多媒体技术的迅速发展为数据的存取和传输提供了较大便利,提高了信息表达的准确率和效率,但随之出现的作品侵权、篡改等问题也十分严重,尤其是近年来,以MP3为代表的网络音乐在互联网上被任意编辑、复制,对版权所有者造成了巨大的经济损失。因此,数字水印技术作为一种潜在的解决方案受到国内外学术界的广泛关注。全文针对数字音频零水印算法做了较为深入的研究,主要内容如下：(1)分别构造了无意义以及有意义音频零水印算法。无意义零水印算法是以小波分解为基础,利用奇异值的稳定性构造水印,实验结果表明此算法的鲁棒性优于其他一般算法；有意义零水印算法的设计是将音频水印信号作为训练目标,利用RBF神经网络构造水印,并采用双混沌算法对系统加密,增强了水印的安全性,通过攻击测试表明有意义零水印系统具有良好的鲁棒性。本文所设计的无意义、有意义零水印算法,都是在满足水印不可感知性能的前提下,提高了水印的鲁棒性,并实现了盲检测。(2)针对以往双水印算法鲁棒性和信噪比不高的问题,提出了一种新颖的双重音频水印算法。该算法利用鲁棒水印抗攻击能力强,以及脆弱水印对攻击敏感的特性,将二者有机结合发挥各自的优势,实现了版权认证和内容完整性认证的双重功能。算法在引入奇异值分解的无意义零水印基础上,采用新的双极性量化策略嵌入脆弱水印,增强了脆弱水印的敏感性并且选择小波包分解的奇偶系数的和之差作为量化对象,将嵌入水印的噪声分散到小波包域的奇系数上,大幅度提高了信噪比。通过本文算法提取出的脆弱水印能区分恶意篡改和常规攻击,并可以对遭到恶意篡改的音频位置进行精确定位,为音频的篡改定位提供了一种更为快捷的方法。