【语音隐写】基于matlab DWT音频数字水印嵌入提取【含Matlab源码 350期】

一、简介

1 实验内容
（1）在一段MP3音乐（不是歌曲）文件中嵌入水印。
（2）设计简单算法完成水印的嵌入、（提取）验证。
（3）画出仿真图和信号分析曲线等。

2 算法原理
首先将MP3格式的音频文件转化成WAVE格式的音频文件，再对WAVE格式的声音文件嵌入数字水印，最后再将已嵌入水印的WAVE声音文件转化为MP3声音文件。（使用工具软件将MP3格式的音频文件转换成WAV格式）。

3 实验步骤
（1）水印嵌入
①将MP3格式的音频文件转换成WAV格式
②读入WAV格式文件和水印图片，将图像转化为二值图，进行降维，再扩频处理，最后嵌入到音频中
③对已嵌入水印的信号重构得到嵌入水印后的WAV格式音频文件
④将嵌入水印后的WAV文件转换成MP3格式
（2）水印提取
①将嵌入水印后的MP3文件转换成WAV格式
②读入原始音频和加水印后的wav格式音频文件文件提取水印，对水印信号进行解扩频，升维，构建二维图像处理
③重构得到水印图片

4 设计框图

二、部分源代码

% 加入白噪声的音频水印程序
clear;
kk.wave = wavread('3.wav');   %读入原始音频文件
y=kk.wave;
[c,l]=wavedec(y,3,'db4');               %三级小波分解
ca3=appcoef(c,l,'db4',3);
cd3=detcoef(c,l,3);
cd2=detcoef(c,l,2);
cd1=detcoef(c,l,1);
x=ca3;                              %提取低频系数
len=length(y);
x1=x;
s=max(abs(x))*0.2;
i=find(abs(x)>s);lx=length(x(i));         %找出大于最大值0.2倍的序列
figure;
subplot(2,2,1);
plot(ca3);                            %画出低频系数图
title('低频系数图形');
subplot(2,2,2);
plot(cd3);
title('cd3');
subplot(2,2,3);
plot(cd2);
axis([0 10e4 -0.5 0.5]);
title('cd2');
subplot(2,2,4);
plot(cd1);
title('cd1');
randn('seed',10);                      %产生随机高斯序列
mark=randn(1,lx);
ss=mark;
rr=ss*0.1;                           %设置水印嵌入强度
x(i)=x(i).*(1+2*rr');                   %嵌入水印
c1=[x',cd3',cd2',cd1'];
s1=waverec(c1,l,'db4');
file1='已加水印.wav';
dd=length(s1);
ee=reshape(s1,dd/2,2);
wavwrite(ee,file1);
figure;
subplot(3,1,1);plot(y);                   %画出原信号图
axis([0 18e4 -2 2]);
title('原信号的图');                    
subplot(3,1,2);plot(ss);
title('水印图');
subplot(3,1,3);plot(s1);                  %画出嵌入了水印的信号图
title('加入了水印的声音信号')
kk.wave = wavread('已加水印'); 
yc=kk.wave;
fz=sum(y.*y);                           %计算嵌入了水印的信号的信噪比
fm=sum((y-yc).*(y-yc));
SNR=-10*log(fm/fz)
yyy=randn(1,dd);                            %加入白噪声                          
b=sqrt(0.01); 
yyy=b*yyy; 
s1=s1+yyy;
ee=reshape(s1,dd/2,2);
wavwrite(ee,file1);
kk.wave = wavread('已加水印');            %读入声音文件
yr=kk.wave;
[cr,lr]=wavedec(yr,3,'db4');
car3=appcoef(cr,lr,'db4',3);
cdr3=detcoef(cr,lr,3);
cdr2=detcoef(cr,lr,2);
cdr1=detcoef(cr,lr,1);
xr=car3;
clc;clear;close all;
% 水印嵌入程序

% 读取音频信号3.wav存到变量A中
[A,fs,nbits] = wavread('3.wav');
%绘制原始声音图像 
subplot(311); plot(A); 
axis([0 350000 -2 2]);
title('原始声音信号波形图');
% 用变量L存储音频A的长度
L = size(A);
% 读取图像h.bmp存入变量M做水印信号
M = imread('h.bmp');
subplot(312);imshow(M);title('水印图像');
% 将图像h.bmp转化为二值图并存入变量BW
BW = im2bw(M);

% 计算水印矩阵大小
[M1,M2] = size(BW);
% M12为中间变量，避免每次都计算M1*M2
M12 = M1*M2; 
% 降维，将水印信息得到的一维序列存入序列C中
C = reshape(BW,1,M12);
n = M12;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 对水印信号进行扩频处理,效果不是很好
% 扩频系数为2
n = M12*2;
M = zeros(n,1);
% 产生密钥序列M
for k = 1 : n
    if mod(k,4) == 0
        M(k) = 1;
    else 
        M(k) = 0;
    end
    % 水印信号序列分别按位与密钥异或
    l = ceil(k/2);
    S(k) = bitxor(C(l),M(k));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 嵌入一个水印信息需要的音频数据为N
N = 10; 
length = n*10;
% 将原始音频信号分解为Ae和Ar两部分
i = 1 : length; 
j = [1];
% 取矩阵A的l到length行构建矩阵Ae
Ae = A(i,j);
% Ae(i,j)
i = length+1 : L;
% 取矩阵A的length到L行第一列构建矩阵Ar
Ar = A(i,j);


  

 

  
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三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.
[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.

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