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J-GLOBAL ID：201802227323952643   整理番号：18A1742989

ベイジアンネットワークに基づく圧縮音声情報隠蔽検出【JST・京大機械翻訳】

Steganalysis based on Bayesian network for compressed speech

著者 (3件)： Yang Jie (中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院大学電子電气与通信工程学院,北京100049) ,  Li Songbin (中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院大学電子電气与通信工程学院,北京100049) ,  Deng Haojiang (中国科学院声学研究所,北京100190;中国科学院大学電子電气与通信工程学院,北京100049)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 38  号： 7  ページ： 1967-1973  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 圧縮音声量子化索引変調(QIM)情報隠蔽法において,最近接投影点QIM(NPP-QIM)は,高い埋込み効率と隠蔽性を有する。既存のステガナリシス方式によるNPP-QIM方式の低い検出精度の問題に照準を定めて,Bayesian推理に基づく検出方法を提案して,検出精度を改善した。最初に,ベクトル量子化(VQ)符号語(VQ1,VQ2,VQ3)を用いて,符号語時空移動ネットワーク(CSTN)を構築した。次に,CSTNを符号語移動指数によって簡素化して,隠れた敏感な符号語時空移動ネットワーク(SS-CSTN)を得た。次に,SS-CSTNに基づいて,符号語ベイジアンネットワーク(CBN)を構築した。最後に,Dirichlet分布を事前分布学習ネットワークパラメータとして用い,QIM情報隠蔽の検出を実現した。実験結果は,埋込み率が100%で,時間が10sのとき,CBN法の検出精度は,インデクス分布(IDC)とメル周波数逆周波数係数(DMFCC)のものと比べて,それぞれ25ポイントと37ポイント増加したことを示した。時間性能の方法では,10秒間の音声検出時間は約21msであり,リアルタイム検出が可能である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 量子化 ,  *周波数 ,  学習 ,  ベクトル量子化 ,  簡素化 ,  検出法
準シソーラス用語： 実時間 ,  事前分布 ,  Dirichlet分布 ,  モバイルネットワーク ,  符号語 ,  検出精度 ,  ステガナリシス ,  *データハイディング ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： ベイジアンネットワーク ,  音声情報 ,  隠蔽