语音隐写分析技术研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要隐写分析是信息安全领域的一项新兴技术，其首要任务是对多媒体信号进行统计分析，判断其中是否含有秘密信息。本文提出了一种基于共生矩阵的小波域语音隐写分析方法。首先对语音信号的时域共生矩阵和小波子带系数的共生矩阵作为分类特征时的效果分别进行了仿真分析，最终选定小波子带系数的共生矩阵作为分类特征；使用特征选择方法对分类特征进行了降维处理，然后采用分类判决的方法对分类特征进行分类。根据仿真的结果，构建了一种小波域语音信息隐写分析方案，最后测试了本文方案对语音小波域三种嵌入算法(最不重要位法、量化法和迭加法)的检测性能。结果表明，该方案不仅降低了用于分类的语音统计特征矢量的

2、维数，简化了分类器的设计，而且检测性能良好．关键词：隐写分析，共生矩阵，特征选择，支持向量机ABSTRACTSteganalysisisanewtechnolol：yofinf．o姗ationsecurity：Theprimarytaskofsteganalysisistomakestatisticalanalysisofthemultimediasigrmalsanddetenninewhethersecretinf．0mationhasbeenhiddenin．Anovelmethodofwaveletdonlainspeechsteganalysisbasedonstatisticalf

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6、ceoftheproposedschemeisgood．WhgYjan(Communication锄dInf0肌ationSystem)DireCtedbyassociatepro￡QiYinchengKEYWoRDS：steganalysis，c0．0ccl】n朗cematrix，fcatureselection，SVM华北电力大学硕士学位论文摘要摘要隐写分析是信息安全领域的一项新兴技术，其首要任务是对多媒体信号进行统计分析，判断其中是否含有秘密信息。本文提出了一种基于共生矩阵的小波域语音隐写分析方法。首先对语音信号的时域共生矩阵和小波子带系数的共生矩阵作为分类特征时的效果分别进行了仿真分析

7、，最终选定小波子带系数的共生矩阵作为分类特征；使用特征选择方法对分类特征进行了降维处理，然后采用分类判决的方法对分类特征进行分类。根据仿真的结果，构建了一种小波域语音信息隐写分析方案，最后测试了本文方案对语音小波域三种嵌入算法(最不重要位法、量化法和迭加法)的检测性能。结果表明，该方案不仅降低了用于分类的语音统计特征矢量的维数，简化了分类器的设计，而且检测性能良好．关键词：隐写分析，共生矩阵，特征