吳秋玲　吳　蒙

1(南京理工大學(xué)紫金學(xué)院　江蘇 南京 210046)2(南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院　江蘇 南京 210003)

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一種挖掘低速率語(yǔ)音編碼最低有效位的新方法

吳秋玲1,2吳蒙2

1(南京理工大學(xué)紫金學(xué)院江蘇 南京 210046)2(南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院江蘇 南京 210003)

信息隱藏是保證信息傳輸安全的重要手段。針對(duì)VOIP系統(tǒng)中低速率語(yǔ)音編碼在信息隱藏時(shí)最低有效位難以確定的問(wèn)題，利用遺傳算法GA(Genetic Algorithm)作為優(yōu)化工具，以客觀(guān)的語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和信息隱藏容量為依據(jù)構(gòu)建遺傳算法目標(biāo)函數(shù)，提出一種能夠挖掘低速率語(yǔ)音編碼最低有效位的新方法。以G.729a語(yǔ)音編碼為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，該方法在給定的語(yǔ)音質(zhì)量下，以隱藏容量最大為目標(biāo)可以精確搜索到所有最低有效位。最后通過(guò)在語(yǔ)音幀的最低有效位上進(jìn)行機(jī)密信息的隱秘傳輸驗(yàn)證信息隱藏技術(shù)的可行性。

信息隱藏最低有效位遺傳算法低速率語(yǔ)音編碼

0　引　言

信息隱藏技術(shù)是指將特定的信息嵌入到數(shù)字化的載體信息中，在隱藏信息內(nèi)容的同時(shí)也隱蔽信息傳播這一行為，以保證密文不引起監(jiān)控者的注意從而減少被攻擊的可能性[1]。信息隱藏技術(shù)集密碼學(xué)、通信理論、編碼理論、數(shù)字信號(hào)處理等多學(xué)科理論和技術(shù)于一身，是對(duì)重要的信息在網(wǎng)絡(luò)上傳輸時(shí)實(shí)施安全保護(hù)的一種重要而有效的技術(shù)手段。隨著Internet的快速發(fā)展，以VOIP為代表的流媒體業(yè)務(wù)已成為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中炙手可熱的熱點(diǎn)業(yè)務(wù)。但是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜性、多變性以及信息系統(tǒng)的脆弱性，決定了網(wǎng)絡(luò)安全威脅的客觀(guān)存在。因此研究在VOIP系統(tǒng)中嵌入隱藏信息來(lái)保證機(jī)密信息的安全性成為信息隱藏領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)[2]。VOIP語(yǔ)音通信系統(tǒng)普遍采用的低速率語(yǔ)音編碼格式有G.729a、G.723.1和iLBC等，在語(yǔ)音幀的最低有效位上進(jìn)行信息隱藏是一種最常用最直接的信息隱藏方法，但是這些最低有效位往往難以確定。遺傳算法GA是模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程與機(jī)制來(lái)求解極值問(wèn)題的一類(lèi)自組織、自適應(yīng)人工智能技術(shù),是一種仿生隨機(jī)優(yōu)化算法，已被廣泛地用于各種組合優(yōu)化問(wèn)題。本文采用遺傳算法為優(yōu)化工具，以客觀(guān)的語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和隱藏容量為評(píng)價(jià)依據(jù)，研究如何挖掘以G.729a語(yǔ)音編碼為代表的低速率語(yǔ)音編碼中可隱藏機(jī)密信息的最低有效位。

1　相關(guān)研究工作

目前，應(yīng)用于VOIP的低速率語(yǔ)音編解碼器的信息隱藏研究?jī)?nèi)容還很少，傳統(tǒng)的語(yǔ)音信息隱藏方法針對(duì)的是PCM(Pulse Code Modulation)編碼[3]。這些隱藏方法都不適用于低速率語(yǔ)音，因?yàn)榈退俾收Z(yǔ)音已經(jīng)經(jīng)過(guò)壓縮，去除了很多冗余信息，因而隱藏空間非常有限且難以提取[4]。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于碼書(shū)位置向量的信息隱藏算法，取得了較好的隱藏效果;文獻(xiàn)[6，7]提出了基于iLBC的自適應(yīng)碼本的信息隱藏方法;文獻(xiàn)[8]針對(duì)G723.1語(yǔ)音編碼方法提出一種矢量量化索引的隱藏算法。在語(yǔ)音幀的最低有效位研究方面，文獻(xiàn)[9]采用分段信噪比評(píng)價(jià)語(yǔ)音質(zhì)量，分析了G.729語(yǔ)音幀的最低有效位;文獻(xiàn)[10]采用對(duì)語(yǔ)音幀逐位取反的方法確定G.729a的最低有效位。以上文獻(xiàn)中的研究方法都是針對(duì)單一比特位進(jìn)行測(cè)試的研究，在實(shí)際運(yùn)用中，語(yǔ)音幀中可隱藏信息的位置往往有很多位。那么在多個(gè)比特位上隱藏信息后載體語(yǔ)音質(zhì)量如何，在保證載體語(yǔ)音質(zhì)量的情況下最大隱藏容量是多少，針對(duì)多種低速率語(yǔ)音編碼方案有沒(méi)有一種通用的確定語(yǔ)音幀最低有效位的方法，目前這方面的研究還甚少。

2　G.729語(yǔ)音幀和遺傳算法簡(jiǎn)介

2.1G.729a語(yǔ)音編碼方法簡(jiǎn)介

G.729a是ITU于1996年3月發(fā)布的，采用共軛結(jié)構(gòu)—代數(shù)激勵(lì)線(xiàn)性預(yù)測(cè)技術(shù)，其數(shù)據(jù)傳輸速率是8 kb/s。G.729a編解碼器按8 kHz采樣，16 bit量化，每幀長(zhǎng)10 ms，語(yǔ)音幀被壓縮為80 bit，每一位都代表相應(yīng)的參數(shù)向量，若其值發(fā)生變化會(huì)對(duì)整個(gè)語(yǔ)音質(zhì)量有不同程度的影響。

2.2遺傳算法基本原理

GA是模擬自然界的遺傳進(jìn)化過(guò)程而發(fā)展起來(lái)的一類(lèi)隨機(jī)優(yōu)化算法，它主要是由選擇算子、交叉算子和變異算子組成。標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的主要運(yùn)算過(guò)程描述如下:

1) 編碼。由于遺傳算法不能直接處理解空間的數(shù)據(jù),須通過(guò)編碼將數(shù)據(jù)表示成遺傳空間基因型串結(jié)構(gòu)。

2) 種群初始化。隨機(jī)生成由多個(gè)個(gè)體組成的群體作為初始群體。

3) 適應(yīng)度函數(shù)。遺傳算法在搜索進(jìn)化過(guò)程中一般不需要其他外部信息,僅用評(píng)估函數(shù)值來(lái)評(píng)價(jià)個(gè)體或解的優(yōu)劣,并作為以后遺傳操作的依據(jù)。因此適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)建極為重要。

4) 終止條件判斷。若滿(mǎn)足終止條件,則以進(jìn)化過(guò)程中所得到的具有最大適應(yīng)度的個(gè)體作為最優(yōu)解輸出,終止計(jì)算;否則,轉(zhuǎn)至下一步。

5) 選擇算子。選擇算子確定了算法的宏觀(guān)進(jìn)化方向，保證種群朝全局最優(yōu)解的方向進(jìn)化，但在微觀(guān)上并不改變個(gè)體的基因組成，是遺傳算法中極其重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。

6) 交叉算子。交叉算子通過(guò)模擬自然界生物的雜交過(guò)程對(duì)個(gè)體進(jìn)行雜交操作，不斷產(chǎn)生新個(gè)體、增加種群的多樣性、擴(kuò)大尋優(yōu)范圍，從而使得GA具有較強(qiáng)的搜索能力。

7) 變異算子。變異算子通過(guò)模擬自然界生物的基因突變過(guò)程挖掘個(gè)體基因的多樣性,克服局部收斂。

3　基于遺傳算法的語(yǔ)音編碼最低有效位挖掘方法

3.1編碼方案

二進(jìn)制編碼是遺傳算法中最常用的一種編碼方法。G.729a中語(yǔ)音幀的每一比特位都有其特殊的意義，把對(duì)語(yǔ)音失真影響不大的比特位稱(chēng)為最低有效位，可用來(lái)裝載機(jī)密信息。把語(yǔ)音幀的比特值取反后通過(guò)測(cè)試其對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量的影響大小來(lái)判斷該比特位是否是最低有效位。G.729a語(yǔ)音幀上比特位的值都是0或1的二進(jìn)制數(shù)，則可以把該語(yǔ)音幀按“位”的順序組成長(zhǎng)度為80的二進(jìn)制串，記為A(n),n=80。把該語(yǔ)音幀的某些比特位取反后得B(n)，則C(n)=A(n)⊕B(n)。二進(jìn)制串C(n)用來(lái)標(biāo)記語(yǔ)音幀A(n)中被取反的比特位。若C(n)中某一位的數(shù)值為1 ，則表示語(yǔ)音幀的相應(yīng)位置上該比特位值被取反；反之，則表示語(yǔ)音幀的該比特位值沒(méi)有被取反。根據(jù)C(n)中“1”的個(gè)數(shù)和分布情況可精確獲得該語(yǔ)音幀的最低有效位，因此可把二進(jìn)制串C(n)作為個(gè)體參與進(jìn)化。

3.2構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)

遺傳算法采用適應(yīng)度函數(shù)來(lái)度量群體中各個(gè)個(gè)體在進(jìn)化計(jì)算中有可能達(dá)到或接近于找到最優(yōu)解的優(yōu)良程度。適應(yīng)度較高的個(gè)體遺傳到下一代的概率較大;而適應(yīng)度較低的個(gè)體遺傳到下一代的概率相對(duì)較小。度量個(gè)體適應(yīng)度的函數(shù)稱(chēng)為適應(yīng)度函數(shù)。

PESQ(Perceptual evaluation of speech quality)是 ITU-T P.862建議書(shū)提供的客觀(guān)音質(zhì)評(píng)價(jià)方法。通過(guò)比較原始語(yǔ)音信號(hào)和攜帶機(jī)密信息的語(yǔ)音信號(hào)輸出一個(gè)語(yǔ)音質(zhì)量失真的預(yù)測(cè)值，其范圍在1.0至4.5之間。PESQ值越大語(yǔ)音質(zhì)量越好，VOIP語(yǔ)音通信質(zhì)量一般要求PESQ大于3.5。

(1)

即在滿(mǎn)足語(yǔ)音質(zhì)量PESQ大于給定值M的情況下，求信息隱藏容量的最大值問(wèn)題。

適應(yīng)度函數(shù)的具體計(jì)算步驟為：

(1) 假設(shè)種群是N×80的矩陣，每個(gè)行向量構(gòu)成一個(gè)個(gè)體Ci(n)( i=1,2,…,N)，共有N個(gè)個(gè)體。把A(n)和Ci(n)代入關(guān)系式C(n)=A(n)⊕B(n)得到比特位被取反的語(yǔ)音幀Bi(n)，i=1,2,…,N。

(2) 對(duì)比按降值語(yǔ)音幀Bi(n)進(jìn)行G.729a編解碼輸出的語(yǔ)音信號(hào)和按原始語(yǔ)音幀A(n)進(jìn)行G.729a編解碼輸出的語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量，求得PESQ的值。

(3) 若PESQ大于給定值M，按式(1)計(jì)算個(gè)體Ci(n)的適應(yīng)度函數(shù)值，否則淘汰該個(gè)體。

3.3算法步驟

將采集的語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過(guò)預(yù)處理和G.729a編碼后產(chǎn)生數(shù)據(jù)幀A(n)，按如下步驟挖掘G.729a的最低有效位：

步驟1初始化：設(shè)置交叉概率pc、變異概率pm、種群數(shù)量和最大進(jìn)化代數(shù)gen等控制參數(shù)，并產(chǎn)生N×80的矩陣作為初始種群P(0)。

步驟2計(jì)算種群的適應(yīng)度：按3.2節(jié)中的步驟計(jì)算種群中所有個(gè)體Ci(n)的適應(yīng)度函數(shù)。根據(jù)嵌入信息確定種群中所有個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值，對(duì)于被淘汰的個(gè)體用適應(yīng)度值最大的個(gè)體替換。

步驟3輸出適應(yīng)度值最大的最佳個(gè)體。

(1)側(cè)向邊界排泄量。根據(jù)達(dá)西定律，計(jì)算出識(shí)別期(東北部流水邊界)地下水徑流排泄量為4.071 8×104 m3/d；驗(yàn)證期為4.344 1×104 m3/d。

步驟4選擇操作：使用輪盤(pán)賭法得到過(guò)渡種群P1(0)。

步驟5交叉操作：按交叉概率pc，對(duì)P1(0)中每一對(duì)個(gè)體執(zhí)行交叉操作，得到過(guò)渡種群P2(0)。

步驟6變異操作：按變異概率pm，對(duì)P2(0)中每一個(gè)個(gè)體執(zhí)行變異操作，得到下一代種群P(1)。

步驟7在P(1)中保留上一代的最佳個(gè)體。

步驟8檢驗(yàn)新一代種群P(1)是否滿(mǎn)足結(jié)束條件,若滿(mǎn)足則結(jié)束程序;否則按步驟2-步驟7繼續(xù)進(jìn)化，直到尋找到全局最佳個(gè)體Cmax(n)。

步驟9按全局最佳個(gè)體Cmax(n)中“1”的位置確定G.729a語(yǔ)音幀中的最低有效位。

3.4算法性能分析

算法采用遺傳算法作為優(yōu)化工具，在滿(mǎn)足語(yǔ)音質(zhì)量的條件下，以隱藏容量最大構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)。利用遺傳算法的并行計(jì)算特點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確搜索出G.729a語(yǔ)音幀中的所有最低有效位。由于遺傳算法采用種群為對(duì)象進(jìn)行多代進(jìn)化搜索，從計(jì)算語(yǔ)音PESQ的次數(shù)上來(lái)看，假設(shè)種群中有N個(gè)個(gè)體，在第G代搜索到最優(yōu)個(gè)體，則計(jì)算PESQ的次數(shù)為N×G?？梢?jiàn)，算法在盡量挖掘G.729a最低有效位的同時(shí)，算法復(fù)雜性較高。

文獻(xiàn)[9,10]采用單個(gè)比特位取反的方法測(cè)量該比特位對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量的影響程度，然后選取對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量影響較小的一些比特位作為最低有效位。該方法計(jì)算PESQ的次數(shù)為80次，計(jì)算量較小，但是對(duì)最低有效位的挖掘不夠完全，對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量也沒(méi)有定量要求。

采用遺傳算法挖掘最低有效位的方法計(jì)算量與文獻(xiàn)[9,10]相比要大，但是由于挖掘語(yǔ)音壓縮算法的最低有效位無(wú)需滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。因此不太考慮挖掘時(shí)間多少，而更關(guān)注所挖掘的最低有效位位數(shù)多少以及準(zhǔn)確性。此外，算法在構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)后無(wú)需人為操作可自行搜索最優(yōu)解，也不受語(yǔ)音編碼方法的影響，通用于G.711、G.723、G.728、G.729、iLBC等多種編碼方法。

4　實(shí)驗(yàn)測(cè)試與結(jié)果分析

為了測(cè)試算法的有效性，進(jìn)行兩類(lèi)測(cè)試實(shí)驗(yàn)。第一類(lèi)實(shí)驗(yàn)是選取ITU P.501附錄B提供的音頻庫(kù)中的語(yǔ)音作為載體語(yǔ)音樣本進(jìn)行測(cè)試，挖掘出G.729a在不同載體語(yǔ)音PESQ值條件下的最低有效位；第二類(lèi)實(shí)驗(yàn)是用挖掘到的最低有效位裝載機(jī)密信息進(jìn)行信息隱秘傳輸實(shí)驗(yàn)，測(cè)試用最低有效位進(jìn)行隱秘傳輸?shù)目尚行浴?/p>

4.1最低有效位挖掘測(cè)試

遺傳算法參數(shù)為：初始種群大小為50×80，交叉概率pc=0.8，變異概率pm=0.1，最大運(yùn)行代數(shù)gen=100。選取標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)中的中文男聲、中文女聲、英文男聲和英文女聲共4種計(jì)40條樣本語(yǔ)音逐條進(jìn)行測(cè)試。首先進(jìn)行8 kHz的采樣和16 bit的量化得到PCM格式的語(yǔ)音，經(jīng)過(guò)G.729a編碼后，產(chǎn)生數(shù)據(jù)幀A(n)。按3.3節(jié)的算法步驟，可進(jìn)化出在滿(mǎn)足給定PESQ值的條件下，信息隱藏容量最大的最佳個(gè)體Cmax(n)，從而定位G.729a語(yǔ)音幀中的可隱藏信息的比特位。

經(jīng)過(guò)測(cè)試，在PESQ>3.5時(shí)，平均在28代時(shí)出現(xiàn)最佳個(gè)體Cmax(n)，有部分語(yǔ)音產(chǎn)生的最佳個(gè)體與Cmax(n)稍有不同，相差1～2個(gè)比特位。表1給出的是PESQ>3.5時(shí)根據(jù)最佳個(gè)體Cmax(n)確定的最低有效位的語(yǔ)音幀結(jié)構(gòu)。此時(shí)隱藏容量為R(x)=15.0%，表中陰影部分為最低有效位，有下劃線(xiàn)的第50位和第79位是與Cmax(n)產(chǎn)生的偏差位。在PESQ>3.8時(shí)，平均在25代時(shí)出現(xiàn)最佳個(gè)體Cmax(n)，有部分語(yǔ)音產(chǎn)生的最佳個(gè)體與Cmax(n)相差1個(gè)比特位。表2給出的是PESQ>3.8時(shí)根據(jù)最佳個(gè)體Cmax(n)確定的已標(biāo)注最低有效位的語(yǔ)音幀結(jié)構(gòu)。此時(shí)隱藏容量為R(x)=8.75%，第56位是偏差位。比較表1和表2的數(shù)據(jù)可知，PESQ的值越高，語(yǔ)音質(zhì)量要求越高，則可用于信息隱藏的比特位越少，隱藏容量越小。

表1　PESQ>3.5語(yǔ)音幀可隱藏信息比特位一覽表

表2　PESQ>3.8語(yǔ)音幀可隱藏信息比特位一覽表

4.2最低有效位信息隱藏測(cè)試

用二進(jìn)制機(jī)密信息替換G.729a語(yǔ)音幀中的最低有效位，測(cè)試信息隱藏的可行性。錄制語(yǔ)音“請(qǐng)注意信息安全”作為載體語(yǔ)音，時(shí)長(zhǎng)1781 ms，共179幀。機(jī)密信息是一段關(guān)于信息安全的文字簡(jiǎn)介，共50個(gè)字符，800 bit。在不同載體語(yǔ)音質(zhì)量要求下，攜密語(yǔ)音波形對(duì)比圖如圖1所示。

圖1　載體語(yǔ)音載密前后時(shí)域波形圖

4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析

1) 根據(jù)表1和表2的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在PESQ>3.5時(shí)挖掘出12位最低有效位，隱藏容量為R(x)=15.0%；在PESQ>3.8時(shí)挖掘出7位最低有效位，隱藏容量為R(x)=8.75%。文獻(xiàn)[9]挖掘的G.729a語(yǔ)音幀最低有效位是第16、17、18位，信息隱藏容量為2.62%。文獻(xiàn)[10]選用8個(gè)對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量影響最小的比特位作為G.729a的最低有效位，隱藏容量為10%。顯然文獻(xiàn)[9,10]對(duì)G.729a的數(shù)據(jù)幀中最低有效位沒(méi)有挖掘完全。因此算法在較文獻(xiàn)[9,10]具有優(yōu)勢(shì)。

2) 由圖1中載體語(yǔ)音載密前后時(shí)域波形對(duì)比圖可知，與原始語(yǔ)音波形(a)相比，(b)和(c)都帶噪聲，但是由于人耳對(duì)語(yǔ)音質(zhì)量的微小下降不敏感，感覺(jué)不到機(jī)密信息的存在。(c)比(b)的噪聲小，說(shuō)明最低有效位個(gè)數(shù)越少，語(yǔ)音質(zhì)量越高，但由于語(yǔ)音信號(hào)載密后PESQ>3.5，因此在G.729a的最低有效位上隱藏機(jī)密信息是可行的。

3) 算法同樣適用于挖掘其他語(yǔ)音編碼格式的最低有效位。

5　結(jié)　語(yǔ)

由于低速率語(yǔ)音編碼已經(jīng)去除了語(yǔ)音的絕大多數(shù)冗余信息，因此在其語(yǔ)音幀中挖掘用于隱藏機(jī)密信息的最低有效位是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的工作。利用遺傳算法作為優(yōu)化工具，以語(yǔ)音幀的比特位是否取反形成的二進(jìn)制串作為個(gè)體進(jìn)行二進(jìn)制編碼，以客觀(guān)的語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和隱藏容量構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行算法測(cè)試。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該方法在保證給定語(yǔ)音質(zhì)量的前提下能夠確定語(yǔ)音幀中的所有最低有效位，并計(jì)算隱藏容量。由于本方法不涉及G.729a的具體編解碼方法，因此對(duì)于其他編碼格式的語(yǔ)音幀中最低有效位的確定也是適用的。

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A NEW METHOD OF MINING LEAST SIGNIFICANT BIT IN LOW BIT-RATE SPEECH CODE

Wu Qiuling1,2Wu Meng2

1(CollegeofZijin,NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210046,Jiangsu,China)2(CollegeofTelecommunicationsandInformationEngineering,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210003,Jiangsu,China)

Information hiding is an important means to ensure the security of information transmission. In view of the difficulty of locating the least significant bit of low-rate speech code in VOIP system when hiding information, we use genetic algorithm as the optimisation tool and construct the objective function of genetic algorithm according to the objective evaluation criterion of speech quality and the capacity of information hiding, as well as propose a new method which can mine the least significant bit of low-rate speech code. Experimental tests have been carried out on the example of G.729a speech code, test results show that the method can accurately determine all the least significant bits with the object of maximising the information hiding capacity under the given voice quality. Finally the feasibility of information hiding technique is verified by the covert transmission of confidential information in least significant bit of speech frame.

Information hidingLeast significant bitGenetic algorithmLow bit-rate speech code

2015-02-04。江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(KYLX_0815)；江蘇省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(10KJA510035)。吳秋玲，講師，主研領(lǐng)域：信息安全，信號(hào)處理。吳蒙，教授。

TP391.4

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.08.061