% 读入嵌入了水印的音频文件 [y, fs] = audioread('watermarked_audio.wav'); % 将音频信号移动到非负区间 y_shifted = y + abs(min(y(:))); % 将音频信号乘以一个因子，使得每个样本的值都在 flintmax 的范围内 bits_per_sample = 8; factor = 2^(bits_per_sample) - 1; y_int = round(factor * y_shifted / max(y_shifted(:))); % 产生回声 delay = round(0.5 * fs); alpha = 0.5; echo = [zeros(delay, 1); y_int] + alpha * [y_int; zeros(delay, 1)]; % 解码水印信息 watermark_signal = reshape(dec2bin(y_int(:,1), bits_per_sample)', [], 1); % 在水印信息重复的地方将信号能量置为0 watermark_len = length(watermark_signal); for i = 1:(length(echo) - watermark_len) if isequal(echo(i:i+watermark_len-1), watermark_signal) echo(i:i+watermark_len-1) = 0; end end % 恢复原始音频信号 echo_norm = echo * max(y_shifted(:)) / factor - abs(min(y(:))); soundsc(echo_norm, fs);

这段代码的作用是读入一个嵌入了水印的音频文件，然后对音频信号进行移动和缩放操作，接着通过产生回声模拟出含有回声的音频信号。最后，从嵌入的水印信息中解码出水印信号，并在含有水印信号的位置将音频信号的能量置为0，实现了对水印信息的删除。最后，恢复出不含水印信息的原始音频信号并输出。

具体步骤如下：
1. 读入嵌入了水印的音频文件，得到音频信号y和采样率fs；
2. 将音频信号移动到非负区间，即将最小值加上一个正值，从而让所有样本的值都为正；
3. 将音频信号乘以一个因子，使得每个样本的值都在8位整数的范围内，方便解码水印信息；
4. 产生回声，即在音频信号前后各加上一段延迟，并加上一个系数alpha，从而模拟出含有回声的音频信号；
5. 解码水印信息，即将音频信号中每个样本的最低有效位提取出来，组成二进制序列，并将其转换为字符串；
6. 在含有水印信号的位置将音频信号的能量置为0，从而实现了水印信息的删除；
7. 恢复出不含水印信息的原始音频信号，并输出。

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clc clear % 读取音频文件A和水印音频 audio_A = audioread('D:/school/毕业设计/音频回声3.wav'); watermark_audio = 'CESHI SHUIYIN'; % 提取水印音频的LSB算法嵌入的水印信息 watermark_bits = de2bi(round((watermark_audio+1)/2 * 255)); watermark = watermark_bits(:, end); % 在音频A中查找水印信息 window_size = length(watermark_audio); step_size = window_size / 2; n_windows = floor((length(audio_A) - window_size) / step_size) + 1; found_watermark = false; for i = 1:n_windows start_idx = (i-1) * step_size + 1; end_idx = start_idx + window_size - 1; window_audio = audio_A(start_idx:end_idx); % 提取窗口中的LSB算法嵌入的水印信息 bits = de2bi(round((window_audio+1)/2 * 255)); window_watermark = bits(:, end); % 比较水印信息是否匹配 if isequal(watermark, window_watermark) found_watermark = true; break; end end if found_watermark % 检测水印受损的位置 damaged_idx = detect_watermark_damage(window_watermark); % 抹零受损的水印位置 window_watermark(damaged_idx) = 0; % 将处理后的水印信息重新嵌入到音频中 bits(:, end) = window_watermark; watermarked_audio = bi2de(bits) / 255 * 2 - 1; % 将处理后的音频保存到文件中 audio_A(start_idx:end_idx) = watermarked_audio; audiowrite('watermarked_audio_A.wav', audio_A, 48000); else disp('Watermark not found in audio A.'); end

这段代码实现了在音频文件中嵌入水印并且检测和修复水印受损的过程。代码主要分为以下几个步骤：

1. 读取音频文件A和水印音频

audio_A = audioread('D:/school/毕业设计/音频回声3.wav');
watermark_audio = 'CESHI SHUIYIN';

这里使用 `audioread` 函数读取音频文件A，同时定义了水印音频的内容。

2. 提取水印音频的LSB算法嵌入的水印信息

watermark_bits = de2bi(round((watermark_audio+1)/2 * 255));
watermark = watermark_bits(:, end);

这里使用 `de2bi` 函数将水印音频转化为二进制位，然后提取其中的最后一位作为水印信息。

3. 在音频A中查找水印信息

window_size = length(watermark_audio);
step_size = window_size / 2;
n_windows = floor((length(audio_A) - window_size) / step_size) + 1;
found_watermark = false;
for i = 1:n_windows
    start_idx = (i-1) * step_size + 1;
    end_idx = start_idx + window_size - 1;
    window_audio = audio_A(start_idx:end_idx);
    
    % 提取窗口中的LSB算法嵌入的水印信息
    bits = de2bi(round((window_audio+1)/2 * 255));
    window_watermark = bits(:, end);
    
    % 比较水印信息是否匹配
    if isequal(watermark, window_watermark)
        found_watermark = true;
        break;
    end
end

这里将音频A分成多个窗口，分别查找其中是否包含了水印信息。具体实现是，每次取一个窗口，提取窗口中的LSB算法嵌入的水印信息，然后与原始水印信息做比较。如果匹配成功，则说明在这个窗口中找到了水印信息。

4. 检测水印受损的位置

damaged_idx = detect_watermark_damage(window_watermark);

这里调用了一个名为 `detect_watermark_damage` 的函数，用于检测水印受损的位置。具体实现可以在代码中找到。

5. 抹零受损的水印位置

window_watermark(damaged_idx) = 0;

将受损的水印位置设为0。

6. 将处理后的水印信息重新嵌入到音频中

bits(:, end) = window_watermark;
watermarked_audio = bi2de(bits) / 255 * 2 - 1;

将处理后的水印信息重新嵌入到音频中，得到新的音频文件。

7. 将处理后的音频保存到文件中

audio_A(start_idx:end_idx) = watermarked_audio;
audiowrite('watermarked_audio_A.wav', audio_A, 48000);

将处理后的音频保存到文件中。

需要注意的是，这段代码中包含了一些自定义函数（例如 `detect_watermark_damage`），这里没有给出完整代码，可能会影响整个代码的运行。

优化这段代码，使计算时两个矩阵维度一致，% 导入回声音频和原始音频 [x1, Fs1] = audioread('D:/school/毕业设计/音频回声3.wav'); [x2, Fs2] = audioread('D:/school/毕业设计/1/fastICA--2.wav'); % 将音频进行FFT变换 X1 = fft(x1); X2 = fft(x2); % 计算音频中嵌入的水印信息 watermark = 'HELLO WORLD'; watermark_bits = reshape(dec2bin(watermark, 8).' - '0', 1, []); N = length(watermark_bits); % 将水印信息嵌入到回声音频中 x2_watermarked = x2; for i = 1:N if watermark_bits(i) == 1 x2_watermarked(i) = x2(i) + 0.1; else x2_watermarked(i) = x2(i) - 0.1; end end % 将原始音频和带有水印的回声音频进行相减，得到回声信号 echo = x2_watermarked - x1; % 对回声信号进行时域和频域分析，分别得到回声信号的时延和衰减系数 [~, I] = max(abs(echo)); tau = I - 1; H = X2 ./ X1; h = ifft(H); % 利用水印信息的受损抹零，从而达到消除回声的目的 echo_cleaned = echo; for i = 1:N if watermark_bits(i) == 1 echo_cleaned(i+tau) = echo_cleaned(i+tau) - 0.1; else echo_cleaned(i+tau) = echo_cleaned(i+tau) + 0.1; end end % 重构带有水印的回声音频 x2_watermarked_cleaned = x1 + echo_cleaned; % 输出重构的音频 audiowrite('echo_removed_audio.wav', x2_watermarked_cleaned, Fs2);

这段代码可以通过使用矩阵运算来优化，以避免使用循环语句和列表索引，从而提高计算效率并使代码更简洁。以下是优化后的代码：

% 导入回声音频和原始音频
[x1, Fs1] = audioread('D:/school/毕业设计/音频回声3.wav');
[x2, Fs2] = audioread('D:/school/毕业设计/1/fastICA--2.wav');

% 将音频进行FFT变换
X1 = fft(x1);
X2 = fft(x2);

% 计算音频中嵌入的水印信息
watermark = 'HELLO WORLD';
watermark_bits = reshape(dec2bin(watermark, 8).' - '0', 1, []);
N = length(watermark_bits);

% 将水印信息嵌入到回声音频中
x2_watermarked = x2;
x2_watermarked(watermark_bits == 1) = x2_watermarked(watermark_bits == 1) + 0.1;
x2_watermarked(watermark_bits == 0) = x2_watermarked(watermark_bits == 0) - 0.1;

% 将原始音频和带有水印的回声音频进行相减，得到回声信号
echo = x2_watermarked - x1;

% 对回声信号进行时域和频域分析，分别得到回声信号的时延和衰减系数
[~, I] = max(abs(echo));
tau = I - 1;
H = X2 ./ X1;
h = ifft(H);

% 利用水印信息的受损抹零，从而达到消除回声的目的
echo_cleaned = echo;
echo_cleaned(watermark_bits == 1) = echo_cleaned(watermark_bits == 1) - 0.1;
echo_cleaned(watermark_bits == 0) = echo_cleaned(watermark_bits == 0) + 0.1;
echo_cleaned(tau + (1:N)) = echo_cleaned(tau + (1:N)) + 0.1 * (watermark_bits == 0) - 0.1 * (watermark_bits == 1);

% 重构带有水印的回声音频
x2_watermarked_cleaned = x1 + echo_cleaned;

% 输出重构的音频
audiowrite('echo_removed_audio.wav', x2_watermarked_cleaned, Fs2);

在上述代码中，我们使用了矩阵运算和逻辑索引来替代循环语句和列表索引，从而简化了代码并提高了计算效率。例如，在嵌入水印信息的过程中，我们使用了逻辑索引来一次性地对多个元素进行修改，而不是使用循环语句和列表索引逐个修改。同样，在消除回声的过程中，我们也使用了逻辑索引和矩阵运算来一次性地对多个元素进行修改，而不是使用循环语句和列表索引逐个修改，从而大大提高了计算效率。