音声におけるニューラルネットワーク及び統計量を利用した電子透かし(画像処理II,ITS映像メディア及び一般)
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概要
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本研究は埋め込み先コンテンツ(またはデータ、以下音声データ)の品質劣化を抑え、音声データの一部を抽出した場合でも電子透かしの抽出を可能とすることを目的としている。本研究で提案する手法は大きく分けて二つに分けることが出来る。1つは音声データへの必要な情報の埋め込み処理であり、もう1つは埋め込んだ情報を用いて著作者などのデータを作る処理である。前者の埋め込み手法に関しては周波数を任意の幅に変換しコンテンツ全体に対して周波数の一定の範囲にパッチワーク法を用いた手法を用いる。後者に関しては教師つきニューラルネットワーク学習であるバックプロパゲ-ション学習を用いる。この学習の入力としては埋め込み幅を、教師信号は著作権情報(電子透かしとして抽出したい情報)として学習する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-02-14
著者
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