基于深度学习的量化索引调制语音信息隐藏检测方法  

作　　者：张豪 杨洁 

机构地区：[1]浙江农林大学暨阳学院,浙江诸暨311800

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第18期73-75,78,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：2023年国家级大学生创新创业训练计划项目(202313283002)。

摘　　要：网络通信中,不法分子很容易使用隐写术将秘密信息嵌入到网络压缩语音流中,进而实现隐蔽通信的目的。为了提高网络压缩语音中基于量化索引调制(QIM)的信息隐藏检测性能,文章提出了一种基于深度学习的语音QIM信息隐藏检测方法,该深度学习模型由时序特征提取模块、融合特征提取模块和分类模块组成。实验结果表明,文章所提出的方法在短时长和低嵌入率时具有优异的检测性能,在10%嵌入率下准确率提高超过7个百分点,在0.2秒时长时准确率提高超过8个百分点。

关 键 词：隐写分析 信息隐藏 压缩语音 深度学习 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]