نهان‌نگاری صوتی شفاف و مقاوم با استفاده از هم افزایی تجزیه LU و دنباله فیبونانچی در بستر تبدیلات (GBT-DCT-DWT )

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی کامپیوتر، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران

چکیده

فنّاوری نهان­نگاری دیجیتال به‌عنوان یکی از بهترین راه­حل­ها جهت حل مسئله کپی غیرمجاز، شناسایی محتوا و احراز هویت رسانه­های دیجیتال ارائه‌شده است. نهان­نگاری دیجیتال می­تواند در حوزه تصویر، متن، صوت ویدئو به‌کار گرفته شود. نهان­نگاری صوت، توجه بسیاری از محققین را به خود جلب کرده است چرا که سامانه شنوایی انسان­­ بسیار حساس­تر از سامانه بینایی­ می‌باشد. بنابراین، درج داده­ها در سیگنال‌های صوتی به شیوه­ای شفاف، بسیار سخت­تر از سایر گونه­های نهان­نگاری است. سامانه نهان­نگاری صوت کارآمد می­بایست قادر باشد سه معیار شفافیت، مقاوم­پذیری و ظرفیت جادهی را بهبود بخشد. بهبود هم‌زمان این سه معیار به‌عنوان مساله­ای چالش برانگیز در حوزه نهان‌نگاری است چرا که افزایش ظرفیت جادهی باعث افزایش اعوجاج­ سیگنال شده و این امر موجب کاهش شفافیت و مقاوم‌پذیری می­گردد. در این مقاله رویکردی جدید به‌منظور نهان­نگاری صوت پیشنهاد می­گردد که قادر است سه معیار مقاوم­پذیری، شفافیت و ظرفیت را به نحو مناسبی بهبود بخشد. به‌منظور بهبود مقاوم‌پذیری سیگنال نهان نگاره شده در برابر حملات پردازش سیگنال از هم‌افزایی سه تبدیل کارآمد در حوزه پردازش سیگنال به نام­های تبدیل گراف محور (GBT)، تبدیل کسینوسی گسسته و تبدیل موجک گسسته (DWT) استفاده شده است. علاوه بر این، به‌منظور حفظ شفافیت سیگنال نهان­نگاری شده، داده­های نهان نگاره در ماتریس بالا مثلثی حاصل از تجزیه LU ضرایب تقریب تبدیل موجک گسسته، بر اساس دنباله فیبونانچی درج می­شوند. رویه کار بدین صورت است که بر اساس مقدار بیت نهان­نگاره، مقادیر غیر‌صفر ماتریس بالا مثلثی با نزدیک‌ترین اعداد زوج و یا فرد در دنباله فیبوناچی جایگزین می­شوند. عملیات استخراج نهان­نگاره به‌صورت کاملاً کور انجام می­شود. نتایج حاصل از ارزیابی­ روش پیشنهادی بر روی فایل­های صوتی با سبک­های Blue، Electronic، Classic و Jazz نشان می‌دهند که روش ارائه‌شده علیرغم مقاوم­پذیری مناسب در برابر حملات مختلف پردازش سیگنال، به‌طور متوسط دارای نرخ سیگنال به نویز 13/45 دسی­بل و نرخ جادهی 75/625 بیت بر ثانیه است.

کلیدواژه‌ها


[1]     Petitcolas,  A. P. Fabien,  R.  J. Anderson,  and M. G. Kuhn, “Information  hiding-a survey,” Proceedings of the IEEE 87, no. 7, pp. 1062-1078, 1999.## 
[2]     J. C. Ingemar, Matthew L. Miller, J. A. Bloom, and C. Honsinger, “Digital watermarking,” vol. 1558607145, Springer, 2002.## 
[3]     J. C. Ingemar, Matt L. Miller, and A. L. McKellips,                 “Watermarking as communications with side information,” published in the Proceedings of the IEEE, vol. 87, no. 7, pp. 1127-1141, 1999.## 
[4]     A. Brickman, “Literature survey on audio watermarking,” EE381K-Multidimensional Signal Processing, March 2003.## 
[5]     Arnold M, “Audio Watermarking: features, applications and algorithms,” IEEE International conference Multimedia and Expo, vol. 2, pp. 1033-1066, 2000.## 
[6]     L. Miller Matt, J. C. Ingemar, Jean-Paul, M. G. Linnartz, and Ton Kalker, “A review of watermarking principles and practices,” published in Digital Signal Processing in Multimedia Systems, Ed. K. K.Parhi and T. Nishitani, Marcell Dekker Inc., pp. 461-485, 1999.## 
[7]     S. Prabhishek and R. S. Chadha, “A  Survey  of  Digital Watermarking  Techniques, Applications  and  Attacks,” International  Journal  of  Engineering  and  Innovative Technology  (IJEIT), vol. 2, Issue 9, pp.165-175, 2013.## 
[8]     S. Amit, J. Susheel, and  J. Anurag, “A  Survay: Digital  Video  Watermarking,” International  Journal  of Scientific &  Engineering Research, vol. 4, Issue  7, July- ISSN 2229-5518 pp. 1261- 1265, 2013.## 
[9]     H. Farooq,  “A  Survey  of  Digital  Vatermarking Techniques  for  multimedia  data,” MIT  International Journal  of Electronics  and  communication Engineering, vol. 2, no.1,   ISSN 2230-7672, pp. 37-43, Jan. 2012.## 
[10]  H. T. Hu and L. Y. Hsu, Robust, “Transparent and                high-capacity audio watermarking in DCT domain,” Signal Processing, vol. 109, pp. 226-235, 2015.## 
[11]  S. M. Pourhashemi, M. Mosleh, and Y. Erfani, “Audio watermarking based on synergy between Lucas regular sequence and Fast Fourier Transform,” Multimedia Tools and Applications, vol. 78(16), pp. 22883-22908, 2019.## 
[12]  B. Lei, Y. Soon, and E. L. Tan, “Robust SVD-based audio watermarking scheme with differential evolution optimization,” IEEE transactions on audio, speech, and language processing, vol. 21(11), pp. 2368-2378, 2013.## 
[13]  X. C. Yuan, C. M. Pun, and C. P. Chen, “Robust               Mel-Frequency Cepstral coefficients feature detection and dual-tree complex wavelet transform for digital audio watermarking,” Information Sciences, vol. 298, pp. 159-179, 2015.## 
[14]  H. T. Hu, L. Y. Hsu, and H. H. Chou, “Perceptual-based DWPT-DCT framework for selective blind audio watermarking,” Signal Processing, vol. 105, pp.                 316-327, 2014.## 
[15]  A. Al-Haj, “A dual transform audio watermarking algorithm,” Multimedia tools and applications, vol. 73(3), pp.             1897-1912, 2014.## 
[16]  H. N. Huang, S. T. Chen, M. S. Lin, W. M. Kung, and C. Y. Hsu, “Optimization-based embedding for wavelet-domain audio watermarking,” Journal of Signal Processing Systems, vol. 80(2), pp. 197-208, 2015.## 
[17]  Y. Xiang, I. Natgunanathan, Y. Rong, and S. Guo, “Spread spectrum-based high embedding capacity watermarking method for audio signals,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP), vol. 23(12), pp. 2228-2237, 2015.## 
[18]  H. T. Hu and L. Y. Hsu, “Supplementary Schemes to Enhance the Performance of DWT-RDM Based Blind Audio Watermarking,” Circuits, Systems, and Signal Processing, pp. 1-22, 2016.## 
[19]  M. Jeyhoon, M. Asgari, L. Ehsan, and S. Z. Jalilzadeh, “Blind audio watermarking algorithm based on DCT, linear regression and standard deviation,” Multimedia Tools and Applications, pp. 1-17, 2016.## 
 [20]  M. Mosleh, H. Latifpour, M. Kheyrandish, M. Mosleh, and N. A. Hosseinpour, “robust intelligent audio watermarking scheme using support vector machine,” Journal of Zhejiang UniversitySCIENCE, pp. 11-08, 2016.## 
[21]  R. Li, S. Xu, and H. Yang, “Spread spectrum audio watermarking based on perceptual characteristic aware extraction,” IET Signal Processing, vol. 10(3), pp.             266-273, 2016.## 
[22]  D. Bratić, F. Vešović, and V. Mijanović, “Audio watermarking under gradient-based 37 reconstruction attack,” In Embedded Computing (MECO), 2016 5th Mediterranean Conference on IEEE, pp. 148- 152, 2016.## 
[23]  S. M. Mohsenfar, M. Mosleh, and A. Barati, “Audio watermarking method using QR decomposition and genetic algorithm,” Multimedia Tools and Applications, vol. 74(3), pp. 759-779, 2015.## 
[24]  M. Mosleh, et al., “High-capacity, transparent and robust audio watermarking based on synergy between DCT transform and LU decomposition using genetic algorithm,” Analog Integrated Circuits and Signal Processing, vol. 100(3), pp. 513-525, 2019.## 
[25]  A. A. Attari and A. BeheshtiShirazi, “A. Robust and Blind AudioWatermarking inWavelet Domain,” In: Proceedings of the International Conference on Graphics and Signal Processing - ICGSP ‘17. Singapore, Singapore, pp. 69–73, 2019.## 
[26]  H. Karajeh and M. Maqableh, “An imperceptible, robust, and high payload capacity audio watermarking scheme based on the DCT transformation and Schur decomposition,” Analog Integr Circ Sig Process, 2018.## 
[27]  A. Kaur and M. K. Dutta, “An optimized high payload audio watermarking algorithm based on LU-factorization, Multimedia Systems, vol. 24(3), pp. 341-353, 2018.## 
[28]  M. Farzaneh, R. M. Toroghi, and M. Asgari, “Audio Compression Using Graph- based Transform,” In 2018 9th International Symposium on  Telecommunications (IST), pp. 410-415, 2018.##  
[29]  G. Strng, “The discrete cosine transform,” SIAM Review, vol. 41(1), pp. 135–147, 1999.## 
[30]  A. Al-Haj, A. A. Mohammad, and L. Bata, “DWT based  audio watermarking, Int. Arab J. Inf. Technol.,vol. 8(3), pp. 326-333, 2011.## 
[31]  M. Mosleh, et al., “Presenting a systematic method for LU decomposition of a matrix with linear systolic arrays,” In book presenting a systematic method for LU decomposition of a matrix with linear systolic arrays, Series Presenting a systematic method for LU decomposition of a matrix with linear systolic arrays, IEEE, pp.123–127, 2008.## 
[32]  A. Zplane Lerch, “Development, Eaqual Evaluate Audio Quality,” version: 0.1. 3alpha, 2002.## 
[33]  A. Kaur and M. K. Dutta, “An optimized high payload audio watermarking algorithm based on LU-factorization,” Multimedia Systems, vol. 24(3), pp. 341-353, 2018.## 
[34]  H. Latifpour, M. Mosleh, and M. Kheyrandish, “An intelligent audio watermarking based on KNN learning algorithm,” International Journal of Speech Technology, vol. 18(4), pp. 697-706, 2015.## 
[35]  H. Karajeh, et al., “A robust digital audio watermarking scheme based on DWT and Schur decomposition. Multimedia Tools and Applications,” vol. 78(13), pp. 18395-18418, 2019.##