近日，实验室学术论文“基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析”被《计算机学报》录用，该论文主要研究工作是实验室2019级研究生吴俊彦同学在田晖教授和全韩彧博士指导下完成的，实验室2019级研究生严艳和王慧东同学参与了部分研究工作。《计算机学报》是中国计算机领域的权威性学术刊物之一，同时也是CCF推荐的A类中文科技期刊。

图1 论文首页

本文针对自适应多速率语音流隐写检测问题，提出了一种基于小数基音延迟相关性的隐写分析方案。首先通过理论分析和实验对比验证了小数基音延迟相关性作为隐写特征的有效性；其次，摒弃了“手工”寻找特征的传统方式，通过采用深度神经网络获取编码参数的相关性，分别设计了基于局部相关性的检测模型、基于全局相关性的检测模型以及基于特征融合的检测模型；最后，以上述三种模型为基础，结合基于线性回归的多模型融合思想，给出了 7 种检测模式，即 3 种单一模型检测模式和 4 种多模型融合检测模式。通过大量的语音样本，对方案进行了性能评估，并与相关工作进行了实验对比分析。实验结果表明，方案中提出的各种检测模式均是可行和有效的，其中三模型融合检测模式整体性能最优。此外，本文工作填补了基于小数基音延迟隐写检测的空白，且较之已有方案对于各类基音延迟隐写方法在任意的嵌入率和样本长度下均具有更好的检测性能和更低的时间开销，从而实现了更为实时高效的检测。

上述研究工作受到国家自然科学基金(No. 61972168)等项目的支持。

论文详细信息如下：田晖, 吴俊彦, 严艳, 王慧东, 全韩彧. 基于小数基音延迟相关性的自适应多速率语音流隐写分析, 计算机学报, 2021.