基于统计模型及svm的低速率语音编码qim隐写检测new

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1、第３６卷第６期计算机学报Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．６２０１３年６月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪｕｎｅ２０１３基于统计模型及ＳＶＭ的低速率语音编码ＱＩＭ隐写检测李松斌１），３）１）２）黄永峰卢记仓１）（清华大学电子工程系北京１０００８４）２）（解放军信息工程大学网络工程系郑州４５０００２）３）（中国科学院声学研究所南海研究站海口５７０１０５）摘要ＱＩＭ（ＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎＩｎｄｅｘＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ，量化索引调制）隐写在标量或矢量量化时嵌入机密信息，可在语音压缩编码过程中进行高隐蔽性的信息隐藏，文中试图对该种隐写进行检测．文中发现该种隐写将导致压缩语音流中

2、的音素分布特性发生改变，提出了音素向量空间模型和音素状态转移模型对音素分布特性进行了量化表示．基于所得量化特征并结合ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ，支持向量机）构建了隐写检测器．针对典型的低速率语音编码标准Ｇ．７２９以及Ｇ．７２３．１的实验表明，文中方法性能远优于现有检测方法，实现了对ＱＩＭ隐写的快速准确检测．关键词ＱＩＭ隐写；隐写检测；低速率语音编码器；音素分布特性中图法分类号ＴＰ３０９ＤＯＩ号１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１３．０１１６８ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＱＩＭＳｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎＬｏｗＢｉｔ－ＲａｔｅＳｐｅｅｃｈＣｏｄｅｃＢａｓｅ

3、ｄｏｎＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭｏｄｅｌｓａｎｄＳＶＭ１），３）１）２）ＬＩＳｏｎｇ－ＢｉｎＨＵＡＮＧＹｏｎｇ－ＦｅｎｇＬＵＪｉ－Ｃａｎｇ１）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４）２）（ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２）３）（ＨａｉｋｏｕＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃｓ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｃｏｕｓｔｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈａｉｋｏｕ５７

4、０１０５）ＡｂｓｔｒａｃｔＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎＩｎｄｅｘＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ（ＱＩＭ）ｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ，ｗｈｉｃｈｅｍｂｅｄｓｔｈｅｓｅｃｒｅｔｉｎｆｏｒ－ｍａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，ｃａｎｈｉｄｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｌｏｗｂｉｔ－ｒａｔｅｓｐｅｅｃｈｃｏｄｅｃｗｉｔｈｈｉｇｈｉｍｐｅｒｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｔｒｉｅｓｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｉｓｔｙｐｅｏｆｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ．Ｆｏｒｔｈｉｓｐｕｒｐｏｓｅ，ｓｔａｒｔｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｓｐｅｅｃｈｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｒｅｓｓｃｏｄ

5、ｉｎｇｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｌｙａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｅａｔｕｒｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＱＩＭｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄａｕｄｉｏｓｔｒｅａｍｄｅｅｐｌｙ．ＡｎｄｉｔｆｉｎｄｓｔｈａｔｔｈｅＱＩＭｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙｗｉｌｌｄｉｓｔｕｒｂｔｈｅｐｈｏｎｅｍｅｓｅｑｕｅｎｃｅｉｎｔｈｅｓｔｒｅａｍ，ａｎｄｉｎｅｖｉｔａｂｌｙｍａｋｅｔｈｅｉｍｂａｌａｎｃｅａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｈｏｎｅｍｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｅｑｕ

6、ｅｎｃｅｃｈａｎｇｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｉｓｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｄｏｐｔｓｔｈｅｐｈｏｎｅｍｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｓｔｈｅｋｅｙｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＱＩＭｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔｔｈｅｑｕａｎｔｉ－ｔａｔｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｐｈｏｎｅｍｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｓｔｈｅＰｈｏｎｅｍｅＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅＭｏｄｅｌａｎｄｔｈｅＰｈｏｎｅｍｅＳｔａｔｅＴｒａｎｓｉｔｉｏｎＭｏｄｅｌｔｏｑｕａｎｔｉｆｙｔ

7、ｈｅｉｍｂａｌａｎｃｅａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｖｅｃｔｏｒｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎ－ｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｕｉｌｄｓａｈｉｇｈｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｅｔｅｃｔｏｒｔｏｗａｒｄｓｔｈｅＱＩＭｓｔｅｇａｎｏｇｒａｐｈｙｉｎｌｏｗｂｉｔ－ｒａｔｅｓｐｅｅｃｈｃｏｄｅｃ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｆｏｒｔｈｅｔｗ