劉 影，陳 怡，高 戈，呂 冰，張 康

(1.華中師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢 430000；2.武漢大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院 國家多媒體軟件工程技術(shù)研究中心，湖北 武漢 430000)

0 引 言

不同于以往音頻水印技術(shù)在版權(quán)保護(hù)、拷貝控制和廣播監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用[1-4]，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中要求水印算法必須具有更強(qiáng)的魯棒性，必須更加具備抵抗這種特定情境下產(chǎn)生的不利因素(如背景噪音、麥克風(fēng)的自噪聲)的能力[5]，因?yàn)檫@些不利因素很可能對水印的提取造成困難。同時(shí)，水印算法能夠易于檢測并且具有較小的水印檢測錯(cuò)誤率以達(dá)到電視節(jié)目與觀眾實(shí)時(shí)互動(dòng)的要求。

Huang X等提出了一種基于LSB的用于聲學(xué)隱寫的高容量音頻水印算法[6]，但是該算法易受到一些常見信號(hào)攻擊的影響，例如加噪聲、重采樣等；Wodecki等提出了一種較好的聲傳輸音頻水印方案[7]，但是其文章缺少該水印算法對于常見信號(hào)攻擊以及背景噪聲抵抗性的討論；Arnold M等針對聲學(xué)傳輸提出了一種基于相位的音頻水印系統(tǒng)[8]，但是在相位旋轉(zhuǎn)的情形下該算法不能得到較好應(yīng)用；Alexiou V等提出的水印算法解決了音頻傳輸過程中的延遲問題[9]。除了以上方法之外，擴(kuò)頻水印技術(shù)(SS)[10]是魯棒的音頻水印算法之一，該方法被廣泛的應(yīng)用于數(shù)字版權(quán)保護(hù)之中。然而，在解碼過程中原始音頻信號(hào)會(huì)成為影響水印提取的干擾因素是傳統(tǒng)擴(kuò)頻技術(shù)的一大缺點(diǎn)。Malvar等提出了一種改進(jìn)的擴(kuò)頻水印算法(ISS)[11]，ISS可以有效降低原始音頻信號(hào)的干擾，顯著提高了水印系統(tǒng)的解碼性能。受到ISS的啟發(fā)，Valizadeh等將相關(guān)感知和嵌入信息位感知的概念與擴(kuò)頻水印方案結(jié)合，提出了一種基于相關(guān)感知的擴(kuò)頻(CAISS)信息隱藏方案[12]。仿真結(jié)果顯示，對于載體信號(hào)的干擾，CAISS方案具有比傳統(tǒng)擴(kuò)頻方案更強(qiáng)的魯棒性和更大的有效載荷。

以上研究算法大都是針對版權(quán)保護(hù)等方面的應(yīng)用，水印技術(shù)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，在保證信號(hào)音質(zhì)具有不可感知性的同時(shí)，更加強(qiáng)調(diào)水印必須具有的較強(qiáng)的魯棒性，更夠抵抗包括移動(dòng)終端的移動(dòng)、環(huán)境噪聲等的各種干擾攻擊，并且要求檢測效率高，可以滿足用戶在短時(shí)間內(nèi)完成信息交互的要求。本文基于擴(kuò)頻水印技術(shù)，利用連續(xù)音頻幀之間的高度相關(guān)性提出的交叉擴(kuò)頻水印算法(CSS)正是針對移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中對水印技術(shù)的要求，降低了水印檢測

統(tǒng)計(jì)量的方差，減小了水印檢測錯(cuò)誤率。受到改進(jìn)的擴(kuò)頻水印技術(shù)的啟發(fā)，通過結(jié)合交叉擴(kuò)頻和改進(jìn)的擴(kuò)頻水印技術(shù)兩種方案，繼而提出了一種改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印算法(ICSS)，進(jìn)一步增強(qiáng)了音頻水印的魯棒性，降低了水印檢測的錯(cuò)誤率，即使是在存在環(huán)境背景噪音的情況下，也可以達(dá)到能夠讓用戶實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的提取出互動(dòng)信息(水印)的目的。

1 傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法及其改進(jìn)算法回顧

1.1 傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法

圖1 傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法結(jié)構(gòu)

在分析傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法解碼錯(cuò)誤率之前，首先給出內(nèi)積的定義公式如下

(1)

其中，N代表向量x, u, s,以及y的長度。

在解碼端，水印檢測的第一步是計(jì)算檢測統(tǒng)計(jì)量r

(2)

(3)

因此，可以由如下公式計(jì)算水印檢測錯(cuò)誤率p

(4)

其中，erfc(·)是余誤差函數(shù)。

1.2 改進(jìn)的擴(kuò)頻水印算法

s=x+(αb-λx)u

(5)

其中，α和λ分別用來控制嵌入失真以及去除原始音頻信號(hào)對檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的干擾。在與傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印技術(shù)嵌入失真水平相同的情況下，參數(shù)α給定為

(6)

在基于相關(guān)性的解碼器端，檢測統(tǒng)計(jì)量r可由如下公式計(jì)算

(7)

其均值和方差分別表示如下

(8)

由此可以得到改進(jìn)的擴(kuò)頻水印算法的檢測錯(cuò)誤率為

(9)

2 基于傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法的水印新方案

本章節(jié)將重點(diǎn)介紹文章提出的能夠用來提高水印魯棒性的新的水印方案。該水印算法基于傳統(tǒng)加性擴(kuò)頻水印技術(shù)，在水印嵌入過程中利用音頻信號(hào)高度相關(guān)的相鄰點(diǎn)來嵌入水印信息從而有效減小方差。

2.1 嵌入?yún)^(qū)域的選擇

在水印嵌入之前，我們必須在音頻文件中選擇出合適的水印嵌入?yún)^(qū)域。水印嵌入?yún)^(qū)域必須滿足以下條件：

(10)

如果一個(gè)幀的能量滿足

(max{E[0],…,E[K-1]}/min{E[0],…,E[K-1]})>τ1

(11)

那么該幀就被判定為是含有預(yù)回聲的幀，將不允許嵌入水印信息。在這里，閾值τ1由經(jīng)驗(yàn)得出，本文實(shí)驗(yàn)τ1的取值為150。

(2)水印不能嵌入到靜音區(qū)。否則，要么會(huì)產(chǎn)生噪聲，要么水印的檢測將不具意義。因此，水印嵌入?yún)^(qū)域的能量應(yīng)該超過一個(gè)給定的閾值τ2(本實(shí)驗(yàn)取值為音頻信號(hào)靜音區(qū)的平均能量2.086dB)，在嵌入過程中水印信息將自動(dòng)跳過能量低于這個(gè)閾值的音頻區(qū)域

(12)

(3)水印不應(yīng)該嵌入到音頻文件感知不明顯的區(qū)域，因?yàn)橐纛l中感知不明顯的區(qū)域容易受到一些常見信號(hào)攻擊以及信號(hào)處理的影響。在本文算法中，我們只在音頻文件頻率系數(shù)為1kHz-8kHz的范圍內(nèi)嵌入水印，經(jīng)驗(yàn)表明人耳對該頻率范圍內(nèi)的音頻感知較為明顯。

2.2 交叉擴(kuò)頻水印算法

從式(4)可以發(fā)現(xiàn)x的方差會(huì)對檢測錯(cuò)誤率產(chǎn)生影響：x的方差越小水印的檢測錯(cuò)誤率越小。所以我們提出了交叉擴(kuò)頻水印算法(CSS)，利用音頻信號(hào)高度相關(guān)的相鄰點(diǎn)來嵌入水印信息從而有效的減小方差。

交叉擴(kuò)頻水印算法的步驟可以簡單概括如下：水印嵌入時(shí)，首先將時(shí)域音頻信號(hào)分幀后轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，然后將信號(hào)分成交叉幀(奇數(shù)幀和偶數(shù)幀)，利用傳統(tǒng)的加性擴(kuò)頻水印嵌入公式對音頻信號(hào)奇偶幀分別進(jìn)行正負(fù)水印比特的嵌入，最后將嵌入水印信號(hào)后的奇偶幀合成一幀音頻信號(hào)；檢測水印時(shí)，將接收到的信號(hào)同樣的分成奇偶交叉幀，分別對其進(jìn)行相關(guān)檢測，將得到的奇偶決策統(tǒng)計(jì)量做差得到最終的決策統(tǒng)計(jì)量，以此進(jìn)行水印的提取。交叉擴(kuò)頻水印算法結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 交叉擴(kuò)頻水印算法結(jié)構(gòu)

為了提高水印的魯棒性，我們將一個(gè)水印比特嵌入到兩個(gè)連續(xù)的幀中

x=[xo1,xe1,…,xoN,xeN]

(13)

這樣不僅僅要增加音頻樣本的長度，還需要通過區(qū)分兩個(gè)連續(xù)的幀所包含的樣本將其劃分成兩個(gè)交叉幀，即包含奇數(shù)點(diǎn)的幀和包含偶數(shù)點(diǎn)的幀

xodd=[xo1,xo2,…,xoN], xeven=[xe1,xe2,…,xeN]

(14)

因?yàn)榇蠖鄶?shù)音頻信號(hào)都是短時(shí)平穩(wěn)信號(hào)，兩個(gè)相鄰的頻率點(diǎn)之間是高度相關(guān)的。這也充分說明了我們所提出的交叉幀之間的高度相關(guān)性。劃分好交叉幀之后，水印信息b將被嵌入到這兩個(gè)幀中。在我們提出的算法中，每兩個(gè)幀嵌入兩個(gè)極性相反的水印比特。即奇數(shù)幀嵌入b，偶數(shù)幀嵌入-b。所以水印嵌入公式可以表示為

sodd=xodd+bu，seven=xeven-bu

(15)

在與傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法及其改進(jìn)算法相同的聲道背景下，交叉擴(kuò)頻水印方案接收到的音頻信號(hào)可以表示為

yodd=sodd+nodd，yeven=seven+neven

(16)

在解碼端，為準(zhǔn)確獲得添加了水印的音頻信號(hào)，接收到的信號(hào)y=[yo1,ye1,…,yoN,yeN]同樣需要被劃分成奇數(shù)幀和偶數(shù)幀。相應(yīng)于奇偶幀的檢測統(tǒng)計(jì)量分別以如下公式計(jì)算

(17)

(18)

(19)

(20)

因此，檢測統(tǒng)計(jì)量r的最終方差可以表示為

(21)

其中，ρ是奇偶幀之間的相關(guān)性系數(shù)。通過以上分析，式(4)可以改寫為

(22)

比較式(22)與式(4)，可以發(fā)現(xiàn)交叉擴(kuò)頻水印算法的水印檢測錯(cuò)誤率明顯低于傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法的錯(cuò)誤率。圖3展示了檢測錯(cuò)誤率作為相關(guān)性系數(shù)ρ的一個(gè)函數(shù)隨著ρ的大小改變而變化的趨勢。相關(guān)性系數(shù)ρ越接近于1，就越能得到較小的水印檢測錯(cuò)誤率。

圖3 檢測錯(cuò)誤率作為相關(guān)性系數(shù)ρ的函數(shù)的變化趨勢

2.3 改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印算法

這一小結(jié)我們提出了改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印算法(ICSS)。通過上面章節(jié)的分析發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)的擴(kuò)頻水印算法可以有效降低原始音頻信號(hào)對水印信息的干擾，而我們在上一小結(jié)提出的交叉擴(kuò)頻水印方案可以有效減小檢測統(tǒng)計(jì)量的方差，兩種方法都可以降低水印的檢測錯(cuò)誤率，從而在一定程度上提高水印的解碼性能。這促使我們通過將改進(jìn)的擴(kuò)頻水印算法與交叉擴(kuò)頻水印算法進(jìn)行有效的結(jié)合來充分利用兩種方案的優(yōu)勢。于是，改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案應(yīng)運(yùn)而生。由此，式(15)可以修改為

(23)

結(jié)合式(7)以及式(17)，在解碼端，奇偶幀的檢測統(tǒng)計(jì)量可以分別由如下公式得出

(24)

所以改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案最終的檢測統(tǒng)計(jì)量r的計(jì)算公式如下

(25)

其均值為mr=E[r]=2αb，方差為

(26)

由此得出檢測統(tǒng)計(jì)量的方差為

(27)

所以改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案的檢測錯(cuò)誤率可以表示為

(28)

比較式(28)與式(22)可以發(fā)現(xiàn)，水印檢測錯(cuò)誤率有了明顯的降低。更多的比較細(xì)節(jié)將在接下來的章節(jié)中進(jìn)行詳細(xì)討論。

3 性能比較

3.1 錯(cuò)誤率

本文提出的交叉擴(kuò)頻水印算法是將一個(gè)水印比特信息嵌入到兩個(gè)音頻幀中，傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法及其改進(jìn)方案同樣也可以在兩個(gè)音頻幀中嵌入一個(gè)水印比特信息，所以可以將傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法的檢測錯(cuò)誤率公式改寫為

(29)

改進(jìn)的擴(kuò)頻水印算法的水印錯(cuò)誤率計(jì)算公式可以改寫為

(30)

圖4為展示了在10dB和20dB的信噪比的攻擊下傳統(tǒng)擴(kuò)頻、改進(jìn)的擴(kuò)頻、交叉擴(kuò)頻以及改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻幾種水印算法的檢測錯(cuò)誤率。從圖4能很容易的發(fā)現(xiàn)，在相同的信噪比攻擊下，交叉擴(kuò)頻水印檢測錯(cuò)誤率的值在允許的范圍內(nèi)，而改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案的檢測錯(cuò)誤率是最小的；在同等錯(cuò)誤概率下，改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案在遭受攻擊時(shí)所損耗的水印能量最少。

圖4 信噪比分別為10 dB，20 dB時(shí)ICSS與SS，ISS，CSS之間錯(cuò)誤率大小比較

3.2 噪聲抵抗力

(31)

MalvarHS在他的文章中給出了ISS水印算法的噪聲水平[11]

(32)

對于交叉擴(kuò)頻水印方案，我們將其噪聲水平表示為

(33)

進(jìn)而我們得出改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案的噪聲水平為

(34)

圖5 各方案相較于直接擴(kuò)頻的增益值(增益值為SNR的函數(shù))

4 實(shí) 驗(yàn)

為了證明以上對各水印算法性能分析的正確性以及所提方案的實(shí)際可行性，我們做了如下有關(guān)音頻質(zhì)量和水印魯棒性的實(shí)驗(yàn)。為此，我們從MPEG標(biāo)準(zhǔn)的音頻測試庫中選擇了12個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音頻測試序列，所有測試序列都是采樣頻率為44.1KHz、量化格式為16比特、音頻長度為1分鐘的單聲道音頻文件。測試序列包含了大多數(shù)的音頻類型，比如語音，各種樂器演奏、聲音混合等。

4.1 感知透明性分析

為了測評(píng)添加了水印信息后的音頻文件質(zhì)量，我們分別進(jìn)行了主觀聽力測試和客觀質(zhì)量測試兩個(gè)實(shí)驗(yàn)。其中，主觀測試由平均評(píng)價(jià)得分(MOS)[14]得出結(jié)論，客觀評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)以PEAQ音頻質(zhì)量評(píng)價(jià)算法[15]為標(biāo)準(zhǔn)。

我們選擇了20個(gè)從事工作或者學(xué)習(xí)經(jīng)歷與音頻相關(guān)的被試者參與了音頻質(zhì)量主觀性測試實(shí)驗(yàn)，主觀實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及客觀測試的實(shí)驗(yàn)結(jié)果由圖6給出。觀察圖6可以發(fā)現(xiàn)，以上水印算法的平均得分在同一質(zhì)量水平上大致相等，水印均處于不可感知的范圍內(nèi)，人耳對其感知均不明顯，這也驗(yàn)證了我們提出方法的可行性。

4.2 魯棒性測試

為了評(píng)估所提方法的魯棒性，我們選擇了StirMarkBenchmark軟件來對添加了水印的音頻信號(hào)進(jìn)行魯棒性測試。StirMarkBenchmark是一款用來測試音頻文件對于抵抗各種攻擊的魯棒性水平的軟件。該軟件已經(jīng)集成了50多種具有代表性的針對音頻文件的攻擊類型，本文采用了其中最具代表性的18種攻擊來對音頻文件進(jìn)行測試。對音頻文件進(jìn)行各種攻擊之后，各水印算法的平均檢測誤碼率(BER)(%)結(jié)果見表1。

圖6 音頻質(zhì)量測試結(jié)果

BER/%SSISSCSSICSSnoattack1.18560.01030.08780write_addnoise_1001.18560.01030.08780write_addnoise_5001.18560.01030.08780write_addnoise_9001.18560.01030.08780write_addbrumm_1001.18560.01030.08780write_addbrumm_11001.18560.01030.08780write_addbrumm_101001.18560.01030.08780write_extrastereo_501.18560.01030.08780write_extrastereo_701.18560.01030.08780write_amplify6.83560.86583.04330.7667write_compressor1.75560.01350.16670.0135write_lsbzero1.18560.01030.08780write_rc_highpass1.18560.010300write_rc_lowpass6.07631.35562.07110.8667write_addsinus1.18560.01030.08780write_dynnoise1.18560.010300write_fft_real_reverse1.18560.01030.08780write_flippsample2.59980.51031.03330.1944write_normalize3.16670.18921.09610.0633

在聲傳輸過程中，背景噪音會(huì)對音頻文件質(zhì)量產(chǎn)生影響。為了模擬聲學(xué)傳輸，我們在裝有空調(diào)的房間里利用adobe audition軟件收集了一段背景噪聲。該噪聲的頻譜值如圖7所示。眾所周知，如果我們在這樣的房間里錄制添加了水印的音頻信號(hào)，那么房間里的噪音一定會(huì)對水印的檢測起到一定程度的影響，因此我們需找到一種能夠有效抵抗這種影響的水印方案。另外，為了驗(yàn)證所提算法的普遍適用性，我們也將MP3編碼以及高斯白噪聲(AWGN)攻擊對算法檢測性能的影響考慮在內(nèi)，在這些攻擊下水印檢測的平均誤碼率見表2。

圖7 房間內(nèi)收集的噪聲

BER/%SSISSCSSICSSMP3(128kbps)1.18560.01030.08780MP3(64kbps)1.18560.01030.08780MP3(32kbps)1.23750.01140.10910.0088Roomnoise1.66380.24140.82320.0901AWGN(5dB)3.29770.83671.08890.3778AWGN(10dB)1.70110.34760.86670.1062

從表1和表2中我們可以發(fā)現(xiàn)，在各種攻擊處理下，交叉擴(kuò)頻水印嵌入方案的檢測錯(cuò)誤率大小在我們可接受的范圍內(nèi)，而改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻方案的水印檢測錯(cuò)誤率明顯低于傳統(tǒng)擴(kuò)頻、改進(jìn)的擴(kuò)頻以及交叉擴(kuò)頻水印算法，并且在多數(shù)情況下水印檢測錯(cuò)誤率為0。也就是說，改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案對于各種常見的信號(hào)攻擊、信號(hào)處理以及室內(nèi)背景噪音的魯棒性更強(qiáng)，改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印嵌入方案適用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的聲學(xué)傳輸過程。

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于擴(kuò)頻音頻水印算法的聲學(xué)數(shù)據(jù)傳輸方案。首先，利用相鄰的交叉幀之間的高度相關(guān)性提出了交叉擴(kuò)頻水印算法(CSS)，然后在改進(jìn)的擴(kuò)頻水印方案的啟發(fā)下對交叉擴(kuò)頻水印機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)而提出了一種能夠減小檢測統(tǒng)計(jì)量的方差、降低原始音頻信號(hào)對水印檢測的影響，從而有效提高水印檢測性能的改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻(ICSS)水印算法。理論分析證明改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印方案在水印檢測錯(cuò)誤率和抵抗噪聲干擾度方面的優(yōu)越性。音頻質(zhì)量的檢測實(shí)驗(yàn)證明了所提方法的可行性。魯棒性實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的交叉擴(kuò)頻水印算法抵抗各種常見信號(hào)攻擊的能力明顯優(yōu)于文中提到的其它幾個(gè)算法，并且該算法不僅可以抵抗Stirmark Benchmark音頻軟件模擬的常見攻擊以及MP3壓縮處理、高斯白噪聲等攻擊，并且對室內(nèi)的背景噪聲也具有較強(qiáng)的魯棒性。因此，該算法可以在聲數(shù)據(jù)傳輸過程中發(fā)揮有效作用，滿足移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中廣播電視節(jié)目與觀眾的互動(dòng)要求。接下來我們將繼續(xù)針對檢測端揚(yáng)聲器與移動(dòng)設(shè)備之間的距離對檢測結(jié)果的影響做進(jìn)一步研究。

[1]Cho K,Choi J,Kim NS.An acoustic data transmission system based on audio data hiding:Method and performance eva-luation[J].EURASIP Journal on Audio,Speech,and Music Processing,2015(1):1-14.

[2]Chang D,Zhang X,Liu Q,et al.Location based robust audio watermarking algorithm for social TV system[M]//Advances in Multimedia Information Processing.Berlin:Springer Berlin Heidelberg,2012:726-738.

[3]Calixto GM,Angeluci ACB,Kurashima CS,et al.Effectiveness analysis of audio watermark tags for IPTV second screen applications and synchronization[C]//International Telecommunications Symposium.IEEE,2014:1-5.

[4]Chauhan SPS,Rizvi SAM.A survey:Digital audio watermarking techniques and applications[C]//4th International Conference on Computer and Communication Technology.IEEE,2013:185-192.

[5]Arnold M,Chen XM,Baum P,et al.A phase-based audio watermarking system robust to acoustic path propagation[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2014,9(3): 411-425.

[6]Huang X,Abe Y,Echizen I.Capacity adaptive synchronized acoustic steganography scheme[J].Journal of Information Hiding and Multimedia Signal Processing,2010,1(2):72-90.

[7]Wodecki K,Piotrowski Z,Wojtun J.Acoustic steganographic transmission algorithm using signal coherent averaging[C]//Communications and Information Systems Conference.IEEE,2012:1-5.

[8]Arnold M,Chen XM,Baum P,et al.A phase-based audio watermarking system robust to acoustic path propagation[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2014,9(3):411-425.

[9]Alexiou V,Eleftheriadis A.Real-time high-resolution delay estimation in audio communication using inaudible pilot signals[C]//6th International Symposium on Communications,Control and Signal Processing.IEEE,2014:290-293.

[10]Xiang Y,Natgunanathan I,Rong Y,et al.Spread spectrum-based high embedding capacity watermarking method for audio signals[J].IEEE/ACM Transactions on Audio,Speech,and Language Processing,2015,23(12):2228-2237.

[11]Malvar HS,Florêncio DAF.Improved spread spectrum:A new modulation technique for robust watermarking[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2003,51(4):898-905.

[12]Valizadeh A,Wang ZJ.Correlation-and-bit-aware spread spectrum embedding for data hiding[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2011,6(2):267-282.

[13]Valizadeh A,Wang ZJ.An improved multiplicative spread spectrum embedding scheme for data hiding[J].IEEE Tran-sactions on Information Forensics and Security,2012,7(4):1127-1143.

[14]Waidyanatha N,Wilfred T,Perera K,et al.Mean opinion score performance in classifying voice-enabled emergency communication systems[C]//International Conference on Computer & Information Science.IEEE,2012:676-682.