随着Internet的发展以及音视频压缩技术的不断成熟,使得音频、图像、视频等数字化产品在网上大量发行.音乐制品作为多媒体产品中的重要组成,其在线传输越来越便捷.为了防止多媒体信息被侵权及非法篡改,音频内容的版权保护变得越来越重要.作为数字产品版权保护的有效方法,数字水印技术已经得到了广泛的研究及应用.所谓数字水印就是永久镶嵌在其他数据中具有可鉴别性的数字信号或模式,而且并不影响宿主数据的可用性.由于人类听觉系统对声音变化的灵敏度要高于人类视觉系统对图像变化的灵敏度,因而在音频信号中嵌入水印相对较难.目前,国内外的数字水印研究大多是基于静态图像的水印嵌入研究,对音频水印的研究较少.本文以音频数据作为嵌入对象,主要研究工作和取得的主要成果如下:(1)基于信噪比的自适应小波域音频水印算法的研究.提出了利用信噪比(SNR)确定伸缩因子α的加性音频水印算法.该算法将视觉可辨的二值图像嵌入到原始信号的离散小波变换域中,通过自适应调整伸缩因子α的值,更改不同音频数据段的水印嵌入强度.(2)基于混沌加密的盲水印算法研究.根据混沌理论生成混沌序列,对二值图像进行混沌加密,加密后的水印通过量化方法嵌入到音频信号中.该算法提取水印时不需要原始的音频信号,实现了水印的盲检测,具有很好的实用价值.在不知道密钥的情况下,很难恢复出原始水印图像.(3)基于感知模型的鲁棒和脆弱音频水印算法研究.本文提出了一个音频感知模型,根据该模型计算出音频信号的人耳听觉掩蔽阈值,利用这一重要参数,实现对音频信号的鲁棒水印和脆弱水印的同时嵌入,对音频作品同时起到版权保护和内容证实的作用,并且通过量化方法实现了盲水印检测.仿真实验表明,本课题提出的各种算法在水印不可察觉的情况下,对重采样、剪切、低通滤波、噪声干扰、MP3有损压缩等攻击具有很强的鲁棒性,同时,脆弱水印经过篡改后,很容易检测出来.