MODERN METHODS AND PROBLEMS OF DEEP DIGITAL WATERMARKING OF AUDIO CONTENT

Abstract

Introduction. Digitalization of information has greatly simplified the process of creating, distributing, and sharing audio content. However, the increased availability of digital media has led to an increase in unauthorized copying and distribution of audio files, which violates intellectual property rights. Currently, various methods are used to protect audio content, including file encryption, digital rights management (DRM), digital watermarking technologies, authentication methods, etc. Digital watermarks stand out among these technologies due to their ability to provide content tracking and allow for the identification of file origin. These methods helps you to identify the owner and protect the content even when it is further distributed. However, despite the achievements, a number of unresolved issues remains. The most significant among them are: ensuring the resistance of watermarks to various types of audio processing and high-quality hiding of watermarks, which should be invisible to listeners and preserve sound quality. The need for more reliable and versatile content protection methods remains a hot topic for research and development today. Purpose. To investigate the current state of the digital watermarking of audio content, methods and technologies of the process of deep digital watermarking of audio content, to assess their level of quality, security and to outline promising areas of research in the field of digital watermarking of audio content. Methods. To achieve this goal, a combination of qualitative and quantitative research methods was used. Namely, scientific research methods, in particular, a systematic review and analysis of scientific articles, patents, industry reports on practical implementations of existing digital watermarking methods, methods for analyzing the security and resilience of watermarking methods, in particular, the DCT-MLP-LSB method, benchmarking tools (AudioMarkBench) to conduct a comparative analysis of the resilience and invisibility of watermarking methods based on their overall effectiveness, a method of comparing results and a method of synthesizing results. Results. Based on the conducted research, a comprehensive understanding of the current state of digital audio content marking is obtained, the main areas of application are considered, and promising areas of application of these technologies are highlighted. In particular, 7 main segments of digital watermarking for audio content have been identified: - authentication; - copyright; - broadcast verification; - audience measurement; - expertise; - data hiding; - communication. An analysis of the literature shows that by 2020, 80% of research in this area was conducted to watermark confidential information, and only 20% to process standard content. Today, research in these two segments is evenly distributed, and parity has almost been achieved. The rapid development of artificial intelligence algorithms causes a sharp increase in interest in watermarking standard content. The key aspects of the two main processes (embedding/extracting) of the watermarking system are investigated and schematized. The 4 key parameters that have the most significant impact on the performance of audio content watermarking systems are identified and considered: - security; - capacity; - reliability; - invisibility. A study was conducted to evaluate the effectiveness of modern methods of digital audio content watermarking and identify gaps in existing research. Despite numerous studies in automatic sound classification, modern methods only partially reproduce human perception. As a result, these methods work well in some cases, but are practically unusable in others. We propose to replace the MLP (Multi-Layer Perceptron) model with the SVM (Support Vector Machine) model in the pipeline of the hybrid DCT-MLP-LSB algorithm in order to develop it. The main directions of promising research in the field of digital watermarking of audio content are identified. Conclusion. The conclusions of the article demonstrate the relevance of the research topic and outline a segment of unresolved problems in the field of audio content watermarking Проблема. Цифровізація інформації значно спростила процеси створення аудіоконтенту, його поширення та обміну ним. Проте зростання доступності цифрових медіа призвело до збільшення випадків несанкціонованого копіювання та розповсюдження аудіофайлів, що порушує права інтелектуальної власності. Наразі для захисту аудіоконтенту використовуються різні методи, зокрема шифрування файлів, управління цифровими правами (DRM), технології цифрових водяних знаків, методи аутентифікації тощо. Цифрові водяні знаки виділяються серед цих технологій завдяки здатності забезпечувати слідкування за контентом і дозволяти ідентифікацію походження файлів. Такі методи надають змогу визначати власника та захищати контент навіть при його подальшому розповсюдженні. Однак, незважаючи на досягнення, залишається ряд невирішених проблем. Найбільш вагомими серед них є: забезпечення стійкості водяних знаків до різних видів аудіообробки та якісне приховування водяних знаків, які повинні бути непомітними для слухачів і зберігати якість звуку. Потреба в більш надійних та універсальних методах захисту контенту залишається актуальною темою для наукових досліджень і розробок сьогодення. Мета. Дослідити сучасний стан галузі цифрового нанесення водяних знаків на аудіоконтент, методи та технології процесу глибокого цифрового водяного маркування аудіоконтенту, оцінити їх рівень якості, безпеки та окреслити перспективні напрямки досліджень в царині цифрового водяного маркування аудіоконтенту. Методи. Для досягнення цієї мети, в роботі була використана комбінація якісних і кількісних методів дослідження. А саме, методи наукового дослідження зокрема, систематичний огляд та аналіз наукових статей, патентів, галузевих звітів щодо практичних реалізацій існуючих методів цифрового нанесення водяних знаків, методи аналізу безпеки та стійкості методів нанесення водяних знаків, зокрема метод DCT-MLP-LSB, інструментарій бенчмаркінгу (AudioMarkBench), для проведення порівняльного аналізу стійкості та непомітності методів нанесення водяних знаків на основі їх загальної ефективності, метод співставлення результатів та метод синтезу результатів. Основні результати дослідження. Базуючись на проведених дослідженнях отримано всебічне розуміння поточного стану цифрового маркування аудіоконтенту, Розглянуто основні сфери застосування та виділено перспективні напрямки застосування цих технологій. Зокрема виокремлено 7 основних сегментів використання цифрових водяних знаків для аудіоконтенту: - автентифікація; - авторське право; - верифікація трансляції; - вимірювання аудиторії; - експертиза, - приховування даних; - спілкування. Аналіз літературних джерел засвідчує, що до 2020 року 80% досліджень у цій галузі проводились з метою водяного маркування конфіденційної інформації, і лише 20% для обробки стандартного контенту. На сьогодні дослідження у цих двох сегментах розподілені рівномірно, практично досягнуто паритету. Таке різке збільшення інтересу до водяного маркування стандартного контенту, спричинене стрімким розвитком алгоритмів штучного інтелекту. Досліджено та схематично відображено ключові аспекти двох основних процесів ( вбудовування / вилучення) системи водяних знаків. Виокремлено та розглянуто 4 ключові параметри, що мають найбільш вагомий вплив на продуктивність систем нанесення водяних знаків на аудіоконтент: - безпека; - ємність; надійність; - непомітність. Проведено дослідження оцінки ефективності сучасних методів цифрового водяного маркування аудіоконтенту та виявлено прогалини в існуючих дослідженнях. Зокрема, незважаючи на численні дослідження в галузі автоматичної класифікації звуків, сучасні методи лише частково відтворюють людське сприйняття. Як наслідок, ці методи добре працюють в одних випадках, та практично непридатні для використання у інших. Ми пропонуємо в пайплаймі гібридного алгоритму DCT-MLP-LSB з метою його розвитку замінити моделі MLP (багатошаровий перцептрон, Multi-Layer Perceptron) на модель SVM (метод опорних векторів, Support Vector Machine). Визначено основні напрямки перспективних досліджень у царині цифрового водяного маркування аудіоконтенту. Висновки. Висновки статті засвідчують актуальність теми дослідження та окреслюють сегмент невирішених проблем в царині водяного маркування аудіоконтенту.