基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號與嵌入了水印信號的音頻之間的關(guān)系特征，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習和自適應(yīng)的特性，通過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能夠完全恢復(fù)嵌入到音頻中的水印數(shù)據(jù)．通過仿真實驗結(jié)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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