8、感知音频哈希算法与计算法医技术在知识产权保护中的应用

感知音频哈希算法与计算法医技术在知识产权保护中的应用

在当今数字化时代，音频数据的版权保护和知识产权识别变得至关重要。本文将介绍一种感知音频哈希算法以及计算法医工程（CFE）在知识产权保护中的应用。

感知音频哈希算法

自适应量化

在算法的这一阶段，目标是对 $\mu_X$ 进行离散化。传统的连续信号离散化方法是“量化”，但为了增强鲁棒性和增加随机性以降低碰撞概率，我们采用了自适应量化方案。

设 $Q$ 为量化级别数，$\hat{\mu} X$ 表示量化后的 $\mu_X$，$\mu_X(j)$ 和 $\hat{\mu}_X(j)$ 分别表示 $\mu_X$ 和 $\hat{\mu}_X$ 的第 $j$ 个元素。在传统量化方案中，量化规则是完全确定的，即 $\Delta_i \leq \mu(j) < \Delta {i+1} \Leftrightarrow \hat{\mu}(j) = i$，$0 \leq i < Q$，其中区间 $[\Delta_i, \Delta_{i+1})$ 称为第 $i$ 个量化区间。

由于 $\mu_X$ 的分布通常在某些点上存在高度偏差，我们使用归一化直方图 $p_{\mu}$ 来估计其分布，并设计量化区间 ${\Delta_i}$ 使得 $\int_{\Delta_{i-1}}^{\Delta_i} p_{\mu}(t) dt = 1/Q$，$0 \leq i < Q$。接着定义“中心点” ${C_i}$ 满足 $\int_{\Delta_{i-1}}^{C_i} p_{\mu}(t) dt = \int_{C_i}^{\Delta_i} p_{\mu}(t) d