An error resilient scheme of digital watermarking for MP3 streaming audio
Notice bibliographique
Résumé
The recent massive growth of networked multimedia has caused problems relative to the protection of intellectual property rights. This is particularly true to MP3 audio data. These types of protection systems involve the use of both encryption and authentication techniques. In this thesis we describe a form of authentication known as digital watermarking. A novel scheme to embed digital watermark to MP3 music using Quantization Index Modulation (QIM) algorithm is proposed in the thesis. A pseudorandom key is generated as watermark message which is embedded into MDCT coefficients of MP3 directly. At the receiver, the MP3 is decoded partially and the watermark is extracted frame by frame. Furthermore we discuss the recovery method of the watermarking after the watermarked MP3 audio is streamed on the network. Distributing digital watermark on Internet through streaming audio is a challenging task because most digital watermarking algorithm is very sensitive to packet loss due to the associated synchronization problem. On the current Internet, packet loss is almost inevitable since its backbone protocols are operating in best-effort manner and do not guarantee the successful delivery of data packets. Therefore it is very essential to develop a scheme that resists the damage caused by packet loss to audio watermarks. Our robust watermarking scheme can recover the watermarks despite the packets loss (loss rate equal or less than 10%) on the networks. In addition, we integrate the classical Forward Error Correction (FEC) code in our watermarking scheme, which achieves 100% recovery rate when the packet loss is 6%.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».