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.
확산 스펙트럼 방식 워터마킹 기술은 일반적인 공격에 매우 강인한 알고리즘으로 알려져있으나 시간 축 변형 공격에 대해서 만큼은 취약성을 드러내고 있다. 본 연구에서는 확산 스펙트럼 방식 워터마킹 기술의 장점을 살리면서 시간 축 공격에도 강인한 알고리즘을 제안한다. 시간 축 공격은 오디오 신호의 주파수 성분을 변화시키거나 피치성분은 유지하면서 오디오 신호의 길이를 변화시키는 등의 공격을 포함하고 있다. 확산 스펙트럼 방식에 의해서 삽입된 워터마크를 검출하기 위해서는 시간 축 공격의 비율을 정확히 알아야만 한다는 어려움이 있으며, 그 비율을 알기 위해서는 많은 알고리즘의 처리가 필요하고 현실적으로 구현이 불가능한 등의 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 오디오 신호를 시 불변 영역(time-invariant domain)으로 변환하고, 이 영역에서 확산 스펙트럼 방식의 워터마크를 삽입함으로써 확산 스펙트럼 방식의 장점을 유지하고 시간 축 공격에 대해서도 강인한 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해서 오디오 신호에 대해 log scale time axis를 사용하고, log scale time axis 신호를 Fourier 변환함으로써 시 불변 영역을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 오디오 핑거프린팅 방식과 스파셜 오디오 처리 방식을 결합한 오디오 핑거프린팅 기반 입체음향 재현 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 변조스펙트럼 기반의 명확한 오디오 정점 핑거프린트를 이용하여 잡음환경에서 오디오 핑거프린팅 시스템의 검색정확도를 향상시켰으며, 메타데이터로 제공되는 스파셜 오디오 정보는 청취자에게 소리가 실제로 녹음된 공간에서 소리를 듣는 것 같은 느낌을 준다.
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.
이 논문에서는 오디오 신호의 스펙트럼 가시광선 스펙트럼으로 매핑하는 감성 조명 방식을 제안한다. 인간의 청각이 인지하는 오디오 스펙트럼의 전 대역을 시각이 인지하는 가시광 스펙트럼의 전 대역으로 매핑하는 조명 알고리즘을 제안하며 특히 기본적인 선행 매핑 방식과 특정 주파수 대역을 가조하는 비선형 스펙트럼 매핑 방식에 대하여 논한다. 알고리즘의 효과를 실험하기 위하여 DSP 보드로 구현함으로써 제안된 조명 방식의 응용 가능성을 보였다. 따라서 제안된 조명 방식은 스탠드 LED 조명, 화병 LED 조명, 분수용 LED 조명, 건축물용 LED 조명, 노래방용 LED 조명, 청각 장애인용 LED 음악조명 등의 분야에 응용될 수 있을 것이다.
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.
지각 오디오 부호화기는 신호의 지각적 중복성과 함께 지각에 무관한 성분들을 줄이기 위해 인간의 청각 특성인 마스킹 효과를 이용하여 부호화 과정에서 발생하는 양자화 잡음을 귀에 들리지 않는 수준 이하로 낮춘다. 이때 마스킹 하는 주체인 입력 신호의 특성이 들, 잡음 중 어떤 성분에 가까운지에 따라 주위의 작은 신호들을 마스킹하는 양이 달라지기 때문에 입력 신호의 특성을 알아내는 것은 지각 부호화기의 성능을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 낮은 복잡도로 구현 가능한 새로운 톤 성분 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 MPEG 심리음향 모델-II 비해 초월함수가 적게 사용되며 사용되는 연산도 단순하기 때문에 낮은 복잡도의 부호화기 구현에 적합하다. 제안한 알고리듬은 다양한 신호들에 대해 성능평가가 수행되었으며, DSP를 사용한 구현 결과 약 3 MIPS 정도로 구현 가능하였다.
본 논문에서는 인터넷의 역기능으로 현대 사회에 큰 문제를 야기 시키는 음란성 유해 동영상을 내용기반으로 판별하기 위한 방법을 제안하였다. 유해 동영상에서 오디오 데이터를 이용하여 특징을 추출하였다. 사용된 오디오 특징은 주파수 스펙트럼, 자기상관, MFCC이다. 음란성의 내용이 될 수 있는 소리의 특징을 추출하였고 동영상 전체 오디오에서 해당 소리의 특징과 일치하는지를 측정하여 유해성을 판별하였다. 제안한 방법의 실험은 각 특징마다 유해 판별 측정 결과와 다중 특징을 이용한 측정 결과를 비교 수행하였다. 하나의 오디오 특징만을 추출하여 사용하였을 때 보다 다중 특징의 사용이 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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.
본 논문에서는 켑스트럼 영역에서의 오디오 워터마킹 방법을 제안한다. 광대역 채널에 협대역 신호를 숨기는 대역확산(spread spectrum) 통신과 유사한 방법을 이용하여 워터마크 신호를 오디오 신호의 켑스트럼 성분에 삽입한다. 의사잡음 시퀸스 (pseudo-random sequence)를 이용하여 오디오 신호에 삽입할 워터마크 신호를 발생시킨다 켑스트럼 계수들의 분포와 인간 청각 시스템(Human Auditory System, HAS)의 주파수 마스킹 특성을 고려하여 결정한 가중치를 곱해서 얻은 워터마크 신호는 사람 의 귀로 감지할 수 없을 정도의 크기를 갖는다. 본 논문의 실험 결과에서 보인 것처럼. 오디오 신호의 사용 권한이 없는 사용자들 은 삽입된 워터마크 신호를 검출하기가 통계적으로 거의 불가능하며, 다중 워터마크, MPEG 오디오 부호화. 부가잡음과 같은 다양한 공격에도 소유자에 의해서는 워터마크 신호의 검출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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