该文将数字语音插空(DSI)技术应用于包交换系统中,给出了一种高效传输话音信号的实现方案。在话音信道中采用DSI技术可获得不少于两倍的插空增益,而各种包交换系统对信源速率变化的适应性又使得DSI的实现非常容易。多路话音信号经DAI处理后送入包交换系统传输可显著提高通信线路的利用率。理论分析和计算机模拟结果验证了该方案的良好性能。

针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限，以及各通道特征图没有区分的问题，该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积，增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力；同时引入通道加权模块，实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重，增强有用特征并抑制无用特征，增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明，该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率，与最优的Zhu-Net相比，准确率提高1.95%～6.15%。