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基于深度残差网络的语音隐写分析方法
任奕茗, 王让定, 严迪群, 林昱臻
计算机应用
2021, 41 (3):
774-779.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020060763
针对目前以WAV格式语音为载体的最低有效位（LSB）隐写方法的检测性能较低的问题，提出了一种基于深度残差网络的语音隐写分析方法。首先，通过多组高通滤波器组成的固定卷积层来计算输入语音信号的残差信号，并利用截断线性激活单元对得到的残差信号进行截断操作；然后，通过卷积层与设计的残差块的堆叠来构建深度网络，以提取深层次的隐写特征数据；最后，利用全连接层与Softmax层组成的分类器输出最终的分类结果。实验结果表明，在Hide4PGP和LSBmatching两种隐写方法的不同密信嵌入率下，所提出模型的检测正确率都要优于现有的基于卷积神经网络（CNN）的隐写分析方法。对于0.1 bps嵌入率的Hide4PGP隐写方法，该隐写分析模型的检测正确率比LinNet提高了近7个百分点。
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