【摘 要】
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随着自适应多速率（Adaptive Multi-Rate,AMR）语音隐写技术在即时通信中的普遍应用,隐写分析技术作为隐写术的反制措施,亦成为研究的热点。本文通过对AMR语音编解码原理的研究,提出一种基于基音延迟的AMR语音隐写分析方案,主要工作包括以下两部分:（1）针对目前基于基音延迟的隐写分析方案检测精度不高的问题,提出一种基于基音延迟子帧间相关性的语音隐写分析方法。该方法首先对现有的基于马尔
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随着自适应多速率（Adaptive Multi-Rate,AMR）语音隐写技术在即时通信中的普遍应用,隐写分析技术作为隐写术的反制措施,亦成为研究的热点。本文通过对AMR语音编解码原理的研究,提出一种基于基音延迟的AMR语音隐写分析方案,主要工作包括以下两部分:（1）针对目前基于基音延迟的隐写分析方案检测精度不高的问题,提出一种基于基音延迟子帧间相关性的语音隐写分析方法。该方法首先对现有的基于马尔可夫二阶差分特性的隐写分析方法进行了改进,以降低检测特征的维度。然后根据隐写操作会破坏子帧间相关性的特性,利用第1子帧与第2子帧、第1子帧与第3子帧基音延迟值的比值,提取了一个新的检测特性。最后将上述两个检测特性结合,构成最终的检测特性,并输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中。实验结果表明,提出方案的检测性能明显优于现有的隐写分析方案。（2）针对目前基于单一分类器的隐写分析方法检测性能较差的问题,提出一种基于多分类器融合技术的语音隐写分析方法。该方法设计了一种新的多分类器模型,模型中共包含两个分类器集,每个分类器集包含4个子分类器。在隐写分析时,首先将获得的基音延迟的隐写分析特性输入到第一个分类器集中,之后将第一个分类器集的输出作为一个特殊的检测特性输入到第二个分类器集中,然后将两个分类器集的预测结果通过训练好的权重进行融合,使用的融合算法为加权平均法。最后生成最终的检测结果。实验结果表明,当使用相同的检测特征时,提出的基于多分类器融合的语音隐写分析方案性能明显优于基于单一分类器的语音隐写分析方案。
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