A Generalized Spread Spectrum-Based Audio Watermarking Method with Adaptive Synchronization
محل انتشار: مجله محاسبات و امنیت، دوره: 10، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 54
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCSE-10-2_004
تاریخ نمایه سازی: 18 آذر 1402
چکیده مقاله:
In this paper, a new audio watermarking scheme is proposed that addresses the synchronization problem using an adaptive filter. To spread the watermark energy across the spectrum of the host audio signal, the scheme uses Hamming coding, convolutional encoding, and generalized PN sequence generation and for watermark recovery, the scheme utilizes Viterbi decoding. Also, the watermark cannot be detected either statistically or perceptually. To increase the watermark embedding capacity, the watermark is embedded in certain areas of the host signal, which increases the masking threshold. By using a high masking threshold, the adaptive watermark insertion, blind detection, robustness, and capacity of watermarking are enhanced in comparison to similar methods. Finally, experimental results show that in addition to guaranteeing an error bit rate (BER) of almost ۰ for non- and minor-attack conditions, the BER is substantially improved in the case of low-pass filtering at a cutoff frequency as low as ۳.۲ KHz.
کلیدواژه ها:
Watermarking ، Direct sequence spread spectrum ، Hamming Coding ، Convolutional encoding ، Viterbi decoding ، Psychoacoustic Auditory Model ، Adaptive filtering ، Synchronization
نویسندگان
Majid Abdolrazzagh-Nezhad
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Bozorgmehr University of Qaenat, Qaen, Iran.
Saeideh Kabirirad
Department of Computer Science, Birjand University of Technology, Birjand, Iran.
Mahnaz Ghaderi
Department of Computer Engineering, Birjand Branch, Islamic Azad University, Birjand, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :