Parameterization of LSB in Self-Recovery Speech Watermarking Framework in Big Data Mining
المؤلفون المشاركون
Wei, Jianguo
Li, Shuo
Song, Zhanjie
Lu, Wenhuan
Sun, Daniel
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The privacy is a major concern in big data mining approach.
In this paper, we propose a novel self-recovery speech watermarking framework with consideration of trustable communication in big data mining.
In the framework, the watermark is the compressed version of the original speech.
The watermark is embedded into the least significant bit (LSB) layers.
At the receiver end, the watermark is used to detect the tampered area and recover the tampered speech.
To fit the complexity of the scenes in big data infrastructures, the LSB is treated as a parameter.
This work discusses the relationship between LSB and other parameters in terms of explicit mathematical formulations.
Once the LSB layer has been chosen, the best choices of other parameters are then deduced using the exclusive method.
Additionally, we observed that six LSB layers are the limit for watermark embedding when the total bit layers equaled sixteen.
Experimental results indicated that when the LSB layers changed from six to three, the imperceptibility of watermark increased, while the quality of the recovered signal decreased accordingly.
This result was a trade-off and different LSB layers should be chosen according to different application conditions in big data infrastructures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Shuo& Song, Zhanjie& Lu, Wenhuan& Sun, Daniel& Wei, Jianguo. 2017. Parameterization of LSB in Self-Recovery Speech Watermarking Framework in Big Data Mining. Security and Communication Networks،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202890
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Shuo…[et al.]. Parameterization of LSB in Self-Recovery Speech Watermarking Framework in Big Data Mining. Security and Communication Networks No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202890
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Shuo& Song, Zhanjie& Lu, Wenhuan& Sun, Daniel& Wei, Jianguo. Parameterization of LSB in Self-Recovery Speech Watermarking Framework in Big Data Mining. Security and Communication Networks. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202890
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202890
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر