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AMR作为3GPP组织指定的语音压缩标准,目前被广泛用于用各种移动手机终端系统中。AMR为隐秘通信提供了新的丰富载体。基于代数码激励线性预测原理,AMR压缩编码中固定码本参数是其编码参数的重要组成部分,且固定码本搜索采用不彻底的深度优先树算法进行搜索,存在很大的冗余空间,提供了新的隐写空间。由于现有的针对AMR固定码本的隐写算法在设计时没有充分考虑固定码本的搜索准则,隐写后导致脉冲分布具有明显的统计分布异常,因此其无法对抗后继出现的多种隐写分析算法的检测。为了提高隐写算法的听觉隐蔽性和统计安全性,本文对AMR固定码本脉冲的统计分布特性进行研究,本文的主要工作和创新点如下:1.针对现有的AMR固定码本隐写算法隐蔽性较低的问题,提出基于脉冲最优概率和脉冲相关性的自适应隐写算法(AFAS算法)。该算法基于AMR固定码本最优搜索原理和非零脉冲位置相关性,设计了嵌入代价函数和加性失真函数,并结合STC编码实现了 AFAS算法。在12.2kbit/s编码模式下,AFAS算法隐写后载密语音质量的PESQ值较现有算法提高约8%;在抗隐写分析的能力方面,其平均检测错误率(TER)较现有隐写算法提高约10%。对比实验结果表明,AFAS算法较现有算法具有更好的听觉隐蔽性和统计安全性。2.针对现有的AMR固定码本隐写算法统计安全性低的问题,提出了一种基于脉冲分布模型的安全隐写算法(PDM__SAFS算法),以及改进的基于随机掩码的安全隐写算法(RM__PDM_SAFS算法)。PDM_SAFS算法对原始cover的脉冲分布模型进行分析,隐写时对秘密信息进行预处理,将秘密信息分为原始秘密信息和标记信息,并分别设计相应的隐写策略。改进的RM_PDM_SAFS算法使用随机掩码对标记信息进行处理。实验结果表明,PDM_SAFS算法和RM_PDM_SAFS算法在对抗现有的隐写分析算法时,在满嵌的情况下,stego检测错误率达到25%,RM__PDM_SAFS算法在满嵌的情况下,cover检测错误率较PDM__SAFS的平均提高约5%。说明PDM_SAFS算法和RM__PDM_SAFS算法具有较高的统计安全性。此外,PDM_SAFS算法和RM__PDM_SAFS算法的隐藏容量也比较高,在12.2kbit/s编码模式下,最大嵌入容量可达2.25kbps。3.对AMR固定码本的隐藏容量进行分析研究,通过逐个修改非零脉冲位置研究每个脉冲对隐写生成的stego音频质量的影响。对12.2kbit/s和10.2kbit/s两种编码模式,逐个修改非零脉冲后对stego音频的听觉隐蔽性和统计安全性进行检测。对其他编码模式,对stego音频的听觉隐蔽性以及脉冲分布直方图、熵、方差等基本特征进行检测分析。实验结果表明,对12.2kbit/s和10.2kbit/s两种编码模式,每个轨道中最后一个非零脉冲是比较理想的嵌入位置;其他编码模式中,除第一个非零脉冲位置外,其他非零脉冲位置是较好的嵌入位置。本文围绕AMR固定码本搜索原则和脉冲分布特性,提出针对AMR固定码本的自适应隐写算法(AFAS算法)和安全隐写算法(PDM__SAFS算法),及改进的安全隐写算法(RM__PDM_SAFS算法)。此外,对AMR固定码本域的隐藏容量进行分析研究。本文研究成果为安全隐秘通信提供了新的技术支撑。