随着数字音频在互联网络中的传播变得越来越简单。人们在享受这种便捷的同时,音频作品侵权、篡改以及伪造等问题也随之而来。数字音频作为一种有效的技术手段,同时在版权保护、语音保密通信等领域也具有重要应用价值。根据数字音频水印的特性可分为鲁棒型和脆弱型两类。奇异值分解凭借优秀的稳定性能,常用于鲁棒型水印算法设计中,目前大多鲁棒型音频水印都致力于满足不可感知性和鲁棒性要求,对嵌入容量则考虑较少。预测错误扩展可以实现脆弱性类型中可逆水印的可逆设计,在图像可逆算法中已经得到了大量的应用,在音频领域尚少,且目前音频可逆水印算法存在不可感知性不高,位置标记信息过多的问题。本文针对以上问题展开研究,具体工作如下:提出了一种基于奇异值分解和小波分解的鲁棒性音频水印算法。算法将载体音频分成嵌入同步码部分和嵌入水印信息部分,在嵌入水印信息过程中,首先进行奇异值分解,然后选取奇异值中最大的构建向量进行小波分解,最后通过量化嵌入方式将水印信息嵌入小波分解得到的近似分量中。实验结果表明,相对于直接修改奇异值嵌入水印信息的算法,该算法具备实现了良好的不可感知性、鲁棒性并对嵌入容量有所提升。提出了一种基于改进预测错误扩展的可逆音频水印技术。首先设计了一种基于差分进化的线性预测系数优化方案。其次,在水印嵌入过程中,引入直方图平移技术,通过分析音频水印预测错误的特点,将直方图分成内外两种区域,对于内部区域进行扩展嵌入水印数据,而外部区域则执行直方图平移,最终实现嵌入位置标记信息的压缩率提高。仿真实验表明,算法提高了不可感知性能,加强了水印嵌入容量控制能力,并极大的提升了嵌入位置标记信息的压缩率。