【语音隐写】基于matlab GUI DCT音频数字水印嵌入提取【含Matlab源码 837期】

2024-04-11 05:48

本文主要是介绍【语音隐写】基于matlab GUI DCT音频数字水印嵌入提取【含Matlab源码 837期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:海神之光
🏆代码获取方式:
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理(进阶版)
路径规划(Matlab)
神经网络预测与分类(Matlab)
优化求解(Matlab)
语音处理(Matlab)
信号处理(Matlab)
车间调度(Matlab)

⛄一、离散小波变换的音频信号数字水印技术简介

0 引言
近年来, 数字水印技术的作用越来越重要。数字水印技术是将一些标识信息直接嵌入数字载体当中, 或间接表示在信号载体中, 且不影响原载体的使用价值。通过隐藏在载体中的这些信息, 可以判断信息是否被篡改, 具有防伪溯源、保护信息安全、版权保护等作用。对于广播转播台站而言, 是广播音频的中转站, 在广播信号发送至千家万户之前务必保证信号的安全可靠, 但现在的大部分台站只是利用人耳的判断, 以及不同信源之间的比较, 具有较大的局限性。若利用数字水印的特性, 应用于广播节目中可以有效地防止信号插播, 可靠地保护信号安全, 保障广播的安全播出。

1 音频数字水印技术分类
根据数字水印在音频信号中的处理技术, 可将数字水印分为时域、变换域、压缩域数字水印。

1.1 时域数字水印
在时域数字水印技术中, 直接将水印信息嵌入至音频信号中, 通常会选择隐藏在信号不重要部位, 以保证其嵌入水印不影响原音频信号的监听效果。时域水印技术的实现较为容易且运算量小, 简单直接, 但是鲁棒性差, 容易被破解, 抵抗力较差。

1.2 变换域数字水印
在变换域数字水印中, 音频信号需经过时域至变换域的转换, 通常的变换域有离散余弦变换 (DCT, Discrete Cosine Transform) 、离散傅立叶变换 (DFT, Discrete Fourier transform) 、离散小波变换 (DWT, Discrete Wavelet Transform) 等。在变换域中嵌入水印信息, 通过反变换得到嵌入水印的音频时域信号。变换域水印技术较时域水印技术复杂, 但变换域嵌入的水印信息较时域而言, 不可见性更强, 隐蔽性更好, 鲁棒性更好。本文的研究主要基于DWT的音频信号的水印信息的嵌入与提取。

1.3 压缩域数字水印
在时域和变换域的水印技术, 都是直接将水印信号嵌入未压缩的音频格式中, 但是通常在音频信号的传输或存储中需要对音频信号进行压缩编码 (例如WMA、MP3等) , 因此压缩域数字水印也是水印技术也具有较大的实用价值。压缩域数字水印技术大致可分为三类: (1) 在非压缩域嵌入水印, 将音频信号与水印信息一起压缩; (2) 在压缩域中, 直接将水印信息嵌入压缩的音频信号中; (3) 将压缩后的信号进行解压缩, 然后嵌入水印信息, 最后将水印信息和解压后的音频信号一起压缩。总的来说, 压缩域水印技术的编解码系统过于复杂, 受压缩编码格式限制大, 压缩后的音频信号已经去除了冗余, 因此加入水印的难度大, 压缩域水印技术有待进一步研究。

⛄二、部分源代码

function varargout = main(varargin)
% MAIN MATLAB code for main.fig
% MAIN, by itself, creates a new MAIN or raises the existing
% singleton*.
%
% H = MAIN returns the handle to a new MAIN or the handle to
% the existing singleton*.
%
% MAIN(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in MAIN.M with the given input arguments.
%
% MAIN(‘Property’,‘Value’,…) creates a new MAIN or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before main_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to main_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help main

% Last Modified by GUIDE v2.5 15-Apr-2021 12:58:02

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @main_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @main_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before main is made visible.
function main_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to main (see VARARGIN)

% Choose default command line output for main
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes main wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = main_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
addpath(‘.\wavelet’)%添加小波变换工具箱
%% 选择音频
[file1,pathname]=uigetfile(‘*.wav’,‘请选择要识别的样本’);%跳出对话框
fname=fullfile(pathname,file1);%音频文件名
[X,fs]=audioread(fname); %读入音频文件
s=get(handles.popupmenu1,‘Value’);

handles.axes1 %选定坐标轴1
subplot(2,2,1); %子窗口
plot(X); %显示音频文件波形
title(‘原始音频信号’);
handles.X=X;%保存原始音频信号
handles.fs=fs;%保存原始音频信号频率
handles.s=s;
guidata(hObject, handles);
% — Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
%% 选择水印
[file1,pathname]=uigetfile('.bmp’,‘请选择要识别的样本’);%跳出对话框
fname=fullfile(pathname,file1);%选择图片
key=35;%密钥参数
%Arnold置换次数,作为密钥
Orignalmark=double(imread(fname)); %读入64
64的水印图片
[wrow,wcol]=size(Orignalmark); %图像大小wrow行,wcol列
if wrow~=wcol
error(‘wrow~=wcol error’);%如果行列不相等则报错
end
%— 测试密钥key是否超出范围---------
n=check_arnold(wrow);
if (key+1)>n
error(‘arnold key error’);
end
s=get(handles.popupmenu1,‘Value’);

subplot(2,2,2); hold on
imshow(Orignalmark),title(‘原始图像’);
handles.Orignalmark=Orignalmark;%保存原始图像
handles.n=n;
handles.s=s;
guidata(hObject, handles);
% — Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
%% 嵌入水印
%水印嵌入--------------------------------------------------
X=handles.X;%读取音频
Orignalmark=handles.Orignalmark;%读取水印图像
fs=handles.fs;%频率
s=handles.s;%算法类型
[wrow,wcol]=size(Orignalmark);
key=35;%密钥
if s==2

Arnoldw=arnold(Orignalmark,wrow,key); %对水印图像进行Arnold转化
[c,l]=wavedec(X,2,'db4'); % 
ca2=appcoef(c,l,'db4',2); % 
cd2=detcoef(c,l,2);  %  
cd1=detcoef(c,l,1);  % 
lca=length(ca2);  %低频长度
blocksize=fix(lca/(wrow*wcol)); %每块的大小
water_vector=reshape(Arnoldw,1,wrow*wcol);  %将置乱后的水印转化为一维的
wlength=wrow*wcol;  %水印的长度
a=0.25;  %量化步长
j=1;
for i=1:wlengthBlock=ca2(j:j+blocksize-1);[U,S,V]=svd(double(Block));cc=floor(S(1,1)/a);if(Arnoldw(i)==1)           %嵌入奇数倍if(mod(cc,2)==0)cc=cc+1;endS(1,1)=a*cc;endif(Arnoldw(i)==0)            %嵌入偶数倍if(mod(cc,2)==1)cc=cc+1;endS(1,1)=a*cc;endBlockw=U*S*V';          % 还原ca2(j:j+blocksize-1)=Blockw;j=j+blocksize;
end
c1=[ca2',cd2',cd1']';
MarkedX=waverec(c1,l,'db4');%b为量化嵌入水印后的音频数据

else
A=X;
L = size(A);% 用变量L存储音频A的长度
M=Orignalmark;
BW = im2bw(M);% 将图像Lena.bmp转化为二值图并存入变量BW
% 计算水印矩阵大小
[M1,M2] = size(BW);
% M12为中间变量,避免每次都计算M1M2
M12 = M1
M2;
% 降维,将水印信息得到的一维序列存入序列C中
C = reshape(BW,1,M12);
n = M12;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 对水印信号进行扩频处理,效果不是很好
% 扩频系数为2
n = M12*2;
M = zeros(n,1);
% 产生密钥序列M
for k = 1 : n
if mod(k,4) == 0
M(k) = 1;
else
M(k) = 0;
end
% 水印信号序列分别按位与密钥异或
l = ceil(k/2);
S(k) = bitxor(C(l),M(k));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 嵌入一个水印信息需要的音频数据为N
N = 10;
length1 = n*10;
% 将原始音频信号分解为Ae和Ar两部分
i = 1 : length1;
j = [1];
% 取矩阵A的l到length行构建矩阵Ae
Ae = A(i,j);
% Ae(i,j)
i = length1+1 : L;
% 取矩阵A的length到L行第一列构建矩阵Ar
Ar = A(i,j);% 建立元胞B,每个音频数据段Ae(m)是B的一个元素
k = 1;
% 建立M1 x M2行l列的元胞
B = cell(n,1);
th = n*N;
% 当k小于Ae的长度时,矩阵Ae每10行作为一个音频数据段存入元胞B中
while ( k < th )i = k : k+9;m = (k+9)/10;B{m,1} = Ae(i,j);k = k+10;
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理(第3版)[M].清华大学出版社,2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社,2019.

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【语音隐写】基于matlab GUI DCT音频数字水印嵌入提取【含Matlab源码 837期】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/893228

相关文章

Java调用C++动态库超详细步骤讲解(附源码)

《Java调用C++动态库超详细步骤讲解(附源码)》C语言因其高效和接近硬件的特性,时常会被用在性能要求较高或者需要直接操作硬件的场合,:本文主要介绍Java调用C++动态库的相关资料,文中通过代... 目录一、直接调用C++库第一步:动态库生成(vs2017+qt5.12.10)第二步:Java调用C++

详解C#如何提取PDF文档中的图片

《详解C#如何提取PDF文档中的图片》提取图片可以将这些图像资源进行单独保存,方便后续在不同的项目中使用,下面我们就来看看如何使用C#通过代码从PDF文档中提取图片吧... 当 PDF 文件中包含有价值的图片,如艺术画作、设计素材、报告图表等,提取图片可以将这些图像资源进行单独保存,方便后续在不同的项目中使

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很

Python GUI框架中的PyQt详解

《PythonGUI框架中的PyQt详解》PyQt是Python语言中最强大且广泛应用的GUI框架之一,基于Qt库的Python绑定实现,本文将深入解析PyQt的核心模块,并通过代码示例展示其应用场... 目录一、PyQt核心模块概览二、核心模块详解与示例1. QtCore - 核心基础模块2. QtWid

使用Python实现文本转语音(TTS)并播放音频

《使用Python实现文本转语音(TTS)并播放音频》在开发涉及语音交互或需要语音提示的应用时,文本转语音(TTS)技术是一个非常实用的工具,下面我们来看看如何使用gTTS和playsound库将文本... 目录什么是 gTTS 和 playsound安装依赖库实现步骤 1. 导入库2. 定义文本和语言 3

Python实现常用文本内容提取

《Python实现常用文本内容提取》在日常工作和学习中,我们经常需要从PDF、Word文档中提取文本,本文将介绍如何使用Python编写一个文本内容提取工具,有需要的小伙伴可以参考下... 目录一、引言二、文本内容提取的原理三、文本内容提取的设计四、文本内容提取的实现五、完整代码示例一、引言在日常工作和学

C++字符串提取和分割的多种方法

《C++字符串提取和分割的多种方法》在C++编程中,字符串处理是一个常见的任务,尤其是在需要从字符串中提取特定数据时,本文将详细探讨如何使用C++标准库中的工具来提取和分割字符串,并分析不同方法的适用... 目录1. 字符串提取的基本方法1.1 使用 std::istringstream 和 >> 操作符示

基于Python开发批量提取Excel图片的小工具

《基于Python开发批量提取Excel图片的小工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python中的openpyxl库开发一个小工具,可以实现批量提取Excel图片,有需要的小伙伴可以参考一下... 目前有一个需求,就是批量读取当前目录下所有文件夹里的Excel文件,去获取出Excel文件中的图片,并

Spring 中 BeanFactoryPostProcessor 的作用和示例源码分析

《Spring中BeanFactoryPostProcessor的作用和示例源码分析》Spring的BeanFactoryPostProcessor是容器初始化的扩展接口,允许在Bean实例化前... 目录一、概览1. 核心定位2. 核心功能详解3. 关键特性二、Spring 内置的 BeanFactory

详解如何使用Python提取视频文件中的音频

《详解如何使用Python提取视频文件中的音频》在多媒体处理中,有时我们需要从视频文件中提取音频,本文为大家整理了几种使用Python编程语言提取视频文件中的音频的方法,大家可以根据需要进行选择... 目录引言代码部分方法扩展引言在多媒体处理中,有时我们需要从视频文件中提取音频,以便进一步处理或分析。本文