Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.323-326
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2002
In this paper, we propose a watermarking technique that it is possible to winnow illegal contents from scattered contents on the internet. The identification is performed using an embedded unique content ID by the watermarking technique. The proposed watermarking technique accepts A/D-D/A conversion and a lot of lossy compression such as MP3, AAC, WMA and Real Audio. Watermark robustness is enabled using group quantization, selecting watermark inserting point, and error correction code. Test results show that the correct extraction is about $90\%$ and SNR is above $50\~60dB$. The above figures means that the proposed technique is able to extract encoded information at least one more times per audio and that it is very difficult to discriminate between a watermarked audio and a original audio.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.87-96
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2021
The demand for e-learning through video lectures is rapidly increasing due to its diverse advantages over the traditional learning methods. This led to massive volumes of web-based lecture videos. Indexing and retrieval of a lecture video or a lecture video topic has thus proved to be an exceptionally challenging problem. Many techniques listed by literature were either visual or audio based, but not both. Since the effects of both the visual and audio components are equally important for the content-based indexing and retrieval, the current work is focused on both these components. A framework for automatic topic-based indexing and search depending on the innate content of the lecture videos is presented. The text from the slides is extracted using the proposed Merged Bounding Box (MBB) text detector. The audio component text extraction is done using Google Speech Recognition (GSR) technology. This hybrid approach generates the indexing keywords from the merged transcripts of both the video and audio component extractors. The search within the indexed documents is optimized based on the Naïve Bayes (NB) Classification and K-Means Clustering models. This optimized search retrieves results by searching only the relevant document cluster in the predefined categories and not the whole lecture video corpus. The work is carried out on the dataset generated by assigning categories to the lecture video transcripts gathered from e-learning portals. The performance of search is assessed based on the accuracy and time taken. Further the improved accuracy of the proposed indexing technique is compared with the accepted chain indexing technique.
Purpose: This study was to develop Web-based multimedia content for Physical Examination and Health Assesment. Method: The multimedia content was developed based on Jung's teaching and learning structure plan model, using the following 5 processes: 1) Analysis Stage, 2) Planning Stage, 3) Storyboard Framing and Production Stage, 4) Program Operation Stage, and 5) Final Evaluation Stage. Results: The web based multimedia content consisted of an intro movie, main page and sub pages. On the main page, there were 6 menu bars that consisted of Announcement center, Information of professors, Lecture guide, Cyber lecture, Q&A, and Data centers, and a site map which introduced 15 week lectures. In the operation of web based multimedia content, HTML, JavaScript, Flash, and multimedia technology(Audio and Video) were utilized and the content consisted of text content, interactive content, animation, and audio & video. Consultation with the experts in context, computer engineering, and educational technology was utilized in the development of these processes. Conclusions: Web-based multimedia content is expected to offer individualized and tailored learning opportunities to maximize and facilitate the effectiveness of the teaching and learning process. Therefore, multimedia content should be utilized concurrently with the lecture in the Physical Examination and Health Assesment classes as a vital teaching aid to make up for the weakness of the face-to- face teaching-learning method.
Owing to the latest development of component and media processing technologies, UHDTV as a successor of the HDTV is expected that this will be coming soon realization. Accordingly, an audio technology that provides a 5.1-channel surround sound in home should be contemplating on what services should be provided with the advent of UHDTV era. In fact, however, the market of 5.1-channel audio is struggling, due to the difficulty of installation and maintenance of the multi speakers in a home. Meanwhile, the movie sound market for a long time been used in 5.1 and 7.1-channel sound formats, have changed as Dolby ATMOS, IOSONO, AURO3D etc. are launched one after another with the introduction of hybrid audio technologies that include the ceiling and object-based sounds. This very object-based audio technology is assured to be introduced in the home theater and broadcast audio market, and this change in audio technology is expected to be a breath of pioneering technological advances and market growth from the channel-based audio market that lacks flexibility. In this paper, we will investigate a suitable realistic audio solution for UHDTV, and introduce hybrid audio technologies, which is expected to be an audio technology for UHDTV, and we will describe the hybrid audio content format and reproduction methods in a home and consider the future prospects of realistic audio.
Kim, Young-Sub;Lee, Kwang-Seok;Koh, Si-Young;Hur, Kang-In
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.201-204
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2007
In this paper, we research the content-based analysis and classification according to the composition of the feature parameters pool for the auditory signals to implement the auditory indexing and searching system. Auditory data is classified to the primitive various auditory types. we described the analysis and feature extraction method for the feature parameters available to the auditory data classification. And we compose the feature parameters pool in the indexing group unit, then compare and analysis the auditory data centering around the including level and indexing criterion into the audio categories. Based on this result, we composit feature vectors of audio data according to the classification categories, then experiment the classification using discrimination function.
Audio-based SNS also needs a visual guide to reach the contents desired by the users. Therefore, this study investigates visual interface design elements that influence the experience of using audio contents in audio-based SNS. Prior researches have identified that the generally acknowledged interface design elements are important for the usability of audio contents. Through the analysis of the currently launched audio-based SNS, the influence of general interface elements were again confirmed, and via the analysis of other audio content services, a new interface evaluation element was explored. Accordingly, with five general interface evaluation elements-layout, color, icon, typography, graphic image, multimedia elements are newly defined and proposed as crucial factors in evaluating the UI of audio-based SNS.
Recently, MPEG-H has been standardizing for a multimedia coder in UHDTV (Ultra-High-Definition TV). Thus, the demand for not only channel-based audio contents but also object-based audio contents is more increasing, which results in developing a new technique of converting channel-based audio contents to object-based ones. In this paper, a non-uniform linear microphone array based source separation method is proposed for realizing such conversion. The proposed method first analyzes the arrival time differences of input audio sources to each of the microphones, and the spectral magnitudes of each sound source are estimated at the horizontal directions based on the analyzed time differences. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, objective performance measures of the proposed method are compared with those of conventional methods such as an MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) beamformer and an ICA (Independent Component Analysis) method. As a result, it is shown that the proposed separation method has better separation performance than the conventional separation methods.
Kim, TaeYoung;Hong, Ji Won;Kim, Do Hee;Kim, Hyung-Jong
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.5
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pp.895-907
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2020
With the recent increasing influence of multimedia content other than the text-based content, services that help to process information in content brings us great convenience. These services' representative features are searching and masking the sensitive data. It is not difficult to find the solutions that provide searching and masking function for text information and image. However, even though we recognize the necessity of the technology for searching and masking a part of the audio data, it is not easy to find the solution because of the difficulty of the technology. In this study, we propose web application that provides searching and masking functions for audio data using audio partitioning method. While we are achieving the research goal, we evaluated several speech to text conversion APIs to choose a proper API for our purpose and developed regular expressions for searching sensitive information. Lastly we evaluated the accuracy of the developed searching and masking feature. The contribution of this work is in design and implementation of searching and masking a sensitive information from the audio data by the various functionality proving experiments.
Kim, Jung-Soo;Chung, Myung-Bum;Sung, Bo-Kyung;Kwon, Jin-Man;Koo, Kwang-Hyo;Ko, Il-Ju
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.522-525
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2009
This paper proposed the content-based method of classifying filthy Phornographic video, which causes a big problem of modern society as the reverse function of internet. Audio data was used to extract the features from Phornographic video. There are frequency spectrum, autocorrelation, and MFCC as the feature of audio used in this paper. The sound that could be filthy contents was extracted, and the Phornographic was classified by measuring how much percentage of relevant sound was corresponding with the whole audio of video. For the experiment on the proposed method, The efficiency of classifying Phornographic was measured on each feature, and the measured result and comparison with using multi features were performed. I can obtain the better result than when only one feature of audio was extracted, and used.
This paper presents a statistical technique for audio watermarking. We describe the application of the promising public key watermarking method to the patchwork algorithm. Its detection process does not need the original content nor the secret key used in the embedding process. Special attention is given to statistical method working in the frequency domain. We will present a solution of robust watermarking of audio data. In this scheme, an extension of patchwork audio watermarking is presented which enables public detection of the watermark. Experimental results show good robustness of the approach against MP3 compression and other common signal processing manipulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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