随着互联网的发展,网络音频文件的传播速度越来越快,音频版权问题也随之越来越突出。因此,音频水印技术已经受到科研人员越来越多的关注。　　 论文通过对数字音频水印技术进行研究,分析总结了音频水印技术当前的研究现状与存在的问题,将基于量化的思想应用到音频水印研究领域,设计了两种基于QIM算法的音频水印算法,并对DM和DC-DM算法的不可感知性和鲁棒性方面展开研究。　　 针对传统QIM算法的量化步长不可控制的问题,以及当外界噪声强度超过一定范围,接收端检测性能急剧下降的问题,为了提高音频水印的鲁棒性和不可感知性,采用基于量化思想的调制算法,提出一种基于小波变换的失真补偿-量化索引调制音频水印算法。该算法选择小波变换的低频系数来嵌入数据,为了提高水印置乱的安全性,使用Fibonacci变换对水印信息进行置乱,在提取水印时不需要原始音频信号载体,可以实现盲提取。该算法的特点是引入了可控制的伸缩因子α,从而达到控制量化步长的目的。　　 针对以往QIM嵌入方法对人类听觉系统不能够自适应的问题,采用了人耳听觉掩蔽效应和抖动调制算法,提出一种能够自适应人类听觉系统的抖动调制音频水印算法。该算法采用抖动调制方法嵌入水印,能够确保量化噪声和载体信号的相对独立,提高系统的抗噪性能,由于基于人类听觉系统频域掩蔽特性,使得量化步长的大小可以根据载体音频频率的大小进行自适应控制。量化步长的自适应使得鲁棒性和不可感知性的性能得到提高,当音频频率较大时,可自适应地选取较长的量化步长,鲁棒性得到提高;音频频率较小时,可自适应地选取较短的量化步长,不可感知性得到提高。　　 通过实验分析,论文提出的两种基于QIM音频水印算法与传统QIM算法相比,实现了量化步长的可控制和自适应选取。由于量化步长能够控制和选择,因此,使得音频水印系统具有良好的鲁棒性和不可感知性。