Ses İşaretleri İçin Gerçek Zamanlı Bir Tümleşik Damga Çözme Tekniği

Abstract

Bu tez çalışması kapsamında, gerçek zamanlı bir tümleşik damga çözme sistemi gerçeklenmiştir. Geliştirilen sistemde, damga çözme işlemi sırasında, orijinal damgalanmamış veriye gerek duyulmamaktadır. Önerilen damga çözme tekniği veri senkronizasyonunu sağlarken damga çözme işlemini de gerçekleştirmektedir. Damga çözücüde karar verici, ses işaretine gömülen gizli anahtar ve alınan ses işaretinden dalgacık dönüşümü ile ayrıştırılan gizli anahtar işareti arasındaki özilintiye göre çalışmaktadır. Geliştirilen ses damgalayıcıda MPEG Katman 1 Model 1 uyumlu psikoakustik frekans maskeleme kullanılmaktadır. Damga çözücüde dalgacık dönüşümüne dayalı gürültü süzme gerçeklenmektedir. Damga çözme başarımı, farklı damga uzunluklarında, farklı işaret-gürültü oranlarında, farklı frekans bantlarında ses işaretine stereo-mono dönüşümler de uygulanarak incelenmiş ve sonuçlar literatürdeki standart yöntemle karşılaştırılmıştır. Gerçeklenen tekniğin özellikle gürültülü kanal iletimlerinde, standart tekniklerden daha yüksek bir başarım sağladığı gözlenmiştir. Geliştirilen damga çözme algoritması gerçek zamanda işlem yapabilmekte ve senkronizasyon kayıplarından doğan hataları en küçüklemektedir.

In this thesis a real time integrated audio watermark decoding technique is proposed. The method performs blind decoding thus does not require the original audio data at the receiver. The proposed audio watermark extraction technique, performs watermark decoding while installing data synchronization. At the decoder site, decision making is achieved by calculating the correlation between the secret key and the extracted key obtained by wavelet denoising. The developed audio watermark encoder uses MPEG Layer 1 Model 1 compatible psychoacoustic frequency masking. Watermark decoding performance analysis is performed at different SNRs and WSRs within different frequency bands. The developed audio watermarking system robusts to channel noise as well as stereo-to-mono conversions. It is observed that the implemented technique outperforms the standard technique especially under channel noise. The developed algorithm is capable of decoding in real time and minimizes the synchronization errors.