摘要

为了改善传统基于倒谱的回声隐藏信息提取方法受噪声影响大、易受攻击等缺陷,提出了一种基于回声路径估计的语音隐藏信息提取算法.该算法首先根据秘密信息将不同时延的回声嵌入待隐藏的分段语音中,然后采用次梯度投影算法评估隐写信息的回声路径,最后通过回声参数分析进行隐写信息提取.为了增强鲁棒性,基于自适应策略提高了次梯度投影算法的收敛速度.相比于经典倒谱提取算法以及2种回声估计算法(归一化最小二乘法(NLMS)和并行次梯度投影算法(PSP)),大量仿真结果表明所提出的语音隐藏数据提取算法显著提高了对滤波攻击、噪声攻击、采样攻击和压缩攻击的鲁棒性能.该算法对拉伸攻击的改善效果虽然不明显,但也好于其他算法.

  • 单位
    东南大学; 河海大学