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音频数字水印报告+matlab程序

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音频数字水印

目录

1课题背景与现状 (2)

2研究的目的和意义 (4)

3方案设计和实施计划 (8)

4研究的主要内容 (10)

5创新点和结论 (10)

6成果的应用前景 (11)

7附录:个人工作总结 ................................................................................................ 错误!未定义书签。

1课题背景与现状

数字时代的到来,多媒体数字世界丰富多彩,数字产品几乎影响到每一个人的日常生活。信息媒体的数字化为信息的存取提供了极大的便利,同时也显著地提高了信息表达的效率和准确度。计算机网络通信技术特别是互联网的蓬勃发展,使得数据的交换和传输变成了一个相对简单且快捷的过程。人们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电子设备可以方便、迅速地将数字信息传达到世界各地,在国际互联网上发布自己的作品,传递重要的信息,进行各种学术交流和电子商务活动等等。如何保护这些与我们息息相关的数字产品,如版权保护、信息安全、数据认证以及访问控制等等,已受到日益重视并变得迫切需要了,因此数字水印在今天的计算机和互联网时代大有可为。

数字水印技术是近十年才发展起来的,它是信息隐藏学的一个分支。随着国内信息化程度的提高和电子商务逐渐走向实用,数字水印技术将会拥有更加广阔的应用前景。鉴于信息隐藏与数字水印技术的应用前景,众多知名研究机构如麻省理工学院的多媒体实验室、剑桥大学的多媒体实验室、IBM数字实验室、日立、NEC、SONY,PHILIPS、微软等都加入到信息隐藏和数字水印技术的研究和应用并取得了一定的成果。1996年5月,第一届国际信息隐藏学术研讨会(CIHW)在英国剑桥牛顿研究所召开,至今该研讨会已举办了四届。另外,在IEEE

和SPIE等一些重要国际会议上也开辟了信息隐藏与数字水印相关的专题技术研究。此外欧洲、北美以及其他的一些关于图像、多媒体研究方面的国际会议都有专门的数字水印讨论组。欧洲已有几项较大的工程项目(VⅣA和ACTS)都有关于信息隐藏与数字水印方面的专项研究。摄影光学仪器工程师学会从1999年开始举办专门的“多媒体内容的安全和水印"讨论会。另外,一些组织开始考虑包含不同标准的水印技术。拷贝保护技术工作组(CPTWG)出于保护DVD碟中视频的目的测试了水印系统。安全数字音乐主创(SDMI)将水印做成他们的音乐保护系统的核心技术。

近年来,该领域研究的发展速度非常快,有些公司已推出了一些数字水印软件产品,1996年2月美国Adobe System公司首先在图像处理软件AdobePhotoshol4.0中,采用美国Digimarc公司的技术,加入了数字水印模块,起到版权保护的功能。1999年2月,五大唱片公司:博得曼、百代、索尼、环宇和华纳联合宣布与IBM合作,联合开发一个在因特网方便、快速、安全发布数字视听产品的实验系统。2001年1月Digimarc公司又宣布与图形艺术的业界团体PrintingIndustries of America(PIA)就电子水印技术联手合作,在打印机使用Digimarc的“Media Bridge"电子水印技术。2001年7月,富士通公司开发出了“阶层型电子水印"技术,为其在因特网上实现电子博物馆和电子美术馆系统“Musethque Light"提供了安全保障。同时还有一些其他公司也相继推出了在数字化图像、音频和视频作品中嵌入鲁棒水印以进行版权保护的软件产品,如Bluespike公司

的“Giovanni数字水印系统",Gognic公司的“AudiokeyMP水印系统”,Signum Technologies公司的“Suresign水印’’等等。我国学术界对数字水印技术的反应也非常快,已经有相当一批有实力的科研机构投入到这一领域的研究中来。

2研究的目的和意义

随着互联网以及多媒体通讯的发展,对多媒体产品版权保护和鉴别要求越来越强烈,而数字水印技术是解决数字版权保护问题的有效手段。目前,对静态图像数字水印技术的研究己经日趋成熟,音频数字水印也正成为新的研究热点。

随着计算机、通信技术的迅速发展,多媒体存储和传输技术的进步使存储和传输数字化信息成为可能,数字化产品可以方便地制作、复制、修改、存储、传播。同时,也导致了大量非法盗版的出现,严重地损害了创作者和所有者的知识产权(Intellectual Property Rights),数字产品的知识产权保护也显得越来越重要。在这种形势下,以信息隐藏技术为核心的数字水印(Digital Watermarking)技术应运而生。在数字化产品中嵌入水印信息,可以实现拷贝限制、使用跟踪、盗版确认等功能,有利于解决版权纠纷,保护数字产权合法拥有者的利益。数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术,是信息隐藏(Information Hiding)技术研究领域中的一个重要分支。事实上,信息隐藏技术从有隐密通信就已开始研究,但由于其特殊的用途,一直被限制在军事和安全部门一个很小的范围内。随着计算机、多媒

体技术的发展,网络通信逐步成为人们交流信息的方式之一,对数字化产品(如:音像作品、电子商务、电子政务、数字图书、远程教育等)的认证、防伪以及版权保护的需求越来越迫切,从而产生出一门新的分支:数字水印。

数字水印技术除具有信息隐藏技术的一般特点外,还有着其固有的特点和研究方法。例如:从信息安全的保密角度上看,如果隐藏的信息被破坏,系统可以视为安全的,因为秘密信息并没有泄露;但在数字水印系统中,隐藏信息的丢失即意味着版权信息的丢失,从而失去了版权保护的功能,这一系统就是失败的。因此,数字水印技术必须具有较强的鲁棒性、安全性和不可感知性。随着数字化音像制品的大量制作和发行,数字音频水印技术的研究和发展越来越显得重要。一方面,可以用音频水印技术实现数字音频作品版权的保护和认证,这是水印技术最主要的应用。它的目的是通过嵌入数据的来源信息以及比较有代表性的版权所有者信息,从而防止其它团体对该数据宣称拥有版权。这样水印就可以用来公正地解决所有权问题;另一方面可以用于音频作品的盗版跟踪,它的目的是传输合法接收者的信息而不是数据来源者的信息,主要用来识别数据的单个发行拷贝。这一类应用在发行的每个拷贝中嵌入不同的水印,通常称之为“数字指纹";还可以用于拷贝保护,这就要求在音频作品发行体系中存在一个拷贝保护机制,即它不允许未授权的媒体拷贝。在开放系统中很难实现拷贝保护,然而在封闭或私有系统中,可以用水印来说明数据的拷贝情况,因此拷贝保护是可行的。随着MP3、MP4、MPEG、AC-3等新一代压缩

标准的广泛应用,数字音频在因特网上呈指数级增加,对音频数据产品的保护就显得越来越重要,音频水印领域将有较为广阔的应用前景。因此,选择数字音频水印作为研究课题有较强的现实意义。另一方面,对发表的数字水印研究文献检索统计,发现数字音频水印的研究文献相对于数字图像水印的研究文献要少得多,因而较容易在数字音频水印上挖掘创新点。随着互联网以及多媒体通讯的发展,对多媒体产品版权保护和鉴别要求越来越强烈,而数字水印技术是解决数字版权保护问题的有效手段。目前,对静态图像数字水印技术的研究己经日趋成熟,音频数字水印也正成为新的研究热点。

随着计算机、通信技术的迅速发展,多媒体存储和传输技术的进步使存储和传输数字化信息成为可能,数字化产品可以方便地制作、复制、修改、存储、传播。同时,也导致了大量非法盗版的出现,严重地损害了创作者和所有者的知识产权(Intellectual Property Rights),数字产品的知识产权保护也显得越来越重要。在这种形势下,以信息隐藏技术为核心的数字水印(Digital Watermarking)技术应运而生。在数字化产品中嵌入水印信息,可以实现拷贝限制、使用跟踪、盗版确认等功能,有利于解决版权纠纷,保护数字产权合法拥有者的利益。数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术,是信息隐藏(Information Hiding)技术研究领域中的一个重要分支。事实上,信息隐藏技术从有隐密通信就已开始研究,但由于其特殊的用途,一直被限制在军事和安全部门一个很小的范围内。随着计算机、多媒体技术的发展,网络通信逐步成为人们交流信息的方式之一,对数字

化产品(如:音像作品、电子商务、电子政务、数字图书、远程教育等)的认证、防伪以及版权保护的需求越来越迫切,从而产生出一门新的分支:数字水印。

数字水印技术除具有信息隐藏技术的一般特点外,还有着其固有的特点和研究方法。例如:从信息安全的保密角度上看,如果隐藏的信息被破坏,系统可以视为安全的,因为秘密信息并没有泄露;但在数字水印系统中,隐藏信息的丢失即意味着版权信息的丢失,从而失去了版权保护的功能,这一系统就是失败的。因此,数字水印技术必须具有较强的鲁棒性、安全性和不可感知性。随着数字化音像制品的大量制作和发行,数字音频水印技术的研究和发展越来越显得重要。一方面,可以用音频水印技术实现数字音频作品版权的保护和认证,这是水印技术最主要的应用。它的目的是通过嵌入数据的来源信息以及比较有代表性的版权所有者信息,从而防止其它团体对该数据宣称拥有版权。这样水印就可以用来公正地解决所有权问题;另一方面可以用于音频作品的盗版跟踪,它的目的是传输合法接收者的信息而不是数据来源者的信息,主要用来识别数据的单个发行拷贝。这一类应用在发行的每个拷贝中嵌入不同的水印,通常称之为“数字指纹";还可以用于拷贝保护,这就要求在音频作品发行体系中存在一个拷贝保护机制,即它不允许未授权的媒体拷贝。在开放系统中很难实现拷贝保护,然而在封闭或私有系统中,可以用水印来说明数据的拷贝情况,因此拷贝保护是可行的。随着MP3、MP4、MPEG、AC-3等新一代压缩标准的广泛应用,数字音频在因特网上呈指数级增加,对音频数据产

品的保护就显得越来越重要,音频水印领域将有较为广阔的应用前景。因此,选择数字音频水印作为研究课题有较强的现实意义。另一方面,对发表的数字水印研究文献检索统计,发现数字音频水印的研究文献相对于数字图像水印的研究文献要少得多,因而较容易在数字音频水印上挖掘创新点。

3方案设计和实施计划

在完成音频数据水印系统中我们采用离散小波变换作为本系统的核心算法。小波变换是将信号分解成时域和尺度域的一种变换,具有多分辨率分析的能力,在时域和频域都具有表征信号的局部特征的能力。对于音频信号这样的时变信号而言,小波变换是一种很适合的工具。小波变换是把信号f(t)表示为一簇函数的加权和,而这簇函数是由基本小波ψ(t)经过伸缩和平移而形成的,伸缩尺度为 a,时间移动为τ的小波.

小波分析的主要特点就是能够分析信号的局部特征,利用小波变换可以非常准确地分析出信号特性,可以检测出许多被其他分析方法忽略的特性.

由于matlab中的函数库中包含多种方便有效的函数,所以在编程工具上我们采用matlab作为本系统开发的工具。本系统支持两种格式的水印文件嵌入到原有音频中,分别是bmp格式的图片文件和wav格式的音频文件,其他格式的音频,图片文件可以用其他软件如

格式工厂等转格式后运行。在嵌入图片格式的水印时,由于要嵌入的是一个二维数组,所以首先要对二值水印图像进行降维操作,使其由二维序列变为一维序列。后将原音频进行dwt变换,导出其低频部分,对其低频部分进行数值变换操作,将水印序列加载到低频部分上。具体流程如下图:

在音频格式的水印嵌入到音频文件中是,不需要进行降维操作,可以直接嵌入到原音频dwt变换得到的低频部分。在提取水印信息时,需要将含水印的音频和原音频进行dwt变换,对比两者在低频部分的不同,并对含水印音频进行逆向运算即可得出水印信息,对于音频格式的水印文件即可直接输出,对于图片格式的水印文件还需要进行升维,复原图片等操作。具体流程如下图:

4研究的主要内容

进行音频数据水印系统的研制我们主要的研究目标是找出一个算法使的一个水印信息可以嵌入到一段音频中,然后这一段音频的听起来又不会有太大的变化。所以我们在开发软件时,尝试了多种算法包括dft,dct,dwt,回音隐蔽算法等等,在测试过程中我们发现使用dwt 算法可以达到较好的效果,并且会有较好的鲁棒性,所以我们最终采用dwt算法作为我们的核心算法,并以此为核心编写出了程序。

5创新点和结论

在测试程序时,我们发现如果一段音频中有大量的零值点则无法将水印信息添加到音频中,结合现实中大量音频会在开始的一段时间内有零值点。我们以此为基础,将加载水印的采样点搬至出现非零值点之后,使音频数据水印系统能够避免因为音频初始有大量零值点而无法正常运行。但若是在音频数据的中间有少量零值点我们还没法排除,这也是导致水印信息部分失真的主要原因。在客观评论中我们组使用相关系数作为评价,得出相关系数为1。设音频中共N个采样点,每个分段有n个采样点,则数据嵌入量P由下式表示:P=N/2n,由于算法没有分段表示,所以我们的算法是将水印信号加载到水印长度的低频信号采样点上,所以理论上说原信号的每一个采样点都可以加载水印信息,所以嵌入容量值为0.5.但考虑到在正常音频信号中有大量的零值点,我们只能够排除音频前的零值点,现有音频的前0.25必有音频,所以我们设置嵌入容量为0.125.我们在音频中加入的水印容量测试过将125k的音频嵌入到3.3m的音频中。

6成果的应用前景

在现在阶段由于我们小组对于matlab软件的不熟悉,浪费了大量时间在学习matlab上所以做出的成果比较粗糙,只完成了基本的功能即将音频格式,图片格式的水印信息嵌入到一段音频中。由于采用了dwt算法在原则上使得嵌入容量得到扩展,可以让一个不大于原音频的文件嵌入到音频中,但是由于有大量零值点的存在会让得出的水印信息严重失真,所以建议嵌入不大于原音频四分之一的大小的文件。所以本软件系统主要用于音频数据版权保护和传输小型加密文件。

水印程序:

Bmp_tupian:

clc

clear all;

imagesignal=imread('水印.bmp');

imagesignal=double(imagesignal);

imagesignal=im2bw(imagesignal,0.7);

imagesignal=imresize(imagesignal,[128 128]);

%读取水印图片并将图片大小改到合适大小

piexnum=1;

for i=1:128

for j=1:128

waterimage_y(piexnum,1)=imagesignal(i,j);

piexnum=piexnum+1;

end

end

waterimage_l=size(waterimage_y);

%将图片降维

[originalwav,fs,bit]=wavread('原音频.wav');

[c0,d0]=dwt(originalwav,'haar');

%进行小波变换

c0_l=size(c0);

for i=1:c0_l

if c0(i,1)<=0.1

else

l=i+1;

break

end

end

for i=1:l-1

c1(i,1)=0;

end

for i=l:waterimage_l+l-1

j=i-l+1;

c1(i,1)=c0(i,1).*(1+0.1*waterimage_y(j,1));

end

for i=waterimage_l+l:c0_l

c1(i,1)=c0(i,1);

end

%0.1为比例系数,用于控制修改变量,修改小波低频系数嵌入水印

%为消除音频中的前面一段时间的空白音频的干扰而进行的排除零值点的算法

emmedsignal=idwt(c1,d0,'haar');

wavwrite(emmedsignal,fs,bit,'添加水印后的音频.wav');

%添加水印后的音频

[embedc0,embedd0]=dwt(emmedsignal,'haar');

[c0,d0]=dwt(originalwav,'haar');

for i=l:waterimage_l+l-1

j=i-l+1;

newwater(j,1)=(c1(i,1)./c0(i,1)-1)./0.1;

end

%提取水印信息

ww=1;

for i=1:128

for j=1:128

waterimage(i,j)=newwater(ww);

ww=ww+1;

end

end

%恢复水印图片

imwrite(waterimage,'提取的水印图片.bmp','bmp');

cox1=(newwater'.*waterimage_y')/(norm(newwater)*norm(waterimage_y))

figure(1);

subplot(2,1,1);

imshow(imagesignal);

subplot(2,1,2);

imshow(waterimage);

figure(2);

subplot(211);

plot(originalwav);

subplot(212);

plot(emmedsignal);

Wav_yinpin:

clc

clear all;

fs=44000;

shuiyinwav=wavread('水印音频.wav');

shuiyinwav_l=size(shuiyinwav);

%读取水印音频

[originalwav,fs,bit]=wavread('原音频.wav'); [c0,d0]=dwt(originalwav,'haar');

%读取原音频并进行小波变换

c0_l=size(c0);

for i=1:c0_l

if c0(i,1)<=0.1

else

l=i+1;

break

end

end

for i=1:l-1

c1(i,1)=0;

end

for i=l:shuiyinwav_l+l-1

j=i-l+1;

c1(i,1)=c0(i,1).*(1+0.1*shuiyinwav(j,1)); end

for i=shuiyinwav_l+l:c0_l

c1(i,1)=c0(i,1);

end

%0.1为比例系数,用于控制修改变量,修改小波低频系数嵌入水印

emmedsignal=idwt(c1,d0,'haar');

wavwrite(emmedsignal,fs,bit,'添加水印后的音频.wav');

%添加水印后的音频

[embedc0,embedd0]=dwt(emmedsignal,'haar');

[c0,d0]=dwt(originalwav,'haar');

for i=l:shuiyinwav_l+l-1

j=i-l+1;

newwater_y(j,1)=(c1(i,1)./c0(i,1)-1)./0.1;

end

%提取水印信息

for i=1:4*shuiyinwav_l

l=ceil(i/4);

newwater(i,1)= newwater_y(l,1);

end

wavwrite(newwater,fs,bit,'提取的水印音频.wav')

%由于matlab写音频的一些原因将音频频率提升四倍,所以将音频频率降四倍

cox1=( newwater_y'*shuiyinwav)/(norm( newwater_y)*norm(shuiyinwav))

figure(1);

subplot(211);

plot(originalwav);

title('原音频');

subplot(212);

plot(emmedsignal);

title('含水印的音频');

figure(2);

subplot(211);

plot(shuiyinwav);

title('原水印');

subplot(212);

plot(newwater);

title('提取出的水印');

实验一 MATLAB音频信号处理实验

实验一MATLAB音频信号处理实验 一、实验目的 1、进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解; 2、熟悉FFT算法原理; 3、理解掌握音频信号各参数的意义; 二、实验内容 1、对一个音频信号用FFT进行谱分析; 2、对该音频信号进行放大或衰减; 3、对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理 三、实验要求 1.语音信号的读取、存储; 2.语音信号的播放; 3.FFT的MATLAB实现; 4.信号放大(6倍); 5.信号调制、产生高频信号; 6.信号叠加之后产生的带有噪声的语音信号; 7.绘制信号图像(时域与频域图像),包括原始信号图像,以及带有噪声的语音信号。 四、实验结果及代码 [S1,fs,bits]=wavread('C:\Users\1\Desktop\实验\handel.wav'); wavwrite(S1,'copy.wav'); F=fft(S1); S1=S1*6; fc=1000; y1=modulate(S1,fc,fs,'fm'); Y1=fft(y1,40000); y2=S1+y1; Y2=fft(y2,40000); figure(1); subplot(221); plot(S1); title('原始的信号时域图'); subplot(222); plot(abs(F));

title('原始的信号频域图'); subplot(223); plot(y1); title('调制后信号时域图'); subplot(224); plot(abs(Y1)); title('调制后信号频域图'); figure(2) subplot(221); plot(y2); title('加噪的信号时域图'); subplot(222); plot(abs(Y2)); title('加噪的信号频域图'); 运行结果如下图1-1 图1-1 五、实验总结 通过本次实验学习了如何使用MATLAB对音频信号进行处理。包括语音信号

基于Matlab的数字水印设计——基于DCT域的水印实现

摘要 数字水印(Digital Watermark)技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记,这种标记通常是不可见的,只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。随着数字水印技术的发展,数字水印的应用领域也得到了扩展,数字水印的基本应用领域是版权保护、隐藏标识、认证和安全不可见通信。 当数字水印应用于版权保护时,潜在的应用市场在于电子商务、在线或离线地分发多媒体内容以及大规模的广播服务。数字水印用于隐藏标识时,可在医学、制图、数字成像、数字图像监控、多媒体索引和基于内容的检索等领域得到应用。数字水印的认证方面主要ID卡、信用卡、ATM卡等上面数字水印的安全不可见通信将在国防和情报部门得到广泛的应用。 本文主要是根据所学的数字图象处理知识,在MATLAB环境下,通过系统编程的方式,建立并实现基于DCT域的数字水印加密系统。该系统主要包含数字水印的嵌入与提取,仿真结果表明,数字水印算法具有有效性、可靠性、抗攻击性、鲁棒性和不可见性,能够为数字媒体信息在防伪、防篡改、认证、保障数据安全和完整性等方面提供有效的技术保障。 关键词:数字水印;MATLAB;DCT

目录 1 课程设计目的 (1) 2 课程设计要求 (2) 3 数字水印技术基本原理 (3) 3.1 数字水印基本框架 (3) 3.2 算法分类 (3) 3.2.1 DCT法 (4) 3.2.2 其他方法 (4) 3.3 实际需要考虑的问题 (4) 3.3.1 不可见性 (4) 3.3.2 鲁棒性 (5) 3.3.3 水印容量 (5) 3.3.4 安全性 (5) 4 基于DCT变换仿真 (6) 4.1 算法原理 (6) 4.1.1 准备工作 (6) 4.1.2 选取8*8变换块 (7) 4.1.3 边界自适应 (7) 4.1.4 DCT变换与嵌入 (7) 4.1.5 恢复空域 (8) 4.2 嵌入算法扩展 (8) 4.2.1 RGB彩色图像三个矩阵的划分 (8) 4.2.2 八色彩色水印 (8) 4.3 水印的提取 (9) 4.4 仿真程序 (9) 5 结果分析 (14) 结束语 (16) 参考文献 (17)

matlab语音信号采集与初步处理要点

《matlab与信号系统》实验报告 学院: 学号: 姓名: 考核实验——语音信号采集与处理初步 一、课题要求 1.语音信号的采集 2.语音信号的频谱分析 3.设计数字滤波器和画出频率响应 4.用滤波器对信号进行滤波 5.比较滤波前后语音信号的波形及频谱 6.回放和存储语音信号 (第5、第6步我放到一起做了) 二、语音信号的采集 本段音频文件为胡夏演唱的“那些年”的前奏(采用Audition音频软件进行剪切,时长17秒)。运行matlab软件,在当前目录中打开原音频文件所在的位置,采用wavread函数对其进行采样,并用sound函数可进行试听,程序运行之后记下采样频率和采样点。 利用函数wavread对语音信号的采集的程序如下: clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x:语音数据;fs:采样频率;bits:采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 程序运行之后,在工作区间中可以看到采样频率fs=44100Hz,采样点bits=16

三、语音信号的频谱分析 先画出语音信号的时域波形,然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。语音信号的FFT频谱分析的完整程序如下: clear; [y,fs,bits]=wavread('music.wav'); %x:语音数据;fs:采样频率;bits:采样点数sound(y,fs,bits); %话音回放 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1); plot(y); title('原始信号波形'); subplot(2,1,2); plot(abs(Y)); title('原始信号频谱'); 程序结果如下图: 四、设计数字滤波器和画出频率响应 根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标: 1)低通滤波器性能指标,fp=1000Hz,fc=1200 Hz,As=100dB,Ap=1dB; 2)高通滤波器性能指标,fc=4800 Hz,fp=5000 Hz As=100dB,Ap=1dB。

基于MATLAB的语音信号滤波处理

基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目:基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程:数字信号处理 学院:电气工程学院 班级: 学生: 指导教师: 二O一三年十二月

目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录

一、引言 随着Matlab仿真技术的推广,我们可以在计算机上对声音信号进行处理,甚至是模拟。通过计算机作图,采样,我们可以更加直观的了解语音信号的性质,通过matlab编程,调用相关的函数,我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音,并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号,画出原始信号频谱图及时频图,确定滤波器类型及相关指标; 2.按照类型及指标要求设计出滤波器,画出滤波器幅度和相位响应,分析该滤波器是否符合要求; 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理,画出滤波后信号的频谱图及时频图; 4.对滤波前的信号进行分析比对,评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析

分析信号的谱图可知,噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高,而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此,可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器: ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下: fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);

数字水印技术及基于MATLAB的快速实现

2011年3月刊计算机工程应用技术信息与电脑 China Computer&Communication 1. 引言 多媒体及网络的迅速发展使得多媒体信息的交流和传输变得更 加简单和快捷,然而,这也使盗版者能以低廉的成本复制及传播未经 授权的数字产品,这种对数字产品保护和信息安全的迫切需求,导致 了数字水印技术成为多媒体信息安全领域的一个热点问题。数字水印 技术是在不影响宿主媒体主观质量的情况下,在宿主媒体(文本、图 像、视频、音频)中嵌入不易被人察觉的标识信息,用以证明原创作 者对其作品的所有权,并作为鉴定、起诉非法侵权的证据。 2. 数字水印的特征 一般认为数字水印应具有以下特征: (1) 安全性。数字水印应该是安全、难以被篡改的。当数字作品 发生变化时,数字水印应当也相应发生变化;同时,未经授权的个人 不得修改水印,理论上是未经授权的用户不能检测到产品中是否含有 水印。 (2) 鲁棒性。当被保护的数据在经过攻击后,嵌入的水印信息仍 能保持好的完整性并能以一定的正确概率被检测到。这些可能的攻击 包括噪声、滤波、剪切、旋转和编码等。 (3) 不可感知性。数字水印的嵌入不应使得原始作品发生可以感 知的变化,也不能使得被保护数据在质量上发生可以感觉到的失真。 (4) 可证明性。在多媒体作品的实际应用过程中可能需要多次加 入水印,这时水印系统必须能够允许水印被多次嵌入到被保护的数 据,而且每个水印均能独立地被证明。 (5) 无歧义性。恢复出的水印或对水印判决结果能够表明版权的 惟一,不会发生多重版权纠纷问题。 3. 数字水印的基本原理 通用的水印技术包含两个方面:水印的嵌入和水印的提取或检 测,如图1和图2所示。 图1 水印信号嵌入 图2 水印信号提取或检测 4. 数字水印的研究现状 4.1 文本水印 文本水印就是将代表著作人身份的信息(水印)嵌入到电子出版物 中,在产生版权纠纷时来验证版权的归属。其主要分为三大类:基于 文档结构的水印方法、基于自然语言处理技术的水印方法、基于传统 图像的水印方法。 基于文档结构的各种水印方法都只是提留在文本的表层,无法抵 抗对于文本结构和格式的攻击,简单的重新录入攻击就能使之失效, 因此这些水印方法普遍存在鲁棒性差的缺点。自然语言文本水印方法 相对提高了抗攻击的能力,但普遍存在容量不足的问题。基于传统图 像的文本水印普遍存在鲁棒性不高、操作复杂的缺点。 4.2 图像水印 根据水印的实现过程,图像水印算法可分为空域算法和变换域算 法。空域算法是通过直接改变原始图像的像素值来嵌入水印,通常具 有较快的速度,但鲁棒性差,且水印容量也会受到限制;变换域算法 是通过改变某些变换系数来嵌入水印,通常具有很好的鲁棒性和不可 见性。其实现一般是基于图像变换,如DCT、DFT、DWT等。重点介 绍一下变换域算法。 4.2.1 离散傅里叶变换 (DFT) 该方法是利用图像的DFT来嵌入信息。通信理论中调相信号的抗 干扰能力比调幅信号的抗干扰能力强,同样在图像中利用相位信息嵌 入的水印也比用幅值信息嵌入的水印更稳健。实验表明该方法的抗压 缩能力比较弱。 4.2.2 离散余弦变换 (DCT) DCT能把空间域的图像转换到变换域上进行研究,从而能很容易 了解到图像的各空间频域成分,进行相应处理。基于DCT的水印方法 与基于DFT的水印方法相比有较好的鲁棒性,但是无法做到对图像信 号内容的自适应,因此往往会造成对图像特征的明显损害,不可感知 性不是最佳。 4.2.3 离散小波变换 (DWT) DWT是一种时间---频率信号的多分辨率分析方法,在时频两域 都具有表征信号局部特征的能力。实验表明,与DCT、DFT变换相比 较,基于DWT的水印算法的鲁棒性最优,且与JPEG2000、MPEG4压 缩标准兼容,利用DWT产生的水印具有良好的视觉效果和抵抗多种 攻击的能力,且不可感知性最好。 4.3 音频水印 音频水印利用音频文件的冗余信息和人耳听觉系统的特点来嵌入 水印,其可以保护声音数字产品不被随意复制和篡改,如CD唱片, 广播电台的节目内容等。音频水印的三种基本方法:扩频嵌入方 法、回声隐藏方法和相位编码方法。 4.4 视频水印 视频水印是通过对视频载体的时间和空间冗余来嵌入水印,其既 不影响视频质量,又能达到保护节目制作者的合法权益和控制数字产 品的复制。视频水印从算法要求上同图像水印有许多相似之处,但视 频水印也有一些独特之处,如能够在压缩和未压缩的格式下实时完成 水印的检测,对MPEG压缩、A/D和D/A转换等都有较好的稳健性。 数字水印技术涉及到通信理论、编码理论、噪声理论、视听觉 感知理论、扩频技术、信号处理技术、数字图像处理技术、多媒体技 术、模式识别技术、算法设计等理论,用到经典的DFT离散傅立叶变数字水印技术及基于MATLAB的快速实现 张 巍1 时宏伟2 (1.78179部队,四川成都 610011;2. 川大智胜,四川成都 610045) 摘要:数字水印是近几年来出现的数字产品版权保护技术,是当前国际学术界的研究热点.该文论述了数字水印的提出及研究现状、水印的基本原理和算法、水印的分类等情况,并介绍了一种可以快速上手的高效的实用语言——MATLAB,同时给出了一个用MATLAB工具在静止图像上嵌入水印的实例。 关键词:数字水印;MATLAB;DCT 中图分类号:TP39 文献标识码:A 文章编号:1003-9767(2011)03-0130-02

基于matlab的语音信号的采集与处理

文档从互联网中收集,已重新修正排版,word格式支持编辑,如有帮助欢迎下载支持。 目录 第1章前言 ................................................................................................... 错误!未定义书签。第2章语音信号分析处理的目的和要求 ................................................... 错误!未定义书签。 2.1MATLAB软件功能简介................................................................. 错误!未定义书签。 2.2课程设计意义 .................................................................................. 错误!未定义书签。第3章语音信号的仿真原理..................................................................... 错误!未定义书签。第4章语音信号的具体实现..................................................................... 错误!未定义书签。 4.1语音信号的采集................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2语音信号加噪与频谱分析................................................................ 错误!未定义书签。 4.3设计巴特沃斯低通滤波器................................................................ 错误!未定义书签。 4.4用滤波器对加噪语音滤波................................................................ 错误!未定义书签。 4.5比较滤波前后语音信号波形及频谱................................................ 错误!未定义书签。第5章总结................................................................................................... 错误!未定义书签。参考文献......................................................................................................... 错误!未定义书签。附录................................................................................................................. 错误!未定义书签。

Matlab语音信号加噪、滤波处理及幅值幅频响应

课程设计二 基于MATLAB的语音信号采集与处理 一、实验目的和意义 1. MATLAB软件功能简介 MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。它是一种科学计算软件,专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供了大量的内置函数,从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB软件包括五大通用功能,数值计算功能(Nemeric)、符号运算功能(Symbolic)、数据可视化功能(Graphic)、数字图形文字统一处理功能(Notebook)和建模仿真可视化功能(Simulink)。其中,符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。该软件有三大特点,一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。目前,Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算,而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能,能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析,主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识,并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。2. 本题目的意义 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》,学会运用MATLAB 的信号处理功能,采集语音信号,并对语音信号进行滤波及变换处理,观察其时域和频域特性,加深对信号处理理论的理解,并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。 二、实验原理:

基于MATLAB的数字水印算法实现

数字水印作为一门新的学科, 自 1993 年 Tirkel 等人正式提出到现在十几年里, 国内外对数字水印的研究都引起了极大的关注, 从最初的版权保护, 已扩展到多媒体技术, 广播监听, in-ternet 等多个领域。数字水印是永久镶嵌在其他数据( 主要指宿主数据) 中具有可鉴别性的数字信号或数字模式, 其存在不能影响宿主数据的正常使用。为了使数字水印技术达到一定的设计要求, 当前水印数据一般应具备不可感知性(imperceptible) 、鲁棒性(Robust) 、可证明性、自恢复性和安全保密性等特点。在数字水印技术中, 水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾。理想的水印算法应该既能隐藏大量数据, 又可以抗各种信道噪声和信号变形。然而在实际中, 这两个指标往往不能同时实现, 实际应用往往只偏重其中的一个方面。如果是为了隐蔽通信, 数据量显然是最重要的, 由于通信方式极为隐蔽, 遭遇敌方篡改攻击的可能性很小, 因而对鲁棒性要求较为不高。但对保证数据安全来说, 情况恰恰相反, 各种保密的数据随时面临着被盗取和篡改的危险, 对鲁棒性的要求很高, 而对隐藏数据量的要求则居于次要地位。典型的数字水印系统至少包含两个组成部分- - 水印嵌入单元和水印检测与提取单元。将水印信息进行预处理后加入到载体中, 称为嵌入。从水印化数据中提取出水印信息或者检测水印信息的存在性称为水印的提取和检测。数字水印算法主要

是指水印的嵌入算法, 而提取算法往往被看成是嵌入算法的逆变换。 当前典型的嵌入算法主要被分为空间域水印算法和变换域水印算法。DCT 变换域算法是数字水印算法的典型代表, 也是数字水印中较为常用的一种稳健的算法。其算法思想是选择二值化灰度图像作为水印信息, 根据水印图像的二值性来选择不同的嵌入系数, 并将载体图像 ( 原始图像) 进行 8×8 的分块, 再将灰度载体图像( 原始图像) 进行 DCT变换。然后, 将数字水印信息的灰度值直接植入到载体灰度图像的 DCT 变换域中, 实现水印的嵌入。而后, 将嵌入了水印信息灰度图像进行 IDCT( 逆离散的余弦变换) 变换, 得到含有了嵌入水印信息的图像, 嵌入过程完毕。水印的提取、检测过程为嵌入过程的逆过程, 其方法和嵌入方法有所雷同不再进行介绍。 下面以 MATLAB 为工具, 给出一个在频域嵌入和提取黑白二值水印图像的实现过程。(1) 水印图像的预处理: 将水印信息图像进行灰度处理, 然后再将转换后的图像进行二值转换。而这些都是为了提高水印信息的安全性对图像所做的处理。(2) 读取原始公开图像(大小为 256×256) 和黑白水印图像(大小为 32×32, 模式为灰度) 到二维数组 I 和 J。(3) 将原始公开图像I 分割为互不覆盖的图像块, 每块大小为 8×8, 共分为 32×32 块。然后对分割后的每个小块Block- dct(x,y) 进行 DCT 变换, 得到变换后的小块 Block-dct(x, y)。(4) 取黑白水印图像中的一个元素 J(p, q) , 通过嵌入算法嵌入到原始公开图像块的中频系数中。(5) 对嵌入水印信息后的图像块Block- dct (x, y) 进行逆DCT 变换, 得到图像块 Block(x′, y′)。

基于MATLAB的语音信号采集与处理

工程设计论文 题目:基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名: 班级: 学号: 指导老师:

一.选题背景 1、实践意义: 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,

是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多,根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性,可分为两种,即有限冲激响应( FIR,Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR,Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构,没有输出到输入的反馈,系统函数H (z)在处收敛,极点全部在z = 0处(因果系统),因而只能

数字水印技术DCT算法MATLAB源代码

%Name: Chris Shoemaker %Course: E ER-280 - Digital Watermarking %Project: Block DCT Based method, using comparision between mid-band coeffcients % Watermark Embeding clear all; % save start time start_time=cputime; k=50; % set minimum coeff difference blocksize=8; % set the size of the block in cover to be used for each bit in watermark % read in the cover object file_name='_lena_std_bw.bmp'; cover_object=double(imread(file_name)); % determine size of cover image Mc=size(cover_object,1); %Height Nc=size(cover_object,2); %Width % determine maximum message size based on cover object, and blocksize max_message=Mc*Nc/(blocksize^2); % read in the message image file_name='_copyright.bmp'; message=double(imread(file_name)); Mm=size(message,1); %Height Nm=size(message,2); %Width % reshape the message to a vector message=round(reshape(message,Mm*Nm,1)./256); % check that the message isn't too large for cover if (length(message) > max_message) error('Message too large to fit in Cover Object') end % pad the message out to the maximum message size with ones message_pad=ones(1,max_message); message_pad(1:length(message))=message; % generate shell of watermarked image watermarked_image=cover_object;

基于matlab的语音信号滤波处理——数字信号处理课程设计

数字信号处理课程设计 题目:基于matlab的语音信号滤波处理学院:物理与电子信息工程 专业:电子信息工程 班级: B07073041 学号: 200932000066 姓名:高珊 指导教师:任先平

摘要: 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求自己录制一段自己的语音后,在MATLAB软件中采集语音信号、回放语音信号并画出语音信号的时域波形和频谱图。再在Matlab中分别设计不同形式的FIR数字滤波器。之后对采集的语音信号经过不同的滤波器(低通、高通、带通)后,观察不同的波形,并进行时域和频谱的分析。对比处理前后的时域图和频谱图,分析各种滤波器对于语音信号的影响。最后分别收听进行滤波后的语音信号效果,做到了解在怎么样的情况下该用怎么样的滤波器。

目录 1.设计内容 (4) 2.设计原理 (4) 2.1语音信号的时域分析 (4) 2.2语音信号的频域分析 (5) 3.设计过程 (5) 3.1实验程序源代码 (6) 3.1.1原语音信号时域、频域图 (6) 3.1.2低通滤波器的设计 (6) 3.1.3高通滤波器的设计 (7) 3.1.4带通滤波器的设计 (8) 3.1.5语音信号的回放 (9) 3.2调试结果描述 (10) 3.3所遇问题及结果分析 (15) 3.3.1所遇主要问题 (16) 3.3.2结果分析 (16) 4.体会与收获 (17) 5.参考文献 (17)

语音信号处理matlab实现

短时能量分析matlab源程序: x=wavread('4.wav'); %计算N=50,帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧,其中帧长50,帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100,帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400,帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800,帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数: function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧,len为帧长,inc为帧重叠样点数,x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵,行为帧数,列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end

基于MATLAB的有噪声语音信号处理毕设

大学本科毕业设计论文 基于MATLAB的有噪声语音信号处理

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB 有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词?数字滤波器;MATLAB;窗函数法;巴特沃斯; 切比雪夫; 双线性变换

Abstract ?Filterdesignin digital signal processingplaysan extre melyimportant role, FIR digital filters and IIR filter is an importan tpart of filter design.Matlab is powerful,easy to learn,programming efficiency,which was welcomed bythemajority ofsc ientists. Matlab alsohas a particular signalanalysis toolbox,it need nothave strongprogrammingskills can be easily signal analysis, processing and design. Using MATLAB Signal Processing Toolbox can quickly andefficiently design avarietyof digitalfilters. MATLAB basedon the noise issuespeech signal processing design and implementation of digital signalprocessing integrated use of the theoretical knowledge ofthe speechsignal plus noise, time domain, frequencydomainanalysis andfiltering. Thecorrespondingresults obtainedthroughtheoreticalderivation, and then use MATLAB as a programming toolfor computer implementation.Implemented inthe design process,usingthewindow function methodtodesign FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev andbilinear Reform IIR digital filter design and use ofMATLAB as asupplementary tool to complete thecalculation and graphic design Drawing. Throughthesimulation of thedesigned filter and the frequency analysis shows thatusingMatlabSignal Processing Toolbox can quickly and easily design digital filters FIR andIIR,the processis simple and convenient, the results of the performance indicators to meetthe specifiedrequirements. ? Keywords: digital filter; MATLAB;Chebyshev;Butterworth;

音频数字水印报告+matlab程序

音频数字水印 目录 1课题背景与现状 (2) 2研究的目的和意义 (4) 3方案设计和实施计划 (8) 4研究的主要内容 (10) 5创新点和结论 (10) 6成果的应用前景 (11) 7附录:个人工作总结 ................................................................................................ 错误!未定义书签。

1课题背景与现状 数字时代的到来,多媒体数字世界丰富多彩,数字产品几乎影响到每一个人的日常生活。信息媒体的数字化为信息的存取提供了极大的便利,同时也显著地提高了信息表达的效率和准确度。计算机网络通信技术特别是互联网的蓬勃发展,使得数据的交换和传输变成了一个相对简单且快捷的过程。人们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电子设备可以方便、迅速地将数字信息传达到世界各地,在国际互联网上发布自己的作品,传递重要的信息,进行各种学术交流和电子商务活动等等。如何保护这些与我们息息相关的数字产品,如版权保护、信息安全、数据认证以及访问控制等等,已受到日益重视并变得迫切需要了,因此数字水印在今天的计算机和互联网时代大有可为。 数字水印技术是近十年才发展起来的,它是信息隐藏学的一个分支。随着国内信息化程度的提高和电子商务逐渐走向实用,数字水印技术将会拥有更加广阔的应用前景。鉴于信息隐藏与数字水印技术的应用前景,众多知名研究机构如麻省理工学院的多媒体实验室、剑桥大学的多媒体实验室、IBM数字实验室、日立、NEC、SONY,PHILIPS、微软等都加入到信息隐藏和数字水印技术的研究和应用并取得了一定的成果。1996年5月,第一届国际信息隐藏学术研讨会(CIHW)在英国剑桥牛顿研究所召开,至今该研讨会已举办了四届。另外,在IEEE

matlab报告基于matlab有噪声语音信号处理

Matlab课程设计报告题目:基于MATLAB有噪声语音信号处理 系(院):计算机与信息工程学院 专业:通信工程 班级:10623102 指导教师: 学年学期:2011 ~ 2012 学年第2 学期

简介: 我们通信工程专业在实践中经常碰到需要对已接收信号进行处理的情况,而滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位。本课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中,我们使用双线性变换法设计IIR数字滤波器,对模拟加噪语音信号进行低通滤波、高通滤波及带通滤波,并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。 1 绪论: 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备,以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理,借以达到提取信息和便于应用的目的。数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。本课题采用IIR 滤波器对加噪声音信号进行处理。 IIR滤波器采用递归型结构,即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成,可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式,都具有反馈回路。同时,IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果,如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等,有现成的设计数据或图表可查,在设计一个IIR数字滤波器时,我们根据指标先写出模拟滤波器的公式,然后通过一定的变换,将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。 2.原始语音信号采集与处理 2.1语音信号的采集 由于MATLAB只识别格式为.wav的声音文件,我们利用PC机上的声卡和WINDOWS操作系统进行数字信号的采集。启动录音机进行录音,以文件名“Orisound”保存入原程序所属的文件夹中。可以看到,文件存储器的后缀默认为.wav ,这是WINDOWS操作系统规定的声音文件存的标准。

基于matlab的语音信号的采集与处理

目录 第1章前言 (1) 第2章语音信号分析处理的目的和要求 (2) 2.1MATLAB软件功能简介............................................................................................ - 2 - 2.2课程设计意义 ............................................................................................................. - 2 - 第3章语音信号的仿真原理. (3) 第4章语音信号的具体实现 (4) 4.1语音信号的采集........................................................................................................... - 4 - 4.2语音信号加噪与频谱分析........................................................................................... - 5 - 4.3设计巴特沃斯低通滤波器........................................................................................... - 6 - 4.4用滤波器对加噪语音滤波........................................................................................... - 7 - 4.5比较滤波前后语音信号波形及频谱........................................................................... - 8 - 第5章总结.............................................................................................................................. - 9 - 参考文献.................................................................................................................................. - 10 - 附录.......................................................................................................................................... - 11 -

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