语音信息隐藏技术是将秘密信息嵌入至可以对外公开的实时通信语音流中,从而实现保密通信的目的。在基于语音流载体编码过程的信息隐藏方法中,为了保证嵌入秘密信息的不可感知性,必须对可隐藏位进行精确检测。针对语音信息隐藏隐藏方法中隐藏容量与隐蔽性相互制约难以达到均衡的问题,提出了一种快速精确的可隐藏位检测方案,并在分级基础上提出了一种能够实现隐藏容量与隐蔽性均衡的自适应语音信息隐藏方法。研究工作包括2个内容:第一,采用无监督学习的方法进行可隐藏位的检测,提出一种基于K-均值聚类的G.729可隐藏位分级方案;该方法以感知语音质量评估(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)值、信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、分段信噪比(Segment Signal-to-Noise Ratio,SegSNR)三个语音质量评价指标作为聚类分级的特征指标,通过综合分析对可隐藏位的隐写性能进行分级;第二,在K-均值聚类分级可隐藏位的基础上,结合矩阵编码提出一种自适应的语音信息隐藏方法。该方法在发送端根据位分级结果结合矩阵编码进行秘密信息的自适应嵌入,接收端根据对应的校验矩阵提取秘密信息,从而实现保密通信。搭建平台实现自适应语音信息隐藏方法,并从隐藏容量、隐蔽性、实时性、鲁棒性等方面进行方法的性能评估。实验表明基于位分级的自适应语音信息隐藏方法具有良好的隐写性能,可以很好地均衡隐藏容量与隐蔽性。