KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2748-2760
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2018
This paper proposes an audio event classification method based on convolutional neural networks (CNNs). CNN has great advantages of distinguishing complex shapes of image. Proposed system uses the features of audio sound as an input image of CNN. Mel scale filter bank features are extracted from each frame, then the features are concatenated over 40 consecutive frames and as a result, the concatenated frames are regarded as an input image. The output layer of CNN generates probabilities of audio event (e.g. dogs bark, siren, forest). The event probabilities for all images in an audio segment are accumulated, then the audio event having the highest accumulated probability is determined to be the classification result. This proposed method classified thirty audio events with the accuracy of 81.5% for the UrbanSound8K, BBC Sound FX, DCASE2016, and FREESOUND dataset.
디지털 워터마킹 기술은 멀티미디어 데이터에 적용하여 소유물에 대한 불법 복제나 소유자의 저작권 보호 문제를 해결할 수 있는 방법 중의 하나이다. 그렇지만 디지털 영상, 비디오, 그리고 오디오와 같은 멀티미디어 보호 문제를 해결하기 위해서는 여전히 소유권 주장 방법에 대해서 극복해야할 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 저작물 소유자의 음성신호(Audio signal)를 음성로고(Audio Logo)의 워터마크로 변환하고, 원 영상 내 픽셀 농도 값의 비선형적 특성를 이용하여 음성로고를 공간 영역에서 삽입한다. 그리고 추출된 음성로고를 음성신호로 변환하여 청각적으로 소유자의 음성신호를 스피커로 출력하여 소유권을 주장하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제시하는 알고리즘이 일반적인 영상 처리나, 특히 손실 JPEG 등과 같은 다양한 공격에 대해서 강인성을 유지시킬 수 있어 음성로고를 이용해 저작물 보호를 확인할 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.
In this paper, we consider the problem of digital audio watermarking to robust about compression without original audio data. We specifically address the audio watermarking using BPSK with variable carrier frequency. This technique make audio data embeded watermarking robust with compression attack, for example MPEG, AC-3, etc.
During the last decade, high quality digital audio has essentially replaced analog audio. During this period, digital audio have applied many application areas of the info-industry. These applications have created a demand for high quality digital audio. In audio compression, the methods using human auditory nervous properties are used and introduced from psychoacoustical model utilized perceptual audio coding unable to code above the limitation of human perception. The discussion concentrates on architectures and applications of those techniques which utilize psychoacoustical models to exploit efficiently masking characteristics of the human receiver. In this paper, the designed MDCT/IMBCT as a standard of current MPEG is implemented onto FPGA.
본 연구는 비디오의 오디오 정보를 추출하여 자동으로 요약하는 알고리즘을 설계하고, 제안된 알고리즘에 의해서 구성한 오디오 요약의 품질을 평가하여 효율적인 비디오 요약의 구현 방안을 제안하였다. 구체적인 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 제안 오디오 요약의 품질이 위치 기반 오디오 요약의 품질 보다 내재적 평가에서 더 우수하게 나타났다. 이용자 평가(외재적 평가)의 요약문 정확도에서는 제안 요약문이 위치 기반 요약문 보다 더 우수한 것으로 나타났지만, 항목 선택에서는 이 두 요약문간의 성능 차이는 없는 것으로 나타났다. 이외에 비디오 브라우징을 위한 오디오 요약에 대한 이용자 만족도를 조사하였다. 끝으로 이러한 조사 결과를 기초로 하여 제안된 오디오 요약 기법을 인터넷이나 디지털 도서관에 활용하는 방안들을 제시하였다.
Al-Hooti, Mohammed Hatem Ali;Djanali, Supeno;Ahmad, Tohari
Journal of Information Processing Systems
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제12권3호
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pp.525-537
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2016
Data hiding is a wide field that is helpful to secure network communications. It is common that many data hiding researchers consider improving and increasing many aspects such as capacity, stego file quality, or robustness. In this paper, we use an audio file as a cover and propose a reversible steganographic method that is modifying the sample values using modulus function in order to make the reminder of that particular value to be same as the secret bit that is needed to be embedded. In addition, we use a location map that locates these modified sample values. This is because in reversible data hiding it needs to exactly recover both the secret message and the original audio file from that stego file. The experimental results show that, this method (measured by correlation algorithm) is able to retrieve exactly the same secret message and audio file. Moreover, it has made a significant improvement in terms of the following: the capacity since each sample value is carrying a secret bit. The quality measured by peak signal-to-noise ratio (PSNR), signal-to-noise ratio (SNR), Pearson correlation coefficient (PCC), and Similarity Index Modulation (SIM). All of them have proven that the quality of the stego audio is relatively high.
최근의 오디오 기술은 사용자 중심으로 변화하고 있으며, 사용자의 환경과 의도에 따라 능동적으로 서비스가 이루어지는 대화형 오디오 서비스 시대로 변화하고 있다. 이에 맞추어 시장에서는 고품질 오디오 서비스를 위한 무손실 오디오 기술을 탑재한 멀티미디어 기기와 사용자가 선택적으로 악기를 조절할 수 있는 객체 오디오 음원 서비스가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 컨트롤 할 수 있는 실감 객체 오디오 파일 포맷을 설계하고 실감 정보를 낮은 복잡도에서 저장 매체와 전송 매체에 적용 가능한 오디오 장면 묘사 방법을 제안한다. 설계된 실감 객체 오디오 파일 포맷은 MPEG-4 파일 포맷을 기반으로 설계되었다. MPEG-4 파일 포맷은 MPEG-4에 속하는 고성능 오디오 코덱을 오디오 코덱 객체 번호를 통해서 쉽게 적용가능하다. 또한 오디오 객체 개수의 변화에 따라 파일 포맷의 트랙을 변화 시켜 사용하면 되므로 객체 오디오를 포함하기에 적절하다. 본 연구에서 개발된 파일 포맷은 실감 객체오디오 생성시 MPEG-4 오디오 코덱으로 압축된 객체 오디오, 실감 객체 오디오를 위한 오디오 장면 묘사 데이터를 독립적인 트랙으로 포함하고 있다. 포함된 오디오 장면 묘사 기법은 저장 매체를 위해 전체 오디오 장면에 적용되는 오디오 묘사 기법과 각각의 오디오 객체에 적용되는 오디오 묘사 기법을 노드 구조로 설계 하였으며, 전송 매체를 위해서 기본적인 객체 오디오 동작을 하기위한 필수 정보와 오디오 세부장면 묘사를 위한 정보로 분할하여 설계하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 실감 객체 오디오 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터는 객체 음원과 오디오 장면 묘사 정보를 부호화하여 MPEG-4 파일 포맷에 저장하며, 생성된 실감 객체 오디오 파일은 재생 모듈에서 오디오 객체에 입력 받은 사용자 정보와 오디오 장면 묘사 정보가 적용되어 사용자에게 몰입감이 높은 실감 오디오 서비스를 제공한다.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.53-56
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2008
This paper reports on the ACQA(Animated agent for Conversational Question Answering) project conducted at LIMSI. The aim is to design an expressive animated conversational agent(ACA) for conducting research along two main lines: 1/ perceptual experiments(eg perception of expressivity and 3D movements in both audio and visual channels): 2/ design of human-computer interfaces requiring head models at different resolutions and the integration of the talking head in virtual scenes. The target application of this expressive ACA is a real-time question and answer speech based system developed at LIMSI(RITEL). The architecture of the system is based on distributed modules exchanging messages through a network protocol. The main components of the system are: RITEL a question and answer system searching raw text, which is able to produce a text(the answer) and attitudinal information; this attitudinal information is then processed for delivering expressive tags; the text is converted into phoneme, viseme, and prosodic descriptions. Audio speech is generated by the LIMSI selection-concatenation text-to-speech engine. Visual speech is using MPEG4 keypoint-based animation, and is rendered in real-time by Virtual Choreographer (VirChor), a GPU-based 3D engine. Finally, visual and audio speech is played in a 3D audio and visual scene. The project also puts a lot of effort for realistic visual and audio 3D rendering. A new model of phoneme-dependant human radiation patterns is included in the speech synthesis system, so that the ACA can move in the virtual scene with realistic 3D visual and audio rendering.
본 논문에서는 믹스 음악을 위한 디지털 오디오 워터마킹 기술을 제안하였다. 믹스 음악은 기존에 저작권이 확보되어 있는 음악을 편집하여 한편의 오디오 클립에 다수의 음악이 포함되어 있는 재창조된 음악을 의미한다. 오디오 콘텐츠와 관련된 저작권료는 보통 완전체 오디오를 기준으로 부과된다. 그러나 믹스 음악의 경우에는 오디오 완전체를 모두 사용하는 것이 아니라 일부만을 이용하기 때문에 저작권료의 산정에서 저작권자와 사용자간의 분쟁의 소지를 갖고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 오디오 저작권료와 관련된 문제의 기술적인 해결 방법으로서 믹스 음악을 구성하고 있는 각각의 오디오 콘텐츠에 대하여 서로 다른 워터마크를 삽입하여 음악을 구분할 수 있는 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 기술은 기존의 워터마킹 방법과 달리 믹스음악을 구성하는 각각의 오디오에 대하여 서로 다른 워터마크를 삽입하기 때문에 오디오 전체에 대하여 워터마크를 삽입하는 기존의 방법과 달리 오디오의 품질을 떨어뜨리는 단점이 있다. 이에 대한 기술적 해결로서 비 가청성이 강조된 이진 랜덤 열을 이용하고 워터마크 삽입에 따른 신호의 왜곡 특성이 가장 적은 크기 변조 오디오 워터마킹 기술을 이용하였다. 제안된 방법은 워터마크의 추출 특성을 통하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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