【摘 要】
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自适应多速率编码AMR（Adaptive Multi-Rate）在Vo IP（Voice over Internet Protocol）中得到广泛的应用。因此,AMR作为新的载体,其隐写和隐写分析也成为多媒体安全学科研究的重点。本文的主要研究工作包括:（1）研究基于LSTM（长短期记忆）和基音延迟多特征融合的隐写分析算法。首先提取语音信息流中的基音延迟序列,挖掘表征帧内和帧间统计特性的四个特征,并
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自适应多速率编码AMR（Adaptive Multi-Rate）在Vo IP（Voice over Internet Protocol）中得到广泛的应用。因此,AMR作为新的载体,其隐写和隐写分析也成为多媒体安全学科研究的重点。本文的主要研究工作包括:（1）研究基于LSTM（长短期记忆）和基音延迟多特征融合的隐写分析算法。首先提取语音信息流中的基音延迟序列,挖掘表征帧内和帧间统计特性的四个特征,并建立特征矩阵;然后构造LSTM模型,引入Dropout层以削弱过渡拟合。解决了目前基于基音延迟的AMR隐写分析算法在检测短时间、低嵌入率的语音样本时的准确率和性能方面的缺陷。（2）设计一种新颖的基于对抗Bi-GRU（Bi-directional Gated Recurrent Unit）和数据蒸馏的AMR隐写分析方法。该方法采用半监督的学习方法,很大程度上能够节约人工标签数据所耗费的资源,并且引入对抗Bi-GRU,能够实现对较长时间的样本双向分析,在提高检测准确率的基础上,极大提高模型的安全性和鲁棒性。
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