REVIEW OF METHODS FOR EMBEDDING DIGITAL WATERMARKS FOR AUDIO FILE PROTECTION

Roman Rastegayev; Vitalii Martovytskyi; Natalia Bolohova; Bohdan Filonenko; Oleksandr Chechui

doi:10.26906/SUNZ.2024.4.132

Автор(и)

Roman Rastegayev
Vitalii Martovytskyi
Natalia Bolohova
Bohdan Filonenko
Oleksandr Chechui

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.4.132

Ключові слова:

стеганографія, цифровий водяний знак, захист інформації, аудіоінформація

Анотація

У статті викладено аналіз сучасних підходів до захисту аудіоінформації за допомогою цифрових водяних знаків. Розглянуто різні методи вбудовування водяних знаків, включаючи ті, що базуються на часовій, частотній та часово-частотній областях. Особлива увага приділена характеристикам стійкості та непомітності водяних знаків, які є критичними для забезпечення високої якості звуку та надійного захисту від атак. Проаналізовано методи на основі перетворень, такі як дискретне косинусне перетворення (DCT) також адаптивні підходи, що враховують властивості аудіофайлів. Стаття також містить огляд критеріїв оцінки ефективності методів водяних знаків, таких як співвідношення сигнал/шум (SNR) та ймовірність виявлення. Висновки дослідження підкреслюють необхідність ретельного вибору методів для досягнення оптимального балансу між захистом, якістю звуку та стійкістю до маніпуляцій.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Corporate Kaijus Clash: 15 Famous Copyright Infringement Cases [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.abounaja.com/blogs/copyright-infringement-cases

Zhou, N.R., Hou, W.M.X., Wen, R.H. et al. Imperceptible digital watermarking scheme in multiple transform domains. Multimed Tools Appl 77, 30251–30267 (2018). https://doi.org/10.1007/s11042-018-6128-9

Hosny, Khalid M., and Mohamed M. Darwish. "Invariant image watermarking using accurate polar harmonic transforms."Computers & Electrical Engineering 62 (2017): 429-447. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2017.05.015

Tao, H., Chongmin, L., Zain, J. M., & Abdalla, A. N. (2014). Robust image watermarking theories and techniques: A review. Journal of applied research and technology, 12(1), 122-138.

Yuan, X. C., & Li, M. (2018). Local multi-watermarking method based on robust and adaptive feature extraction. Signal Processing, 149, 103-117. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2018.03.007

Yamni, M., Karmouni, H., Sayyouri, M., & Qjidaa, H. (2022). Efficient watermarking algorithm for digital audio/speech signal. Digital Signal Processing, 120, 103251. https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103251

M. Torcoli, T. Kastner and J. Herre, "Objective Measures of Perceptual Audio Quality Reviewed: An Evaluation of Their Application Domain Dependence," in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 29, pp. 1530-1541, 2021, doi: 10.1109/TASLP.2021.3069302.

P. M. Delgado and J. Herre, "A Data-Driven Cognitive Salience Model for Objective Perceptual Audio Quality Assessment," ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Singapore, Singapore, 2022, pp. 986-990, doi: 10.1109/ICASSP43922.2022.9747064.

Greenspun, Philip, and Leigh Klotz. "Audio analysis VI: testing audio cables." Computer Music Journal 12.1 (1988): 58-64.

Streijl, R.C., Winkler, S. & Hands, D.S. Mean opinion score (MOS) revisited: methods and applications, limitations and alternatives. Multimedia Systems 22, 213–227 (2016). https://doi.org/10.1007/s00530-014-0446-1

J. Zhang, K. Tan, J. Zhao, H. Wu and Y. Zhang, "A Practical SNR-Guided Rate Adaptation," IEEE INFOCOM 2008 - The 27th Conference on Computer Communications, Phoenix, AZ, USA, 2008, pp. 2083-2091, doi:10.1109/INFOCOM.2008.274.

Deller Jr, John R., John G. Proakis, and John H. Hansen. Discrete time processing of speech signals. Prentice Hall PTR, 1993.

Moore, J. K., & Linthicum, F. H. (2007). The human auditory system: A timeline of development. International Journal of Audiology, 46(9), 460–478. https://doi.org/10.1080/14992020701383019

Vecchi, A. O., Varnet, L., Carney, L. H., Dau, T., Bruce, I. C., Verhulst, S., & Majdak, P. (2022). A comparative study of eight human auditory models of monaural processing. Acta Acustica, 6, 17. https://doi.org/10.1051/aacus/2022008

Becerra Martinez, H.; Hines, A.; Farias, M.C.Q. Perceptual Quality of Audio-Visual Content with Common Video and Audio Degradations. Appl. Sci. 2021, 11, 5813. https://doi.org/10.3390/app11135813

Kabal, Peter. "An examination and interpretation of ITU-R BS. 1387: Perceptual evaluation of audio quality." TSP Lab Technical Report, Dept. Electrical & Computer Engineering, McGill University (2002): 1-89.

Juliy, Boiko; Andriy, Mokrytsky; Ilya, Pyatin. ДОСЛІДЖЕННЯ КІЛ СИНХРОНІЗАЦІЇ ЦИФРОВИХ СИСТЕМ ЗВ’ЯЗКУ. Хмельницького національного університету, 2022, 113. DOI 10.31891/2307-5732-2022-313-5-113-121

Griffiths, Dawn. Head first statistics. O'Reilly Germany, 2008.

Y. Xiong and Z. X. Ming, “Covert Communication Audio Watermarking Algorithm Based on LSB,” International Conference on Communication Technology, ICCT 06, pp. 1-4, 2006.

B. S. Ko, R. Nishimura, and Y. Suzuki, “Time-spread Echo Method for Digital Audio Watermarking,” IEEE Transactions on Multimedia, vol.7(2), pp. 212-221, 2005.

H. O. Oh, J. W. Seok, J. W. Hong, and D. H. Youn, “New Echo Embedding Technique for Robust and Imperceptible Audio Watermarking,” Proc. ICASSP 2001, pp. 1341-1344, 2001.

Wang, Xiang-Yang, Pan-Pan Niu, and Hong-Ying Yang. "A robust digital audio watermarking based on statistics characteristics." Pattern recognition 42.11 (2009): 3057-3064. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.01.015

N. Cvejic and T. Seppänen, “Increasing robustness of LSB audio steganography by reduced distortion LSB coding,” Journal of University Computer Science, vol. 11(1), pp. 56-65, 2005.

N. Rashmi, "Analysis of Audio Steganography combined with Cryptography for RC4 and 3DES Encryption," 2020 Fourth International Conference on Inventive Systems and Control (ICISC), Coimbatore, India, 2020, pp. 210-214, doi:10.1109/ICISC47916.2020.9171142.

Gruhl, Daniel, Anthony Lu, and Walter Bender. "Echo hiding." Information Hiding: First International Workshop Cambridge, UK, May 30–June 1, 1996 Proceedings 1. Springer Berlin Heidelberg, 1996.

Huang, HN., Chen, ST., Lin, MS. et al. Optimization-Based Embedding for Wavelet-Domain Audio Watermarking. J Sign Process Syst 80, 197–208 (2015). https://doi.org/10.1007/s11265-013-0863-y

Masmoudi, S., Charfeddine, M. & Ben Amar, C. A Semi-Fragile Digital Audio Watermarking Scheme for MP3-Encoded Signals Using Huffman Data. Circuits Syst Signal Process 39, 3019–3034 (2020). https://doi.org/10.1007/s00034-019-01299-4

D. Megías, J. H. Joancomartí, and J. Minguillón, “Total Disclosure of the Embedding and Detection Algorithms for a Secure Digital Watermarking Scheme for Audio,” ICICS 2005, pp. 427-440, 2005.

M. Fallahpour and D. Megas, “High capacity audio watermarking using FFT amplitude interpolation,” IEICE Electronics Express, vol. 6 (14), pp. 1057–1063, 2009.

C. Cai, Z. Chen, J. Luo, H. Pu, M. Hu and R. Zheng, "Boosting Chirp Signal Based Aerial Acoustic Communication Under Dynamic Channel Conditions," in IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 21, no. 9, pp. 3110-3121, 1 Sept. 2022, doi:10.1109/TMC.2021.3051665

He, J., Liu, Z., Lin, K. et al. A novel audio watermarking algorithm robust against recapturing attacks. Multimed Tools Appl 82, 18599–18616 (2023). https://doi.org/10.1007/s11042-022-14197-w

Abdelwahab, Khaled M., et al. "Efficient SVD-based audio watermarking technique in FRT domain." Multimedia Tools and Applications 79 (2020): 5617-5648.

J.Blackledge, “Digital Watermarking and Self-Authentication using Chirp Coding,” ISAST Transactions on Electronics and Signal Processing, ISSN 1797-2329, vol. 1 (1), pp. 61 – 71, 2007.