資 源 簡 介

基于人工神經網絡的數字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經網絡訓練學習的數字音頻水印算法，采用本算法在一段數字音頻 數據中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經網絡訓練出模板信號與嵌入了水印信號的音頻之間的關系特征，由于神經網絡具有學習和自適應的特性，通過訓練后的神經網絡幾乎能夠完全恢復嵌入到音頻中的水印數據．通過仿真實驗結果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測時不需要原始的音頻信號．

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