 马兆丰 钮心忻 杨义先 TANG Xin;MA Zhao-feng;NIU Xin-xin;YANG Yi-xian

作者机构：北京邮电大学信息安全中心北京100876 北京国泰信安科技有限公司北京100086 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2015年第36卷第1期

页      面：121-128页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 081201[工学-计算机系统结构] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60803157 90812001 61170271 61272519)~~ 

主　　题：高斯混合模型 音频水印 盲检测 过拟合 

摘      要：为了提高音频水印的检测性能,基于音频帧MFCC特征的统计特性,提出了一种音频水印盲检测方法。在音频帧的DCT系数上嵌入扩频水印,对嵌入水印的音频帧和原始音频帧分别提取MFCC特征进行训练,分别建立高斯混合模型,并通过变分贝叶斯学习方法估计出高斯混合模型的参数,检测时依据最大似然的原则。实验结果显示提出的方法在音频信号受到噪声干扰和恶意攻击的情况下,相对基于EM算法的方法在误检率上有明显降低,在小样本训练情况下具有更好的效果并且可以有效避免过拟合的问题。