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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

  針對傳統(tǒng)的二分類音頻隱寫分析方法對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(OC-SVM)的音頻隱寫分析方法。在訓(xùn)練過程中,首先對訓(xùn)練音頻進(jìn)行特征提取,包括短時傅里葉變換( STFT)頻譜的統(tǒng)計特征和基于音頻質(zhì)量測度的特征,然后對所提取的特征進(jìn)行FCM聚類得到C個聚類,最后送入多個超球面的OC-SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練;檢測過程中,對測試音頻進(jìn)行特征提取,根據(jù)多個超球面OC-SVM分類器的邊界對待測音頻進(jìn)行檢測。實驗結(jié)果表明,該隱寫分析方法對于幾種典型的音頻隱寫方法能夠較為正確地檢測,滿容量嵌入時,測試音頻的總體檢測率達(dá)到85. 1%,與K-means聚類方法相比,所提方法的檢測正確率提高了至少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。

基于模糊C均值聚類的音頻隱寫分析方法

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