Applications of perceptual sparse representation (Spikegram) for copyright protection of audio signals

Chaque année, le piratage mondial de la musique coûte plusieurs milliards de dollars en
\n pertes économiques, pertes d’emplois et pertes de gains des travailleurs ainsi que la perte
\n de millions de dollars en recettes fiscales. La plupart du piratage de la musique est dû
\n à la croissance rapide et à la facilité des technologies actuelles pour la copie, le partage,
\n la manipulation et la distribution de données musicales [Domingo, 2015], [Siwek, 2007].
\n Le tatouage des signaux sonores a été proposé pour protéger les droit des auteurs et
\n pour permettre la localisation des instants où le signal sonore a été falsifié. Dans cette
\n thèse, nous proposons d’utiliser la représentation parcimonieuse bio-inspirée par graphe de
\n décharges (spikegramme), pour concevoir une nouvelle méthode permettant la localisation
\n de la falsification dans les signaux sonores. Aussi, une nouvelle méthode de protection du
\n droit d’auteur. Finalement, une nouvelle attaque perceptuelle, en utilisant le spikegramme,
\n pour attaquer des systèmes de tatouage sonore.
\n Nous proposons tout d’abord une technique de localisation des falsifications (‘tampering’)
\n des signaux sonores. Pour cela nous combinons une méthode à spectre étendu modifié
\n (‘modified spread spectrum’, MSS) avec une représentation parcimonieuse. Nous utilisons
\n une technique de poursuite perceptive adaptée (perceptual marching pursuit, PMP [Hossein
\n Najaf-Zadeh, 2008]) pour générer une représentation parcimonieuse (spikegramme) du
\n signal sonore d’entrée qui est invariante au décalage temporel [E. C. Smith, 2006] et qui
\n prend en compte les phénomènes de masquage tels qu’ils sont observés en audition. Un code
\n d’authentification est inséré à l’intérieur des coefficients de la représentation en spikegramme.
\n Puis ceux-ci sont combinés aux seuils de masquage. Le signal tatoué est resynthétisé à
\n partir des coefficients modifiés, et le signal ainsi obtenu est transmis au décodeur. Au
\n décodeur, pour identifier un segment falsifié du signal sonore, les codes d’authentification de
\n tous les segments intacts sont analysés. Si les codes ne peuvent être détectés correctement,
\n on sait qu’alors le segment aura été falsifié. Nous proposons de tatouer selon le principe
\n à spectre étendu (appelé MSS) afin d’obtenir une grande capacité en nombre de bits de
\n tatouage introduits. Dans les situations où il y a désynchronisation entre le codeur et le
\n décodeur, notre méthode permet quand même de détecter des pièces falsifiées. Par rapport
\n à l’état de l’art, notre approche a le taux d’erreur le plus bas pour ce qui est de détecter
\n les pièces falsifiées. Nous avons utilisé le test de l’opinion moyenne (‘MOS’) pour mesurer
\n la qualité des systèmes tatoués. Nous évaluons la méthode de tatouage semi-fragile par
\n le taux d’erreur (nombre de bits erronés divisé par tous les bits soumis) suite à plusieurs
\n attaques. Les résultats confirment la supériorité de notre approche pour la localisation des
\n pièces falsifiées dans les signaux sonores tout en préservant la qualité des signaux.
\n Ensuite nous proposons une nouvelle technique pour la protection des signaux sonores.
\n Cette technique est basée sur la représentation par spikegrammes des signaux sonores
\n et utilise deux dictionnaires (TDA pour Two-Dictionary Approach). Le spikegramme est
\n utilisé pour coder le signal hôte en utilisant un dictionnaire de filtres gammatones. Pour
\n le tatouage, nous utilisons deux dictionnaires différents qui sont sélectionnés en fonction
\n du bit d’entrée à tatouer et du contenu du signal. Notre approche trouve les gammatones appropriés (appelés noyaux de tatouage) sur la base de la valeur du bit à tatouer, et
\n incorpore les bits de tatouage dans la phase des gammatones du tatouage. De plus, il
\n est montré que la TDA est libre d’erreur dans le cas d’aucune situation d’attaque. Il est
\n démontré que la décorrélation des noyaux de tatouage permet la conception d’une méthode
\n de tatouage sonore très robuste.
\n Les expériences ont montré la meilleure robustesse pour la méthode proposée lorsque le
\n signal tatoué est corrompu par une compression MP3 à 32 kbits par seconde avec une
\n charge utile de 56.5 bps par rapport à plusieurs techniques récentes. De plus nous avons
\n étudié la robustesse du tatouage lorsque les nouveaux codec USAC (Unified Audion and
\n Speech Coding) à 24kbps sont utilisés. La charge utile est alors comprise entre 5 et 15 bps.
\n Finalement, nous utilisons les spikegrammes pour proposer trois nouvelles méthodes
\n d’attaques. Nous les comparons aux méthodes récentes d’attaques telles que 32 kbps MP3
\n et 24 kbps USAC. Ces attaques comprennent l’attaque par PMP, l’attaque par bruit
\n inaudible et l’attaque de remplacement parcimonieuse. Dans le cas de l’attaque par PMP,
\n le signal de tatouage est représenté et resynthétisé avec un spikegramme. Dans le cas de
\n l’attaque par bruit inaudible, celui-ci est généré et ajouté aux coefficients du spikegramme.
\n Dans le cas de l’attaque de remplacement parcimonieuse, dans chaque segment du signal,
\n les caractéristiques spectro-temporelles du signal (les décharges temporelles ;‘time spikes’)
\n se trouvent en utilisant le spikegramme et les spikes temporelles et similaires sont remplacés
\n par une autre.
\n Pour comparer l’efficacité des attaques proposées, nous les comparons au décodeur du
\n tatouage à spectre étendu. Il est démontré que l’attaque par remplacement parcimonieux
\n réduit la corrélation normalisée du décodeur de spectre étendu avec un plus grand facteur
\n par rapport à la situation où le décodeur de spectre étendu est attaqué par la transformation MP3 (32 kbps) et 24 kbps USAC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.