[發明專利]一種基于C-MAC特征的AACHuffman域隱寫分析方法

有效

• 申請號: 201510979472.0
• 申請日: 2015-12-23
• 公開（公告）號: CN105575401B
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 任延珍;熊翹楚;王麗娜;熊浩
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G10L25/27
• 分類號: G10L25/27;G10L19/018
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魏波

本發明公開了一種基于C?MAC特征的AACHuffman域隱寫分析方法，針對AAC音頻Huffman域的兩種修改比例因子帶碼書的隱寫算法，提出基于重壓縮校準的相鄰比例因子帶碼書間轉移概率的AAC隱寫分析特征，采用支持向量機進行分類預測，實現了面向AAC Huffman域的隱寫分析方法。本發明的優勢在于：目前還未出現針對AAC Huffman域的隱寫分析方法，針對已有的面向AAC Huffman域的兩種隱寫方法，在相對嵌入率為50%時，檢測率能達到95%以上。

技術領域

本發明屬于數字媒體信息內容安全技術領域，特別涉及一種判別AAC音頻是否經過秘密信息隱寫的方法。

技術背景：

在移動通信中，各類音頻和語音會話業務已經占據了巨大比例。3GPP組織指定采用AAC(Advanced Audio Coding，高級音頻編碼)作為移動互聯網的音頻壓縮編碼標準之一，使得AAC壓縮音頻數據在網絡上被大量的傳播，同時面向AAC音頻的隱寫算法也逐漸涌現，給音頻隱寫分析帶來了新的挑戰。與MP3相比，AAC的壓縮性能更加高效，已經被各大平臺所支持，如YouTube，iPhone等。AAC的隱寫嵌入域主要包括MDCT系數、量化參數以及Huffman域等。AAC音頻Huffman編碼過程是對量化后MDCT系數進行無損壓縮編碼，通過對MDCT系數進行比例因子帶劃分和分區合并，為每個比例因子帶選擇合適的碼書進行編碼，實現數據的高效壓縮。通過對已有的針對Huffman域的隱寫算法進行分析發現，平均嵌入容量可達到0.6Kb/s。由于隱寫算法僅對碼書的選擇進行調整，且Huffman編碼是無損編碼，因此通過對Huffman碼書的修改不會對聽覺感知造成影響，具有良好的隱蔽性和嵌入容量。

目前針對AACHuffman域的隱寫分析方法還未見公開文獻。由于Huffman域隱寫算法僅對比例因子帶碼書進行修改，并沒有改變相應的MDCT系數值，因此現有的針對AAC音頻MDCT系數的隱寫分析方法并不適用。

在AAC音頻Huffman編碼過程中，碼書的選擇是以編碼后比特數最少為目標的，而針對Huffman域的隱寫方法通過對碼書的控制性選擇，一定會導致碼書之間的相關統計特性發生變化。基于以上考慮，采用基于幀內相鄰比例因子帶碼書的Markov轉移概率矩陣作為隱寫分析特征，可實現針對Huffman域碼書選擇的隱寫方法的有效檢測。為了減少音頻內容對碼書轉移概率的影響，使特征更加穩定，引入重壓縮校準機制來提高隱寫分析特征的敏感性。

發明內容

本發明針對目前面向AAC隱寫分析方法相對缺少的問題，本發明提出了一種C-MAC特征的AAC Huffman域隱寫分析方法。

本發明所采用的技術方案是：一種基于C-MAC特征的AACHuffman域隱寫分析方法，其特征在于：針對AAC音頻Huffman域的兩種修改比例因子帶碼書的隱寫算法，提出基于重壓縮校準的相鄰比例因子帶碼書間轉移概率的AAC隱寫分析特征，采用支持向量機進行分類預測，實現了面向AAC Huffman域的隱寫分析；其具體實現包括以下步驟：

步驟1：獲得待測AAC音頻片段M₁的碼率R；

步驟2：針對M₁中每個數據幀提取其比例因子帶的碼書序號，構建碼書序列D₁，計算序列D₁的MAC特征MAC-F₁；

步驟3：對M₁片段進行R碼率重壓縮，即對M1進行解碼，獲得解碼后的WAV音頻，再對WAV音頻采用M₁的編碼碼率R進行AAC編碼壓縮獲得校準后AAC音頻M₂；

步驟4：對M₂音頻提取MAC特征MAC-F₂；