基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法

作者：陈亮; 李彬; 张翼鹏; 郝欢

来源：解放军理工大学学报(自然科学版), 2013, (05): 473-478.

• 小波变换
• 多层激励函数
• 量子神经网络
• 音频水印 wavelet decomposition
• multilevel activation function
• quantum neural networks
• audio watermarking

设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范到同一数量级,避免了恢复水印时小波低频系数的差错传播,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,设计的水印算法对加噪、滤波、重采样和再量化等攻击具有较强的鲁棒性,提取正确率相比BP网络水印算法平均提高1.8%。

• 单位
  中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院; 中国人民解放军陆军工程大学