[發明專利]基于量化索引調制QIM的G.723.1語音信息隱寫分析方法

在審

• 申請號: 201710788895.3
• 申請日: 2017-08-29
• 公開（公告）號: CN107610711A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 吳志軍;姜園春
• 申請（專利權）人: 中國民航大學
• 主分類號: G10L19/02
• 分類號: G10L19/02;G10L19/032;G10L19/018;G10L19/00;G10L19/135;G10L19/26;G10L25/24
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• 代理人: 暫無信息

1.基于量化索引調制QIM的G.723.1語音信息隱寫分析方法，其特征體現在以下步驟的實施中，通過以下步驟說明此方法提出的過程與方法若干方面的性能分析：

(1)在一般性隱寫分析模型的基礎上，針對G.723.1語音編碼原理中的線性預測矢量量化過程，進行QIM隱寫對其碼字索引值分布特征影響的實驗分析；

(2)在(1)步驟后，針對QIM方法引起碼本中碼字索引值分布特性的變化做統計學分析：具體是計算索引的分布概率，得到分布概率矩陣A，表征索引分布的長時特征；馬爾可夫轉移概率，得到轉移概率矩陣M，表征索引之間的相關性；然后，通過主成分分析(PCA，Principal Components Analysis)法對A和M進行降維處理，使其更有利于分類器對樣本統計特性進行估計；

(3)對(2)產生的降維矩陣的特征向量，進行實驗驗證，判斷其是否能表征出索引分布的長時特征和索引之間的相關性；

(4)在(3)驗證的基礎上，制定實驗流程，選擇支持向量機SVM分類器對QIM隱寫進行隱寫分析實驗，并分析方法性能；性能包括：以檢測率、全局檢測率及虛警率為指標的準確性和可靠性；針對不同嵌入率和不同時長語音樣本進行所提方法的隱寫分析，并進行性能對比。

2.根據權利要求1所述的基于量化索引調制QIM的G.723.1語音信息隱寫分析方法，其各個步驟中的計算處理及方法實現設計過程，具體內容及其相應的特征如下：

(1)權利要求1所述方法中的步驟(1)中，QIM隱寫采用了互補鄰居頂點算法(CNV，Complementary Neighbor Vertex)進行碼本劃分，其特征在于：減小因隱寫而產生的失真；分析了QIM隱寫對其碼字索引值分布特征發生變化的原因，其特征在于：經過CNV-QIM隱寫，碼字搜索范圍發生了變化：未進行隱寫時，分裂矢量在一個碼本(256個碼字)中搜索最優碼字；進行隱寫后，碼本被分為兩個子碼本，嵌入秘密信息比特“0”和“1”時，分裂矢量分別在其對應的子碼本(128個碼字)中搜索最優碼字；提供了實驗驗證步驟，其特征如下：實驗最終繪制出“cover”類(載體語音量化索引序列)和“stego”類(載密語音量化索引序列)的量化索引序列的分布圖，以直觀表示量化索引序列的變化，流程具體如下見說明書，分布圖中同一幀“cover”類和“stego”類的索引值若不同，則表示載密語音和載體語音進行矢量量化時選擇的最優碼字不同；

(2)權利要求1所述方法的步驟(2)中，采用了主成分分析法對量化索引值分布特征，即分布概率矩陣和馬爾可夫轉移概率矩陣的降維處理的實施，其特征在于：降維之后概率分布矩陣A變成N×120維矩陣A′，馬爾可夫轉移概率矩陣M變成256×120維矩陣M′，矩陣A′和矩陣M′分別表征索引的長時特征和索引之間的相關性，降維處理有利于分類器對樣本統計特性進行估計；

(3)權利要求1所述方法的步驟(3)中，采用了實驗驗證降維后的矩陣特征向量依然保證表征分布特征，其特征在于：實驗驗證結果通過變化率反應，通過計算“cover”樣本和“stego”樣本對應的兩個矩陣A′和A″中元素的變化率，記為γ1，γ₁＝A′和A″中對應元素不同的個數/(N×120)，同樣計算矩陣M′和M″中元素的變化率，記為γ2，γ₂＝M′和M″中對應元素不同的個數/(256×120)，繪制10組3s語音的變化率曲線圖，得到驗證結果，驗證結果為：變化率γ₁和γ₂均在60％以上，表示降維后的特征矩陣對QIM隱寫方法反應靈敏，仍舊能良好地反映出索引分布的長時特征和索引之間的相關性；

(4)權利要求1所述方法的步驟(4)中，針對Q.723.1語音信息QIM隱寫分析的實驗框架及流程的設計，其特征在于：采用支持向量機SVM作為分類器，針對中文男聲CM、中文女聲CW、英文男聲EM、英文女聲EW以及混合語音(Hybrid)5種類別的語音片段進行實驗；通過實驗對本發明方法進行性能檢測，其特征在于：以檢測率、虛警率和全局檢測率為指標，分析本發明方法的準確性和可靠性，并與基于Mel倒譜系數統計特征的檢測方法(簡記為MFCC)對比，體現方法的性能優勢；對不同嵌入率和不同時長的語音樣本進行了隱寫分析及性能對比，檢驗其對所提隱寫分析方法性能的影響。