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基于模糊C均值聚類的音頻隱寫分析方法

大小:0.89 MB 人氣: 2017-12-21 需要積分:2

  針對(duì)傳統(tǒng)的二分類音頻隱寫分析方法對(duì)未知隱寫方法的適應(yīng)性較差的問題,提出了一種基于模糊C均值(FCM)聚類與單類支持向量機(jī)(OC-SVM)的音頻隱寫分析方法。在訓(xùn)練過程中,首先對(duì)訓(xùn)練音頻進(jìn)行特征提取,包括短時(shí)傅里葉變換( STFT)頻譜的統(tǒng)計(jì)特征和基于音頻質(zhì)量測(cè)度的特征,然后對(duì)所提取的特征進(jìn)行FCM聚類得到C個(gè)聚類,最后送入多個(gè)超球面的OC-SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練;檢測(cè)過程中,對(duì)測(cè)試音頻進(jìn)行特征提取,根據(jù)多個(gè)超球面OC-SVM分類器的邊界對(duì)待測(cè)音頻進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該隱寫分析方法對(duì)于幾種典型的音頻隱寫方法能夠較為正確地檢測(cè),滿容量嵌入時(shí),測(cè)試音頻的總體檢測(cè)率達(dá)到85. 1%,與K-means聚類方法相比,所提方法的檢測(cè)正確率提高了至少2%。該隱寫分析方法比二分類的隱寫分析方法更具有通用性,更適用于隱寫方法事先未知情況下的隱寫音頻的檢測(cè)。

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