基于量化索引调制QIM的G.723.1语音信息隐写分析方法——硕士论文

1、思想算法 以G.723.1语音编码器为载体，针对QIM 隐写形成索引分布特征的改变，经过分布特征向量和转移几率矩阵进行了量化。因为分布特征向量和转移几率矩阵维数太高，会下降分类器的估计性能，所以使用 PCA 主成分分析法进行降维处理，在尽量少丢失信息的基础上，减小了计算量，使得分类器对输入特征的判别更加有效。经过 LIBSVM 实现 SVM 分类器的判别做用，对五类待测样本进行大量实验。性能

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