オーディオウォーターマークとは、オーディオ信号に埋め込まれた固有の電子識別子であり、通常は著作権の所有権を識別するために使用されます。写真の ウォーターマークに似ています。
デジタル透かしとは、音声、動画、画像などの信号に情報を埋め込む技術であり、その情報を削除困難なものにします。信号がコピーされた場合、そのコピーにも情報が埋め込まれます。透かしは、著作権保護や所有権の証明を可能にするために、ますます重要になっています。
スペクトラム拡散
オーディオ透かしの技術の一つに、拡散スペクトルオーディオ透かし（SSW）があります。SSWでは、狭帯域信号がはるかに広い帯域幅で伝送されるため、どの信号周波数においても信号エネルギーは検出できません。つまり、透かしは多くの周波数帯域に拡散され、ある帯域のエネルギーは検出できなくなります。この透かし技術の興味深い特徴は、透かしを破壊するには、すべての周波数帯域に高振幅のノイズを加える必要があることです。
スペクトル拡散は擬似雑音（PN）シーケンスによって行われます。従来のSSW方式では、受信側は送信側で使用されるPNシーケンスと、透かし信号内の透かしの位置を把握して、隠された情報を検出する必要があります。
PNシーケンスの検出は進化アルゴリズムなどのヒューリスティックなアプローチを用いることで可能ですが、計算コストが高いため実用的ではありません。最適化ツールとしての進化アルゴリズムの使用に伴う計算複雑性の多くは、適応度関数の評価に起因しており、適応度関数の評価は定義が非常に困難であるか、計算コストが非常に高くなる可能性があります。
最近提案されているアプローチの一つ、すなわちPNシーケンスの高速復元において、有望な「適応度近似」手法として適応度粒度を用いるアプローチがあります。「適応型ファジー適応度粒度（AFFG）」[1]と呼ばれる適応度粒度アプローチを用いることで、高価な適応度評価ステップが近似モデルに置き換えられます。進化的アルゴリズムを隠れ情報抽出の手段として用いる場合、適応度近似アプローチがプロセスを加速するツールとして用いられるかどうかに関わらず、このプロセスは進化的隠れ情報検出と呼ばれます。
コピー防止
オーディオウォーターマークは、デジタルメディアの複製を防ぐためのコピープロテクションシステムの一部として使用できます。映画や音楽アルバムなどのデジタルメディアにウォーターマークを埋め込むことで、ウォーターマークを検出するデバイスで不正なコピーの再生をブロックできます。
DVD-Audioディスクは、複製を防止するため、コンテンツ保護技術（CPPM）と連携してオーディオウォーターマークを使用できます。DVD-Audioプレーヤーには、ディスク上のメディアキーブロックを復号するための固有のキーが搭載されています。DVD-Audioプレーヤーは、メディアキーブロックのないディスク上にオーディオウォーターマークを検出すると、再生を停止します。
Cinaviaは、映画のサウンドトラックに適用できる同様のオーディオウォーターマーク技術です。多くのDVDおよびBlu-rayプレーヤー（PlayStation 3を含む）や一部のソフトウェア（ PowerDVDなど）は、このウォーターマークをチェックします。オーディオストリームでCinaviaウォーターマークが検出され、必要な認証（光ディスク上の CSSキーやAACSキーなど）がない場合、状況に応じて再生が停止するか、音声がミュートされます。
裏切り者の追跡
暗号化されたデジタルシネマパッケージ（DCP）ファイルを再生するデジタルシネマ映写システムは、メディアブロックを用いて音声透かし（「オーディオフォレンジックマーク」）をリアルタイムで生成し、映画のサウンドトラックに挿入する。透かしには、映画を再生している特定の映写機に関連付けられたタイムスタンプと固有IDが含まれる。透かしは不正な録音やその頒布を阻止するものではないが、透かし処理を知っている者による不正コピーを抑止することはできる。[2]透かしは、不正な録音（例えば、カム）を含むあらゆるコピーから検出できるようになっている。[2]不正コピーの透かしから得られた情報は、メディアブロックによって生成されたログと併せて、録音の出所を特定するための調査の一環として調査することができる。これはトレイタートレーシングと呼ばれる。[2]
参照
参考文献
- ^ Davarynejad, Mohsen. 「Adaptive Fuzzy Fitness Granulation」. behsys analytics. 2021年12月6日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年7月10日閲覧。
- ^ abc 「デジタルシネマシステム仕様 バージョン1.4.3」(PDF) . Digital Cinema Initiatives, LLC. 2023年5月24日. 2023年11月20日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) . 2023年11月15日閲覧。
- M. Davarynejad、S. Sedghi、M. Bahrepour、CW Ahn、M. Akbarzadeh、CA Coello Coello、「グラニュレーションベースの適応度近似を用いた透かし信号からの隠れ情報の検出」、ソフトコンピューティングの応用：理論から実践へ、Springer、シリーズ：インテリジェントおよびソフトコンピューティングの進歩、第58巻/2009年、ISBN 978-3-540-89618-0、pp.463–472、2009年。
- M. Davarynejad、CW Ahn、J. Vrancken、J. van den Berg、C .A. Coello Coello、「顆粒ベースの適応度近似による進化的隠れ情報検出」（Wayback Machineで2021年12月6日にアーカイブ）Applied Soft Computing、Vol. 10(3)、pp. 719–729、2010年、doi :10.1016/j.asoc.2009.09.001。
