典型文献
基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析
文献摘要：
网络语音流隐写分析是信息隐藏检测领域中的一个研究热点.针对自适应多速率语音流隐写检测问题,本文提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案.首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性;其次,摒弃了"手工"寻找特征的传统方式,通过采用深度神经网络获取编码参数的相关性,分别设计了基于局部相关性的检测模型、基于全局相关性的检测模型以及基于特征融合的检测模型;最后,以上述3种模型为基础,结合基于线性回归的多模型融合思想,给出了 7种检测模式,即3种单一模型检测模式和4种多模型融合检测模式.通过大量的语音样本,对方案进行了性能评估,并与相关工作进行了实验对比分析.实验结果表明,方案中提出的各种检测模式均是可行和有效的,其中三模型融合检测模式整体性能最优.此外,本文工作填补了基于小数基音延迟隐写检测的空白,且较之已有方案对于各类基音延迟隐写方法在任意的嵌入率和样本长度下均具有更好的检测性能和更低的时间开销,从而实现了更为实时高效的检测.
文献关键词：
隐写分析;深度学习;多元线性回归;网络语音流;自适应多速率语音编码;小数基音延迟
中图分类号：
作者姓名：
田晖;吴俊彦;严艳
作者机构：
华侨大学计算机科学与技术学院 福建厦门 361021;华侨大学厦门市数据安全与区块链技术重点实验室 福建厦门 361021;华侨大学福建省大数据智能与安全重点实验室 福建厦门 361021
文献出处：
引用格式：
[1]田晖;吴俊彦;严艳-.基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析)[J].计算机学报,2022(06):1308-1325
A类：
小数基音延迟,网络语音流,自适应多速率语音编码
B类：
隐写分析,信息隐藏,检测领域,隐写检测,检测问题,分析方案,实验对比,对比验证,写特征,摒弃,传统方式,深度神经网络,编码参数,局部相关,检测模型,全局相关性,特征融合,多模型融合,融合思想,检测模式,模型检测,性能评估,整体性能,较之,嵌入率,检测性能,开销
AB值：
0.231405
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