技术特征：
1.一种基于DWT-SVD-ICA的数字音频水印算法，其特征是按如下步骤进行：第一步：对原始音频进行预处理，选择合适片段用水印嵌入；第二步：嵌入水印时，对原始音频进行三级小波变换，并对小波变换的近似分量进行奇异值分解，然后利用随机混合法完成水印嵌入；第三步：提取水印时，对嵌有水印的音频信号进行小波变换和奇异值分解，然后利用负熵最大化的固定点算法实现水印盲检测。2.如权利要求1所述的基于DWT-SVD-ICA的数字音频水印算法，其特征是：第一步：设第k帧音频信号的短时能量由Ek表示，定义如下：Ek=Σi=1Nxk2(i)---(1)]]>其中，N为信号帧长；设第k帧音频信号的过零率用Zk表示，定义为：Zk=12Σi=1Nsgn[xk(i)]-sgn[xk(i-1)]---(2)]]>其中，设定两个阈值Eth和Zth，选取过零率Zk≤Zth且短时能量Ek≥Eth的音频帧作为水印嵌入帧ASk。3.如权利要求2所述的基于DWT-SVD-ICA的数字音频水印算法，其特征是：第二步：(1)对每帧ASk进行三级小波变换，得到低频近似分量CA3k和细节分量CD1k，CD2k，CD3k；为了实现对CA3k进行奇异值分解，先将CA3k转换成二维矩阵ca3k：ca3k(i,j)=CA3k(i+N/8·(j-1)),i=1,2...N/8,j=1,2...N/8---(3)]]>对ca3k进行奇异值分解成并将其奇异值矩阵按式(4)转化为一维数组Sk：Sk(i)=Sks(i,i),i=1,2,...,N/8---(4)]]>(2)读取长度为的水印信息Mk，将水印Mk和一维数组Sk融合构成二维矩阵MSk：MSk=SkMk---(5)]]>将MSk与自适应混合矩阵Ak线性相乘得到嵌入水印的矩阵Xk，ICA混合公式如下：Xk=LkRk=AkSkMk=ak11ak12ak21ak22SkMk=ak11Sk+ak12Mkak21Sk+ak22Mk---(6)]]>ak11,ak21在[0.85,0.99]的区间内随机选择；选择SVD特征值来调节水印的嵌入强度；round(x)代表对x四舍五入；将Rk＝ak21Sk+ak22Mk作为密钥保存用于水印提取，Lk＝ak11Sk+ak12Mk按式(7)转换成奇异值矩阵S'，并按式(8)进行奇异值分解获得嵌入水印的ca3'k：S′k(i,i)=Lk(i),i=1,2,...,N/8---(7)]]>ca3′k=Uks×S′k×VksT---(8)]]>将二维矩阵ca3'k按式(9)转换成一维矩阵CA3'k：CA3k′(i+N/8·(j-1))=ca3k′(i,j),i=1,2...N/8,j=1,2...N/8---(9)]]>CA3'k与CD1k，CD2k，CD3k进行小波重构，完成对第k帧音频信号的水印嵌入SWk；(3)重复以上步骤(1)、(2)，直至完成对所有帧的水印嵌入，最后得到嵌入水印的音频SW。4.如权利要求3所述的基于DWT-SVD-ICA的数字音频水印算法，其特征是：第三步：①对嵌有水印的音频SW分帧成SWk，k＝1,2,…，并对SWk进行分段三级小波分解，得到近似分量CA3'k，转换成二维矩阵ca3'k，再将ca3'k进行SVD分解得到奇异值矩阵S'k，对S'k中的奇异值按式(10)转化为Lk；Lk(i)=S′k(i,i),i=1,2,...N/8---(10)]]>②将密钥Rk和Lk按式(11)融合成Xk；Xk=LkRk---(11)]]>根据Fast-ICA的实现步骤，对矩阵Xk进行解混，得到解混矩阵Wk，计算Yk矩阵：Yk=WkLkRk=Yk1Yk2---(12)]]>由于Fast-ICA分离出两个独立变量不能确定哪一个分量含有水印信号，需将Yk1和Yk2分别与Lk进行相似度比较，选择相似度小于0.8的分量作为含有水印的独立分量；假设Yk1分量是所选含有水印的独立分量，则令WMk＝Yk1；③按式(13)进行水印提取：WAk=1,WMk(i)≥E{Σi=1N/8WMk(i)