基於量化索引調製QIM的G.723.1語音信息隱寫分析方法——碩士論文

1、思想算法 以G.723.1語音編碼器爲載體，針對QIM 隱寫形成索引分佈特徵的改變，經過分佈特徵向量和轉移機率矩陣進行了量化。因爲分佈特徵向量和轉移機率矩陣維數太高，會下降分類器的估計性能，所以使用 PCA 主成分分析法進行降維處理，在儘量少丟失信息的基礎上，減小了計算量，使得分類器對輸入特徵的判別更加有效。經過 LIBSVM 實現 SVM 分類器的判別做用，對五類待測樣本進行大量實驗。性能

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