在多媒体技术飞速发展和计算机网络日趋成熟的今天,随着语音和图像信息的通信变得越来越频繁,通信系统在互联网环境下的安全问题逐渐显露出来。恶意的个人或团体窃取通信信息的行为日益猖獗,这就使得用户在对通信提出高质量、多功能的要求之外,也越来越重视通信信息的自动保密和安全传输,这就是信息隐藏技术所要解决的问题。音频信息是网络通信中常见的传输内容,对音频信息隐藏技术的研究具有很高的实用价值。目前对图像信息隐藏技术的研究相比音频要多,这是因为人类听觉系统比人类视觉系统更加灵敏,音频信息隐藏的不可感知性实现起来要比图像困难很多。因此,在设计音频信息隐藏方案的时候要更加谨慎的选择嵌入位置和控制嵌入强度。音频信息隐藏的时域算法提出的比较早,其中的一些经典算法已经被应用于信息隐藏研究的各个领域。时域算法计算过程简单,易于实现,信息嵌入率高,具有很高的研究价值。但是时域算法鲁棒性差实际应用还面临一些困难。目前对音频时域信息隐藏算法的研究大都通过将音频信号的时域分析和变换域分析结合起来,增强算法的鲁棒性,但是这样就会牺牲时域算法自身的一些优点。为了解决上述问题,本文做了两方面的工作：(1)音频信息隐藏变换域算法建立在对音频信号的时频域分析基础上,通过修改变换域特定位置的数据,达到嵌入隐藏信息的目的。本文从DCT和DWT的原理入手,分析变换域系数的修改对原始音频信号产生的影响；并结合人类听觉系统特性,分析在满足不可感知的条件下DCT或DWT系数的嵌入强度。(2)本文结合神经网络和混沌理论,提出一种时域音频信息隐藏算法。该算法通过修改量化后的音频数据,使音频信号满足特定的时域波形形状,从而达到嵌入隐藏信息的目的。实验结果证明,该算法运算速度快,嵌入容量大,并具有比较好的鲁棒性。