In this paper, we proposed the high quality digital audio watermarking algorithm in the frequency domain. The spread spectrum technique is used to encrypted a stream of information by spreading the data as much of the frequency spectrum as possible. It's technique adapt well to data hiding in audio signal. We have used the perceptual model and MDCT/IMDCT for the high qualify digital audio watermarking. The proposed watermark algorithm preserved high quality audio data from watermark signal.
Even though the spread spectrum method is known as most robust algorithm to general attacks, it has a drawback to the time axis attack. In this paper, I proposed a robust audio copyright protection algorithm which is robust to the time axis attack and has advantages of the spread spectrum method. Time axis attack includes the audio length variation attack with same pitch and the audio frequency variation attack. In order to detect the embedded watermark by the spread spectrum method, the detection algorithm should know the exact rate of the time axis attack. Even if there is a method to know the rate, it needs heavy computational resource and it is not possible to implement. In this paper, solving this problem, the audio signal is transformed into time-invariant domain, and the spread spectrum watermark is embedded into the audio in the domain. Therefore the proposed algorithm has the advantages of the spread spectrum method and it is also robust to the time axis attack. The time-invariant domain process is that the audio is arranged by log scale time axis, and then, the Fourier transform is taken to the audio in the log scale time axis. As a result, the algorithm can get the time-invariant watermark signal.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.217-223
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2013
This paper proposes a spatial audio reproduction system based on audio fingerprinting that combines the audio fingerprinting and the spatial audio processing. In the proposed system, a salient audio peak pair fingerprint based on modulation spectrum improves the accuracy of the audio fingerprinting system in real noisy environments and spatial audio information as metadata gives a listener a sensation of being listening to the sound in the space, where the sound is actually recorded.
For audio indexing and targeted search of specific audio or corresponding visual contents, the MPEG-7 standard has adopted a sound classification framework, in which dimension-reduced Audio Spectrum Projection (ASP) features are used to train continuous hidden Markov models (HMMs) for classification of various sounds. The MPEG-7 employs Principal Component Analysis (PCA) or Independent Component Analysis (ICA) for the dimensional reduction. Other well-established techniques include Non-negative Matrix Factorization (NMF), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Discrete Cosine Transformation (DCT). In this paper we compare the performance of different dimensional reduction methods with Gaussian mixture models (GMMs) and HMMs in the classifying video sound clips.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.10B
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pp.1252-1257
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2011
In this paper, efficient functions for audio spectrum mapping with visible spectrum are proposed. Through mapping overall hearing frequency band with visible frequency band, emotional lighting might be possible. We propose a basic linear mapping function and non-linear mapping functions emphasizing specific audio frequency bands. For the algorithm implementation, spectrum analysis method and filter method are introduced. Especially, in this paper, a prototype LED lighting equipment using the digital filter method is implemented. The proposed lighting method can be applied to many LED lighting area using music.
In this paper, we propose a robust audio watermarking method. The proposed watermarking algorithm is composed of a psychoacoustic model to achieve perceptual transparency and spread spectrum technique to embed watermark. The watermark is embedded in each audio frame by adding a perceptually-shaped pseudo-random sequence. We demonstrate the robustness of the watermarking algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6C
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pp.770-776
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2004
The goal of perceptual audio coder is to reduce redundancy and irrelevancy of audio signal based on the concept of masking. Several studies on masking effect reveal that the masking threshold varies as a function of the noise-like or tone-like nature of audio signals. Therefore, tonality of audio signal influences significantly the quality and efficiency of perceptual audio coder In this paper, we propose a new effective algorithm for tonality measure using spectrum energy. Since the proposed algorithm consists of a few transcendental functions and simple operations, it has lower complexity than MPEG psychoacoustic model-II. The proposed algorithm was tested with some audio signals, and DSP implementation showed that the proposed algorithm could be implemented with 3 MIPS. These results illustrate the efficiency of proposed algorithm in both performance and complexity.
Kim, Jung-Soo;Chung, Myung-Bum;Sung, Bo-Kyung;Kwon, Jin-Man;Koo, Kwang-Hyo;Ko, Il-Ju
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.522-525
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2009
This paper proposed the content-based method of classifying filthy Phornographic video, which causes a big problem of modern society as the reverse function of internet. Audio data was used to extract the features from Phornographic video. There are frequency spectrum, autocorrelation, and MFCC as the feature of audio used in this paper. The sound that could be filthy contents was extracted, and the Phornographic was classified by measuring how much percentage of relevant sound was corresponding with the whole audio of video. For the experiment on the proposed method, The efficiency of classifying Phornographic was measured on each feature, and the measured result and comparison with using multi features were performed. I can obtain the better result than when only one feature of audio was extracted, and used.
In this paper, we propose a robust music audio fingerprinting system for automatic music retrieval. The fingerprint feature is extracted from the long-term dynamic modulation spectrum (LDMS) estimation in the perceptual compressed domain. The major advantage of this feature is its significant robustness against severe background noise from the street and cars. Further the fast searching is performed by looking up hash table with 32-bit hash values. The hash value bits are quantized from the logarithmic scale modulation frequency coefficients. Experiments illustrate that the LDMS fingerprint has advantages of high scalability, robustness and small fingerprint size. Moreover, the performance is improved remarkably under the severe recording-noise conditions compared with other power spectrum-based robust fingerprints.
In this paper, we propose a new digital audio watermarking scheme In the cepstrum domain. We insert a digital watermark signal Into the cepstral components of the audio signal using a technique analogous to spread spectrum Communications, hiding a narrow band signal in a wade band channel. In our proposed method, we use pseudo-random sequences to watermark the audio signal. The watermark Is then weighted in the cepstrum domain according to the distribution of cepstral coefficients and the frequency masking characteristics of the human auditory system. The proposed watermark embedding scheme minimizes audibility of the watermark signal. and the embedded watermark is robust to mu1tip1e watermarks, MPEG audio ceding and additive noose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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