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【摘 要】
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提出了一种基于对象传播神经网络的音频水印算法。算法将水印的嵌入和提取转换为对象传播神经网络(CPN)的训练和回想,由于水印的提取依赖于CPN输入的统计特性,因此选用具有较强稳定性的小波低频系数方差作为输入向量训练CPN。实验结果表明,该算法在抵抗常规音频信号处理和去同步攻击方面具有较好的鲁棒性。
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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重庆邮电大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年01期
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