(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
蝸牛遅延特性を模擬する蝸牛遅延フィルタを用いて、デジタルデータである音響信号に位相変調を施すことにより、当該音響信号に電子透かしデータを埋め込むステップ（ａ）と、
前記電子透かしデータが埋め込まれた前記音響信号を外部から取得するステップ（ｂ）と、
前記蝸牛遅延フィルタが模擬する蝸牛遅延特性に基づいて、取得した前記音響信号に埋め込まれている埋め込みデータを検出するステップ（ｃ）と、
検出した前記埋め込みデータと前記電子透かしデータとを照合するステップ（ｄ）と、
照合の結果に基づいて、前記音響信号が改ざんされているか否かを判定するステップ（ｅ）と
を有する、改ざん検出方法。
【請求項２】
前記ステップ（ｅ）において前記音響信号が改ざんされていると判定した場合、当該音響信号の改ざん箇所を特定するステップ（ｆ）
をさらに有する、請求項１に記載の改ざん検出方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｆ）において、前記埋め込みデータと前記電子透かしデータとが一致しない箇所に基づいて、前記改ざん箇所を特定する、
請求項２に記載の改ざん検出方法。
【請求項４】
前記ステップ（ｅ）において前記音響信号が改ざんされていると判定した場合、当該音響信号の少なくとも一部が別の音響信号に入れ替えられているか否かを判定するステップ（ｇ）
をさらに有する、請求項１乃至３の何れかに記載の改ざん検出方法。
【請求項５】
前記ステップ（ｅ）において前記音響信号が改ざんされていると判定した場合、当該音響信号の少なくとも一部に別の音響信号が付与されているか否かを判定するステップ（ｈ）
をさらに有する、請求項１乃至４の何れかに記載の改ざん検出方法。
【請求項６】
前記ステップ（ａ）において、前記電子透かしデータとして画像データを前記音響信号に埋め込む、
請求項１乃至５の何れかに記載の改ざん検出方法。
【請求項７】
前記電子透かしデータが埋め込まれている音響信号に基づいて、当該音響信号に位相変調を施した蝸牛遅延フィルタが模擬する蝸牛遅延特性を推定するステップ（ｉ）をさらに有し、
前記ステップ（ｃ）において、前記ステップ（ｉ）によって推定された蝸牛遅延特性に基づいて、前記埋め込みデータを検出する、
請求項１乃至６の何れかに記載の改ざん検出方法。
【請求項８】
蝸牛遅延特性を模擬する蝸牛遅延フィルタを用いて、デジタルデータである音響信号に位相変調を施すことにより、当該音響信号に電子透かしデータが埋め込まれた後に、当該音響信号に対する改ざんを検出する改ざん検出装置であって、
前記音響信号を外部から取得する音響信号取得手段と、
前記蝸牛遅延フィルタが模擬する蝸牛遅延特性に基づいて、前記音響信号取得手段によって取得された音響信号に埋め込まれている埋め込みデータを検出する埋め込みデータ検出手段と、
前記埋め込みデータ検出手段によって検出された埋め込みデータと前記電子透かしデータとを照合する照合手段と、
前記照合手段による照合の結果に基づいて、前記音響信号が改ざんされているか否かを判定する改ざん判定手段と
を備える、改ざん検出装置。
【請求項９】
前記改ざん判定手段によって前記音響信号が改ざんされていると判定された場合、当該音響信号の改ざん箇所を特定する改ざん箇所特定手段
をさらに備える、請求項８に記載の改ざん検出装置。
【請求項１０】
前記改ざん箇所特定手段が、前記埋め込みデータと前記電子透かしデータとが一致しない箇所に基づいて、前記改ざん箇所を特定するように構成されている、
請求項９に記載の改ざん検出装置。
【請求項１１】
前記改ざん判定手段によって前記音響信号が改ざんされていると判定された場合、当該音響信号の少なくとも一部が別の音響信号に入れ替えられているか否かを判定する第１改ざん態様判定手段
をさらに備える、請求項８乃至１０の何れかに記載の改ざん検出装置。
【請求項１２】
前記改ざん判定手段によって前記音響信号が改ざんされていると判定された場合、当該音響信号の少なくとも一部に別の音響信号が付与されているか否かを判定する第２改ざん態様判定手段
をさらに備える、請求項８乃至１１の何れかに記載の改ざん検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルデータである音響信号（音声・音楽等）に対する改ざんを検出する改ざん検出方法及び改ざん検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、デジタル技術の進展に伴い、音声・音楽等の各種の音響信号がデジタルデータとして扱われている。今後この傾向はより顕著となり、様々な領域でデジタルデータの音響信号が用いられるようになることが予測される。
【０００３】
デジタルデータの場合、アナログデータと比べて加工処理が容易であるため、加工・編集するための種々の技術が既に多く存在しており、音響信号を対象にしたものも種々提案されている。例えば、特許文献１では、音素片データをピッチ変換して音声合成する際に自然な発音を得ることを可能にする音素片音声合成システムが提案されている。また、特許文献２では、所謂ＶＯＣＯＤＥＲタイプの音声合成系が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１０８１７７号公報
【特許文献２】特許第３２５１５５５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したような音声合成技術等を用いることにより、音響信号の加工・編集を容易に行うことが可能になる。その結果、例えば元の所有者が意図しない態様で音響信号が改ざんされる等の事態も生じ得る。しかしながら、現時点ではそのような音響信号に対する改ざんを検出することが困難であるため、改ざんが施された不正な複製データが拡散するおそれがある。
【０００６】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、デジタルデータである音響信号に対する改ざんを検出することができる改ざん検出方法及びその方法を実施する改ざん検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者等は、音響信号に対する改ざんの検出方法を種々検討した結果、マルチメディア情報ハイディング（ＭＩＨ：Multimedia Information Hiding）技術に着目し、音響信号に埋め込まれる電子透かしデータに基づいて当該音響信号の改ざんの有無を判定する方法を知見した。また、本発明者等は、このように電子透かしデータを用いることにより、違法コピー対策を兼ねて改ざんの検出を行うことができるため、様々な領域に応用可能であると考えた。これらの知見に基づいて、本発明者等は、以下に示す態様を発明した。
【０００８】
本発明の一の態様の改ざん検出方法は、蝸牛遅延特性を模擬する蝸牛遅延フィルタを用いて、デジタルデータである音響信号に位相変調を施すことにより、当該音響信号に電子透かしデータを埋め込むステップ（ａ）と、前記電子透かしデータが埋め込まれた前記音響信号を外部から取得するステップ（ｂ）と、前記蝸牛遅延フィルタが模擬する蝸牛遅延特性に基づいて、取得した前記音響信号に埋め込まれている埋め込みデータを検出するステップ（ｃ）と、検出した前記埋め込みデータと前記電子透かしデータとを照合するステップ（ｄ）と、照合の結果に基づいて、前記音響信号が改ざんされているか否かを判定するステップ（ｅ）とを有する。
【０００９】
この態様において、前記ステップ（ｅ）において前記音響信号が改ざんされていると判定した場合、当該音響信号の改ざん箇所を特定するステップ（ｆ）をさらに有するようにしてもよい。
【００１０】
また、前記態様の前記ステップ（ｆ）において、前記埋め込みデータと前記電子透かしデータとが一致しない箇所に基づいて、前記改ざん箇所を特定するようにしてもよい。
【００１１】
また、前記態様において、前記ステップ（ｅ）において前記音響信号が改ざんされていると判定した場合、当該音響信号の少なくとも一部が別の音響信号に入れ替えられているか否かを判定するステップ（ｇ）をさらに有するようにしてもよい。
【００１２】
また、前記態様において、前記ステップ（ｅ）において前記音響信号が改ざんされていると判定した場合、当該音響信号の少なくとも一部に別の音響信号が付与されているか否かを判定するステップ（ｈ）をさらに有するようにしてもよい。
【００１３】
また、前記態様の前記ステップ（ａ）において、前記電子透かしデータとして画像データを前記音響信号に埋め込むようにしてもよい。
【００１４】
また、前記態様において、前記電子透かしデータが埋め込まれている音響信号に基づいて、当該音響信号に位相変調を施した蝸牛遅延フィルタが模擬する蝸牛遅延特性を推定するステップ（ｉ）をさらに有し、前記ステップ（ｃ）において、前記ステップ（ｉ）によって推定された蝸牛遅延特性に基づいて、前記埋め込みデータを検出するようにしてもよい。
【００１５】
本発明の一の態様の改ざん検出装置は、蝸牛遅延特性を模擬する蝸牛遅延フィルタを用いて、デジタルデータである音響信号に位相変調を施すことにより、当該音響信号に電子透かしデータが埋め込まれた後に、当該音響信号に対する改ざんを検出する改ざん検出装置であって、前記音響信号を外部から取得する音響信号取得手段と、前記蝸牛遅延フィルタが模擬する蝸牛遅延特性に基づいて、前記音響信号取得手段によって取得された音響信号に埋め込まれている埋め込みデータを検出する埋め込みデータ検出手段と、前記埋め込みデータ検出手段によって検出された埋め込みデータと前記電子透かしデータとを照合する照合手段と、前記照合手段による照合の結果に基づいて、前記音響信号が改ざんされているか否かを判定する改ざん判定手段とを備える。
【００１６】
この態様において、前記改ざん判定手段によって前記音響信号が改ざんされていると判定された場合、当該音響信号の改ざん箇所を特定する改ざん箇所特定手段をさらに備えていてもよい。
【００１７】
また、前記態様において、前記改ざん箇所特定手段が、前記埋め込みデータと前記電子透かしデータとが一致しない箇所に基づいて、前記改ざん箇所を特定するように構成されていてもよい。
【００１８】
また、前記態様において、前記改ざん判定手段によって前記音響信号が改ざんされていると判定された場合、当該音響信号の少なくとも一部が別の音響信号に入れ替えられているか否かを判定する第１改ざん態様判定手段をさらに備えていてもよい。
【００１９】
また、前記態様において、前記改ざん判定手段によって前記音響信号が改ざんされていると判定された場合、当該音響信号の少なくとも一部に別の音響信号が付与されているか否かを判定する第２改ざん態様判定手段をさらに備えるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明に係る改ざん検出方法及び改ざん検出装置によれば、音響信号に対する改ざんの検出を適確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る改ざん検出システムの概要を示す説明図。
【図２】本発明の実施の形態１に係る電子透かし埋込装置の構成を示すブロック図。
【図３】本発明の実施の形態１に係る電子透かし埋込装置の構成を示す機能ブロック図。
【図４】本発明の実施の形態１に係る電子透かし埋込装置の構成を示す機能ブロック図。
【図５】本発明の実施の形態における電子透かし埋込装置が備える蝸牛遅延フィルタの特性を示すグラフ。
【図６】本発明の実施の形態１に係る改ざん検出装置の構成を示すブロック図。
【図７】本発明の実施の形態１に係る改ざん検出装置の構成を示す機能ブロック図。
【図８】本発明の実施の形態１に係る改ざん検出装置の構成を示す機能ブロック図。
【図９】蝸牛遅延フィルタの極及び零点を説明するためのグラフ。
【図１０】チャープｚ変換による周波数分析の結果を示すグラフ。
【図１１】本発明の実施の形態１における電子透かし埋込装置が実行する電子透かし埋込処理の手順を示すフローチャート。
【図１２】本発明の実施の形態１における改ざん検出装置が実行する埋め込みデータ検出処理の手順を示すフローチャート。
【図１３】本発明の実施の形態１における改ざん検出装置が実行する改ざん判定処理の手順を示すフローチャート。
【図１４】実施の形態２に係る電子透かし埋込装置及び改ざん検出装置の構成を示す機能ブロック図。
【図１５】実施の形態２における電子透かし埋込装置が実行する電子透かし埋込処理の手順を示すフローチャート。
【図１６】実施の形態２に係る電子透かし埋込装置の構成を示す機能ブロック図。
【図１７】埋め込みデータ検出処理（ノンブラインド検出）の手順を示すフローチャート。
【図１８】実施の形態２に係る改ざん検出装置の構成を示す機能ブロック図。
【図１９】客観評価実験の結果を示すグラフ。
【図２０】耐性評価試験の結果を示すグラフ。
【図２１】電子透かしデータとして用いるビットマップ画像の例を示す図。
【図２２】音響信号に対して改ざんを施さなかった場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２３】音響信号に対してＰＣＭ（G711）の音声符号化を行った場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２４】音響信号に対して低ＳＮＲの白色雑音を音響信号に対して付与した場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２５】音響信号に対して人工残響を付与した場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２６】音響信号に対して実環境の残響を付与した場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２７】音響信号に対してwaveletタイプの音声分析合成系で改変を行った場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２８】音響信号に対して短時間フーリエ変換対を利用した音声分析合成系で改変を行った場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図２９】音響信号に対して音素片合成による内容改変を行った場合における検出後のビットマップ画像を示す図。
【図３０】情報入替型改ざんの場合の音響信号の波形、ビット値が０及び１のときのスペクトルの差、及び検出値を示す図。
【図３１】改ざん検出装置が実行する改ざん態様判定処理の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。
【００２３】
本実施の形態では、人間の聴覚が備える蝸牛遅延（Cochlear Delay：ＣＤ）特性を利用して改ざん検出を実現する。以下、この蝸牛遅延特性について説明する。音信号が蝸牛内（前庭階及び鼓室階にある非圧縮性のリンパ液内）を伝搬するとき、それらの二つの階の間の圧力差によって生じる蝸牛の基底膜の振動（伝播）には、信号の周波数に依存して、多少の時間差がみられる。この現象が蝸牛遅延であり、音信号の周波数が低いほど遅延が長くなることが知られている。
【００２４】
文献「E. Aiba, S. Tanaka, M. Tsuzaki, and M. Unoki, “Judgment of perceptual synchrony between two pulses and its relation to the cochlear delays,” Proc. Fechner day 2007, 211-214, 2007」においては、上記の蝸牛遅延と音の同時性判断との間にどのような関係があるのかが検討されている。具体的には、（ａ）通常（蝸牛遅延操作なし）の調波複合音、（ｂ）蝸牛の基底膜上において蝸牛遅延を打ち消すような群遅延を与えた調波複合音、（ｃ）蝸牛遅延を増長するような群遅延を与えた調波複合音の三つの複合音を用いて聴覚心理物理実験を行い、その実験結果に基づいて、蝸牛遅延が音の同時性判断にどのような影響を与えるのかが検討されている。当該文献では、複合音（ｂ）よりも、複合音（ｃ）を用いた場合の方が、複合音（ａ）と同等の同時性判断を示すことが明らかにされている。
【００２５】
発明者等は、上述したような蝸牛遅延特性に着目し、電子透かしとして埋め込む情報のデータに応じて蝸牛遅延に似た遅延パターンを原信号に付与することにより、電子音響透かしを実現する方法を提案している（「Unoki, M. and Hamada, D. “Audio watermarking method based on the cochlear delay characteristics,”Proc. IIHMSP2008, 616-619, 2008」及び「Unoki, M. and Hamada, D. “Method of digital-audio watermarking based on cochlear delay characteristics,”Int. J. Innv. Comp., Inf. Cont., 6(3(B)), 1325-1346, 2010）」等）。
【００２６】
蝸牛遅延特性を用いた電子音響透かし技術の場合、知覚不可能性（埋め込み情報が利用者に知覚されず、埋め込みによる原信号の知覚可能な歪みが生じないこと）、頑健性（通常の信号変換処理及び埋め込み情報を削除するといった悪意のある攻撃に対して影響を受けないこと）、及び秘匿性（情報が埋め込まれていることに気付かせないこと、気付かれてもその情報を容易に検出されないこと）の３つを十分に満足する。
【００２７】
以下、上述した蝸牛遅延特性を用いた電子音響透かし技術を応用して実現される本実施の形態の詳細について説明する。なお、本明細書では、このように原信号を参照することなく電子透かしデータを検出することを「ブラインド検出」と称し、原信号を参照して電子透かしデータを検出することを「ノンブラインド検出」と称する。実施の形態１では「ブラインド検出」を行い、実施の形態２では「ノンブラインド検出」を行う。
【００２８】
（実施の形態１）
［改ざん検出システムの構成］
図１は、本発明の実施の形態１に係る改ざん検出システムの概要を示す説明図である。図１に示すように、本実施の形態の改ざん検出システムは、音響信号に対して電子透かしデータを埋め込む電子透かし埋込装置１と、音響信号に対する改ざんを検出する改ざん検出装置２とを備えている。音響信号の所有者は、所有している音響信号を電子透かし埋込装置１に対して入力する。電子透かし埋込装置１は、音響信号の入力を受けて、当該音響信号に対して電子透かしデータを埋め込む。このようにして生成された電子透かしデータ入りの音響信号（以下、「透かし入り音響信号」という）は、インターネット等の通信ネットワーク及びその他の手段を介して各利用者に対して配布される。
【００２９】
各利用者の中に、透かし入り音響信号に対してその一部を書き換える等の処理を施すことにより改ざんを行う改ざん者が現れた場合、その改ざん者によって作成された改ざん音響信号が不正に配布される。その不正に配布された改ざん音響信号を取得した改ざん検出装置２は、電子透かし埋込装置１によって音響信号に埋め込まれた電子透かしデータを用いて、当該改ざん音響信号における改ざんを検出する。
【００３０】
このように、本実施の形態の改ざん検出システムによる改ざん検出は、電子透かし埋込装置１及び改ざん検出装置２が協働することにより実現される。以下、これらの各装置の詳細な構成について説明する。
【００３１】
［電子透かし埋込装置の構成］
図２は、本発明の実施の形態１に係る電子透かし埋込装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、電子透かし埋込装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、信号入力部１４、信号出力部１５及びハードディスク１６を備えており、これらのＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、信号入力部１４、信号出力部１５及びハードディスク１６は、バス１７によって接続されている。
【００３２】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２及びハードディスク１６に記憶されているコンピュータプログラムを実行する。これにより、電子透かし埋込装置１は、後述するような動作を実行し、音響信号に対する電子透かしデータの埋め込みを実現する。
【００３３】
ＲＯＭ１２は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、又はＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１１によって実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いられるデータ等を記憶している。
【００３４】
ＲＡＭ１３は、ＳＲＡＭまたはＤＲＡＭ等によって構成されており、ハードディスク１６に記憶されているプログラムの読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１の作業領域としても利用される。
【００３５】
信号入力部１４は、処理対象となる原信号である音響信号及びその音響信号に埋め込まれる電子透かしデータを生成するための所有者情報（所有者を識別するための識別情報等）の入力を、外部の装置から受け付ける。また、信号出力部１５は、電子透かしデータが埋め込まれた透かし入り音響信号を外部の装置へ出力する。
【００３６】
本実施の形態においては、音響透かしデータとしてビットマップ形式の画像データを用いる。但し、テキストデータ等の他の形式のデータを音響透かしデータとして用いることも可能である。なお、本実施の形態のように音響透かしデータとして画像データを用いた場合、後述するように、不正な処理により音響透かしデータがどの程度壊れたのかを視覚的に確認することができる等のメリットがある。
【００３７】
また、本実施の形態において、原信号である音響信号はデジタルデータである。しかし、当該音響信号がアナログデータであってもよく、その場合は、Ａ／Ｄ変換機能を備えた信号入力部１４が、入力された音響信号をＡ／Ｄ変換することによりデジタルデータに変換した上で、その後の処理を行うようにすればよい。
【００３８】
ハードディスク１６には、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、並びにＣＰＵ１１に実行させるための種々のコンピュータプログラムおよび当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータ等がインストールされている。このコンピュータプログラムには、電子透かしデータの埋め込みを行うための電子透かし埋込プログラム１６Ａが含まれる。
【００３９】
ハードディスク１６にインストールされる電子透かし埋込プログラム１６Ａは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、またはＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等の外部記憶装置（図示せず）を介して、可搬型記録媒体から読み出される。
【００４０】
なお、このように可搬型記録媒体によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）を介して電子透かし埋込装置１と通信可能に接続された外部の装置から電子透かし埋込プログラム１６Ａを提供することも可能である。例えば、電子透かし埋込プログラム１６Ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されている場合において、このサーバコンピュータに電子透かし埋込装置１がアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク１６にインストールすることも可能である。
【００４１】
ハードディスク１６には、例えば米マイクロソフト社が製造販売するWindows（登録商標）等のマルチタスクオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明において、本実施の形態に係る電子透かし埋込プログラム１６Ａは当該オペレーティングシステム上で動作するものとする。
【００４２】
次に、上記の電子透かし埋込装置１の構成を、図３及び図４に示す機能ブロック図を参照しながら説明する。
図３は、ＣＰＵ１１の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すとおり、ＣＰＵ１１は、電子透かしデータ生成部１０１と、電子透かしデータ埋込部１０２と、符号化処理部１０３とを備えている。電子透かしデータ生成部１０１は、信号入力部１４を介して外部から供給された所有者情報を用いてビット列のデータである画像データ（電子透かしデータ）を生成する。この生成は、ハッシュ法等を用いて行われる。
【００４３】
電子透かしデータ埋込部１０２は、電子透かしデータ生成部１０１によって生成された電子透かしデータを、外部から供給された音響信号に対して埋め込むことによって透かし入り音響信号を生成する。この電子透かしデータ埋込部１０２の詳細な構成については図４を参照しながら後述する。
【００４４】
符号化処理部１０３は、電子透かしデータ埋込部１０２によって生成された透かし入り音響信号をその後の利用に適した形式に変換する。具体的に説明すると、符号化処理部１０３は、透かし入り音響信号を音声ファイル用のＷＡＶ形式又はＭＰ３形式に変換したり、Ｇ．７２９等の特定の音声圧縮アルゴリズムを用いて音声通話用の信号に変換したり等の処理を実行する。符号化処理部１０３は、変換した後の透かし入り音響信号を、信号出力部１５を介して外部へ出力する。
【００４５】
次に、電子透かしデータ埋込部１０２の詳細について説明する。図４は、電子透かしデータ埋込部１０２の構成を示す機能ブロック図である。なお、以下において、ｎはサンプリング番号を、ｋは音響信号のフレーム番号をそれぞれ示している。
図４に示すように、電子透かしデータ埋込部１０２は、音響信号ｘ（ｎ）をフレーム化するフレーム処理部１０２ａと、２つの蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び１０２ｃと、電子透かしデータｓ（ｋ）の値に応じて第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃの何れかを選択するフィルタ選択部１０２ｄとを備えている。
【００４６】
フィルタ選択部１０２ｄは、電子透かしデータのビット値が“０”である場合に第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂを選択し、同じく“１”である場合に第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃを選択する。第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃでは、後述するようにして音響信号に群遅延を与える。このようにして群遅延が付与された音響信号が統合され、電子透かしデータが埋め込まれた音響信号である透かし入り音響信号ｙ（ｎ）が生成される。
【００４７】
なお、本実施の形態において、これらの電子透かしデータ生成部１０１、電子透かしデータ埋込部１０２（フレーム処理部１０２ａ、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃ、並びにフィルタ選択部１０２ｄ）、及び符号化処理部１０３は、ＣＰＵ１１が電子透かし埋込プログラム１６Ａを実行することによって実現される。
【００４８】
［蝸牛遅延フィルタ］
以下、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃの詳細について説明する。これらの第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃは、人間の聴覚の蝸牛遅延特性を模擬したデジタルフィルタであり、具体的には、振幅成分にはまったく影響を与えず、位相特性のみを変化させる全域通過フィルタで構成される。
【００４９】
本実施の形態において、蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び１０２ｃは、以下の式（１）の伝達関数Ｈ（ｚ）により定義される１次の無限インパルス応答型全域通過フィルタで構成される。
【数１】
0005889601.tif 000002
ここで、ｂｍはＨｍ（ｚ）のフィルタ係数を表している。
このように、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃを１次の無限インパルス応答型全域通過フィルタで構成することにより、高速な処理が可能になる。
【００５０】
なお、無限インパルス応答型全域通過フィルタの群遅延特性が蝸牛遅延特性をより正確に表していれば、フィルタ次数は１次以上であってもよく、また、フィルタのカスケード段数は１段以上であってもよい。
【００５１】
第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃにより与えられる群遅延γｍ（ω）は以下の式（２）により算出される。
【数２】
0005889601.tif 000003
【００５２】
図５は、本発明の実施の形態１における電子透かし埋込装置１が備える第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃの特性を示すグラフである。図５において、縦軸は群遅延を、横軸は音響信号の周波数をそれぞれ示している。
【００５３】
図５において、細い実線は、人間の聴覚における蝸牛遅延を１／１０倍に縮小した蝸牛遅延特性を示している。また、太い実線は、フィルタ係数ｂ＝0.795の場合に上記式１により定義される第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂの特性を示し、破線は、フィルタ係数ｂ＝0.865の場合に同じく定義される第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃの特性を示している。
【００５４】
なお、図５において細い実線で示されている蝸牛遅延特性は、「T. Dau, O. Wegner, V. Mellert, and B. Kollmeier, “Auditory brainstem responses (ABR) with optimized chirp signals compensating basilar membrane dispersion,” J. Acoust. Soc. Am., 107, 1530-1540, 2000」を参考にして定めたものである。
【００５５】
以上より、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃを音響信号にかけると、実際の蝸牛遅延の１／１０倍の蝸牛遅延を当該音響信号に付与することになる。したがって、人間の実際の蝸牛遅延特性を近似するためには、このような蝸牛遅延フィルタを１０段カスケード接続する必要がある。しかし、実際と同様の蝸牛遅延量を音響信号に与えることにすると、その音響信号を知覚する際の群遅延量は実際の蝸牛遅延量の２倍になってしまうため、遅延が大きすぎると考えられる。そこで、本実施の形態においては、上記のように実際の蝸牛遅延の１／１０倍の蝸牛遅延を音響信号に与えることにしている。
【００５６】
本実施の形態において、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃはそれぞれ、下記の式（３）及び式（４）にしたがって、原信号である音響信号ｘ（ｎ）に蝸牛遅延パターンを付与し、中間信号ｗ０（ｎ）及びｗ１（ｎ）を得る。そして、フィルタ選択部１０３が、電子透かしデータのビット値に応じて、フレーム毎に中間信号ｗ０（ｎ）及びｗ１（ｎ）を選択・統合することにより、下記の式（５）に示す透かし入り音響信号ｙ（ｎ）を取得する。
【数３】
0005889601.tif 000004
ただし、（ｋ−１）ΔＷ＜ｎ≦ｋΔＷを満足する。ここで、ΔＷ（＝ｆs／Ｎbit）はフレーム長であり、ｆsは原信号のサンプリング周波数を、Ｎbitは１秒あたりの情報埋込ビットレートをそれぞれ表している。
【００５７】
［改ざん検出装置の構成］
図６は、本発明の実施の形態１に係る改ざん検出装置の構成を示すブロック図である。図６に示すように、改ざん検出装置２は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、信号入力部２４、ハードディスク２５、表示部２６、及び音響出力部２７を備えており、これらのＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、信号入力部２４、ハードディスク２５、表示部２６、及び音響出力部２７は、バス２８によって接続されている。
【００５８】
ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３のそれぞれについては、電子透かし埋込装置１が備えるＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３と同様であるので、説明を省略する。
【００５９】
信号入力部２４は、改ざん検出の対象となる音響信号の入力を外部の装置から受け付ける。この音響信号には、電子透かし埋込装置１によって生成された透かし入り音響信号及びその透かし入り音響信号に改ざんが施されることにより生成される改ざん音響信号が含まれる。
【００６０】
ハードディスク２５には、電子透かし埋込装置１の場合と同様に、オペレーティングシステム及びＣＰＵ２１に実行させるための種々のコンピュータプログラム等がインストールされている。このコンピュータプログラムには、改ざん検出の対象となる音響信号に埋め込まれている埋め込みデータを検出し、その検出された埋め込みデータに基づいて改ざんの有無を判定する改ざん検出プログラム２５Ａが含まれる。
【００６１】
電子透かし埋込プログラム１６Ａの場合と同様に、ハードディスク２５にインストールされる改ざん検出プログラム２５Ａは、可搬型記録媒体によって提供されてもよく、電気通信回線を介して提供されてもよい。また、この改ざん検出プログラム２５Ａは、電子透かし埋込プログラム１６Ａの場合と同様に、ハードディスク２５にインストールされているオペレーティングシステム上で動作するものとする。
【００６２】
表示部２６は、液晶ディスプレイ等で構成されており、ＣＰＵ２１の指示にしたがって画像（画面）を表示する。また、音響出力部２７は、スピーカ等で構成されており、ＣＰＵ２１の指示にしたがって音響信号を出力する。
【００６３】
次に、上記の改ざん検出装置２の構成を、図７及び図８に示す機能ブロック図を参照しながら説明する。
図７は、ＣＰＵ２１の構成を示す機能ブロック図である。図７に示すとおり、ＣＰＵ２１は、埋め込みデータ検出部２０１と、電子透かしデータ生成部２０２と、データ照合部２０３と、改ざん検出部２０４とを備えている。埋め込みデータ検出部２０１は、信号入力部２４を介して外部から供給された音響信号に埋め込まれている埋込データを検出する。この埋め込みデータ検出部２０１の詳細な構成については図８を参照しながら後述する。
【００６４】
電子透かしデータ生成部２０２は、上述した電子透かしデータ生成部１０１と同様に、信号入力部１４を介して外部から供給された所有者情報を用いてビット列のデータである画像データ（電子透かしデータ）を生成する。ここで、この所有者情報は、電子透かし埋込装置１の電子透かしデータ生成部１０１に供給されるものと同一である。したがって、電子透かし埋込装置１及び改ざん検出装置２では同一の電子透かしデータが生成されることになる。
【００６５】
データ照合部２０３は、埋め込みデータ検出部２０１によって検出された埋め込みデータと、電子透かしデータ生成部２０２によって生成された電子透かしデータとの照合を行う。改ざん検出部２０４は、データ照合部２０３による照合の結果に基づいて、改ざん検出対象の音響信号に対する改ざんの有無を判定する。
【００６６】
次に、埋め込みデータ埋込部２０１の詳細について説明する。図８は、埋め込みデータ検出部２０１の構成を示す機能ブロック図である。図８に示すように、埋め込みデータ検出部２０１は、外部から取得された改ざん検出対象の音響信号ｙ（ｎ）をフレーム化するフレーム処理部２０１ａと、フレーム化された音響信号ｙ（ｎ）に対して、チャープｚ変換を施す２つのチャープｚ変換部２０１ｂ及び２０１ｃと、これらの第１チャープｚ変換部２０１ｂ及び第２チャープｚ変換部２０１ｃによるチャープｚ変換の結果に基づいて、埋め込みデータのビット値を検出するビット値検出部２０１ｄとを備えている。
【００６７】
なお、本実施の形態において、これらの埋め込みデータ検出部２０１（フレーム処理部２０１ａ、第１チャープｚ変換部２０１ｂ及び第２チャープｚ変換部２０１ｃ、並びにビット値検出部２０１ｄ）、電子透かしデータ生成部２０２、データ照合部２０３、及び改ざん検出部２０４は、ＣＰＵ２１が改ざん検出プログラム２５Ａを実行することによって実現される。
【００６８】
［チャープｚ変換］
第１チャープｚ変換部２０１ｂ及び第２チャープｚ変換部２０１ｃが実行するチャープｚ変換（ＣＺＴ）は、周波数スペクトルのフレキシブルな分析を可能とする手法として知られ（例えば、「Wang, T. T. “The segmented chirp z-transform and its application in spectrum analysis,” IEEE Trans. Instrumentation and measurement, 39(2), 318-323,  1990」を参照）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）の実装にも活用されている。このチャープｚ変換は、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）と比較して、周波数分解能及び周波数応答のダイナミックレンジを自由に変えられるという特徴を有している。また、ｚ平面上で任意のＭ点でのｚ変換を効率良く求めることができるという特徴も有している。
【００６９】
一般に、チャープｚ変換は、ｚ＝ｒexp（ｊωｎ）でＮ点のＤＦＴと結ばれる（大きさｒ＝１で正規化周波数ωｎ＝２πｎ／Ｎのとき単位円周上のＤＦＴと等価である）関係にある。ここで、チャープｚ変換は下記の式（６）により表される。
【数４】
0005889601.tif 000005
ただし、Ａ＝Ａ０ｅｘｐ（ｊ２πθ０）、Ｗ＝Ｗ０ｅｘｐ（ｊ２πφ０）である。ここで、θ０及びφ０は初期位相である。上述したように、Ａ＝１、Ｍ＝Ｎ、Ｗ＝ｅｘｐ（−ｊ２π／Ｎ）のとき、ＣＺＴはＤＦＴに一致する。
【００７０】
［ブラインド検出の原理］
本実施の形態では、上記のチャープｚ変換を用いることにより、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃを用いて音響信号に埋め込まれた電子透かしデータのブラインド検出を実現する。以下、このブラインド検出の原理について説明する。
【００７１】
第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃの極及び零点は、図９に示すとおりに配置される。これらの蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び１０２ｃは、上述したように１次ＩＩＲ型全域通過フィルタであり、その特徴として極（図９中の“×”）及び零点（図９中の“○”）は中心点から単位円に向かって垂線を描いたときに交差する半径及びその逆数（ｂｍ及び１／ｂｍ）の関係にある。一般に、ｂｍの値が減少するにしたがい、極は中心点に近付き、零点は単位円から外側に向かって離れていく。反対に、ｂｍの値が増加するにしたがい、極及び零点は互いに単位円に向かって近付いていく。この場合の群遅延量は、図５に示すように、ｂｍの値の増加とともに増加する。
【００７２】
改ざん検出対象の音響信号ｙ（ｎ）は、上述したような遅延情報が埋め込まれた信号として観測されることになる。そのため、ｙ（ｎ）から遅延情報、すなわち遅延情報の付与に利用された蝸牛遅延フィルタの極及び零点の位置を推定することにより、ブラインド検出を実現することができる。
【００７３】
なお、原信号ｘ（ｎ）自体も数列の特性として極及び零点を持つため（音源が有界であるとして、その信号の減衰に関係する極など）、観測信号ｙ（ｎ）から仮に極及び零点の位置を推定できたとしても、それはＩＩＲ型全域通過フィルタ（蝸牛遅延フィルタ）によって付与されたものなのか、原信号そのものが持つものであるのかを見極める必要がある。
【００７４】
チャープｚ変換を用いることにより、蝸牛遅延フィルタの極及び零点の位置を推定することができることを示すために、上記の式（１）の蝸牛遅延フィルタの零点ｒ＝１／ｂｍを通るようにｒを選択して、原信号ｘ（ｎ）及び遅延情報を埋め込んだ信号ｙ（ｎ）をチャープｚ変換（Ａ＝ｒ、Ｍ＝Ｎ、Ｗ＝ｅｘｐ（−ｊ２π／Ｎ））することにより周波数分析を行う。
【００７５】
以下、原信号である楽器音をｘ（ｎ）とし、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃを利用して“AIS-Lab.”の電子透かしデータを埋め込んだ信号をｙ（ｎ）とする。ここでは、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃはいずれも直流成分のところに極及び零点を配置しており、ｒ＝１／ｂ０又はｒ＝１／ｂ１としたチャープｚ変換の周波数分析を行う。なお、サンプリング周波数は４４．１ｋＨｚ、ビットレートはＮｂｉｔ＝４ｂｐｓとして、１フレーム（２５０ｍｓ）に１ビット相当の遅延情報を埋め込むものとする。
【００７６】
図１０は、その分析結果を示すグラフである。図１０（ａ）乃至（ｉ）は、左から右にフレーム＃１でのｘ（ｎ）、フレーム＃１でのｙ（ｎ）、フレーム＃２のｙ（ｎ）の周波数スペクトルを、上から下にｒ＝１、ｒ＝１／ｂ０、ｒ＝１／ｂ１でのチャープｚ変換により分析した結果をそれぞれ示している。図１０（ｇ）に示すように、ｘ（ｎ）に関する分析結果では、極及び零点配置の周波数付近でのスペクトルには特段変化がみられない。他方、フレーム＃１のｙ（ｎ）ではｒ＝１／ｂ１でのチャープｚ変換の結果（図１０（ｈ））において、フレーム＃２のｙ（ｎ）ではｒ＝１／ｂ０でのチャープｚ変換の結果（図１０（ｆ））において、最も低い周波数領域（直流成分から低周波数域までの範囲；例えば図５に示す遅延が見られる周波数帯）のところでスペクトル成分が劇的に減少していることがわかる（図中の矢印で示す箇所）。これは、零点の影響によるディップ（くぼみ）に対応しているため、原理的にはその大きさは−∞ｄＢになる。それ以外の分析（ｒ＝１、ｒ＝１／ｂ０（フレーム＃１の場合）、及びｒ＝１／ｂ１（フレーム＃２の場合））では、最も低い周波数のところでスペクトル成分の変化はほとんど見られない（すなわち、−∞ｄＢ（線形で０）に近付かない）。なお、この結果に関しては、他のフレーム及び他の対象信号でも同様のことが起こることが確認されている。
【００７７】
以上より、対象信号に係わらず、蝸牛遅延フィルタの零点を交差するようにｚ平面上の軌跡に沿ってチャープｚ変換を行うことにより、ｙ（ｎ）から蝸牛遅延フィルタの零点の位置を推定することが可能であることが分かる。なお、原理的には、ｒを零点ではなく極の値にしてチャープｚ変換を行うことも可能である（極の場合は∞ｄＢのスペクトルピークを得ることになる）が、計算機上でのダイナミックレンジ内のオーバーフローを検出しなければならないため、零点を用いる方が望ましい。零点を利用する場合は、ダイナミックレンジ内の０を探せばよいため、より容易な処理で足りることになる。
【００７８】
本実施の形態では、第１チャープｚ変換部２０２ｂがｒ＝１/ｂ０のｚ平面上の軌跡に沿ったチャープｚ変換を行い、第２チャープｚ変換部２０２ｃがｒ＝１/ｂ１のｚ平面上の軌跡に沿ったチャープｚ変換を行う。これらのチャープｚ変換の結果を用いることにより、対象信号が、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ（フィルタ係数ｂ０）及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃ（フィルタ係数ｂ１）の何れにより群遅延が与えられたものであるのかを推定することが可能になる。
【００７９】
［電子透かし埋込装置１及び改ざん検出装置２の動作］
次に、上述したように構成された本実施の形態の電子透かし埋込装置１及び改ざん検出装置２の動作について、図１１乃至図１３に示すフローチャートと図４及び図８等とを参照しながら説明する。
【００８０】
［電子透かし埋込処理］
図１１は、本発明の実施の形態１における電子透かし埋込装置１が実行する電子透かし埋込処理の手順を示すフローチャートである。
電子透かし埋込装置１は、フレーム処理部１０２ａにおいて、外部から入力された音響信号（原信号）を各フレームに分割する（Ｓ１０１）。次に、電子透かし埋込装置１は、フィルタ選択部１０２ｄにおいて、電子透かしデータのビット値に応じて適用する蝸牛遅延フィルタの選択を行う。具体的には、２進数表現のデータである電子透かしデータ（本実施の形態では画像データ）のビット値が“０”及び“１”の何れであるかを判定し（Ｓ１０２）、その判定結果に応じて第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃの何れかを選択する。
【００８１】
ステップＳ１０２において電子透かしデータのビット値が“０”であると判定した場合（Ｓ１０２で“０”）、電子透かし埋込装置１は、第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂを用いて、音響信号（原信号）に対して位相変調を施す（Ｓ１０３）。他方、電子透かしデータのビット値が“１”であると判定した場合（Ｓ１０２で“１”）、電子透かし埋込装置１は、第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃを用いて、音響信号（原信号）に対して位相変調を施す（Ｓ１０４）。これらのステップＳ１０３及びＳ１０４により、電子透かしデータが音響信号に対して埋め込まれることになる。
【００８２】
次に、電子透かし埋込装置１は、当該フレームに埋め込む電子透かしデータのすべてのビットが処理されたか否かを判定する（Ｓ１０５）。ここでまだ処理されていないビットがあると判定した場合（Ｓ１０５でＮＯ）、電子透かし埋込装置１は、ステップＳ１０２へ戻り、それ以降の処理を繰り返す。他方、すべてのビットが処理されたと判定した場合（Ｓ１０５でＹＥＳ）、電子透かし埋込装置１は、ステップＳ１０３及びＳ１０４により電子透かしデータの各ビットが埋め込まれた音響信号を接合することにより、透かし入り音響信号を生成する（Ｓ１０６）。
【００８３】
上記の電子透かし埋込処理をすべてのフレームについて行い、それらを接続することにより、透かし入り音響信号ｙ（ｎ）が生成される。なお、フレームの接続箇所に不連続点が生じることにより（スペクトル拡散の原因でもある）知覚不可能性に影響が出ることを防止するために、接続部前のフレームの後ろ数点（１ｍｓ程度）をSpline補間で滑らかにすることが望ましい。
【００８４】
以上のようにして生成された透かし入り音響信号は、上述したように、符号化処理部１０３により適宜の形式に変換され、利用者に配布すべく外部に出力される。
【００８５】
［改ざん検出処理］
次に、上述したようにして電子透かしデータが埋め込まれた透かし入り音響信号が各利用者に配布された後、改ざん検出装置２が外部から取得した音響信号に対して改ざんが施されているか否かを判定する改ざん検出処理について、（ａ）埋め込みデータ検出処理（ブラインド検出）及び（ｂ）改ざん判定処理の２つに分けて説明する。なお、音響信号の取得の態様としては、インターネット等の通信ネットワークを介して取得したり、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体から取得したり等、様々なものが想定される。
【００８６】
本実施の形態では、上述したように、原信号を参照しないブラインド検出を行う。なお、改ざん検出装置２は、電子透かし埋込装置１により電子透かしデータが埋め込まれた際のビットレートを示す情報を記憶しており、当該情報に基づいて下記のセグメントの設定を行うものとする。
【００８７】
（ａ）埋め込みデータ検出処理（ブラインド検出）
図１２は、本発明の実施の形態１における改ざん検出装置２が実行する埋め込みデータ検出処理の手順を示すフローチャートである。
改ざん検出装置２は、フレーム処理部２０１ａにおいて、外部から取得した改ざん検出対象の音響信号を各フレームに分割する（Ｓ２０１）。次に、改ざん検出装置２は、処理対象のセグメントを設定し（Ｓ２０２）、第１チャープｚ変換部２０１ｂにおいて、当該セグメントの音響信号に対してチャープｚ変換を行う（Ｓ２０３）。さらに、第２チャープｚ変換部２０１ｃにおいて、同じ音響信号に対してチャープｚ変換を行う（Ｓ２０４）。
【００８８】
次に、改ざん検出装置２は、ステップＳ２０３及びＳ２０４により得られた２つの周波数スペクトルのうちの何れが、最も低い周波数でのスペクトルの値が急激に減少しているか否かを判定し、その判定結果に基づき、当該音響信号に対して位相変調を施した蝸牛遅延フィルタの零点を推定する（Ｓ２０５）。本実施の形態の場合、上記のようにスペクトルの値が急激に減少しているのが第１チャープｚ変換部２０１ｂにより得られた周波数スペクトルである場合は当該零点が１／ｂ０であると推定され、同じく第２チャープｚ変換部２０１ｃにより得られた周波数スペクトルである場合は当該零点が１／ｂ１であると推定される。
【００８９】
次に、改ざん検出装置２は、ビット値検出部２０１ｄにおいて、ステップＳ２０５により推定された蝸牛遅延フィルタの零点が１／ｂ０及び１／ｂ１の何れであるかを判定し（Ｓ２０６）、１／ｂ０と判定した場合（Ｓ２０６で“１／ｂ０”）はビット値“０”を検出する（Ｓ２０７）。他方、１／ｂ１と判定した場合（Ｓ２０６で“１／ｂ１”）はビット値“１”を検出する（Ｓ２０８）。
【００９０】
その後、改ざん検出装置２は、処理対象のフレームのすべてのセグメントについて処理を行ったか否かを判定する（Ｓ２０９）。ここで、まだ処理を行っていないセグメントがあると判定した場合（Ｓ２０９でＮＯ）、改ざん検出装置２は、ステップＳ２０２へ戻り、それ以降の処理を繰り返す。他方、すべてのセグメントについて処理を行ったと判定した場合（Ｓ２０９でＹＥＳ）、改ざん検出装置２は、ステップＳ２０７及びＳ２０８においてビット値検出部２０３により検出したビット値を接合することにより、埋め込みデータを復元する（Ｓ２１０）。
【００９１】
以上のようにして、蝸牛遅延フィルタを用いて音響信号に埋め込まれた埋め込みデータをブラインド検出することができる。
【００９２】
（ｂ）改ざん判定処理
図１３は、本発明の実施の形態１における改ざん検出装置２が実行する改ざん判定処理の手順を示すフローチャートである。
改ざん検出装置２は、データ照合部２０３において、電子透かしデータ生成部２０２によって生成された電子透かしデータ（ビット列）と、埋め込みデータ検出部２０１により上述したようにして検出されて復元された埋め込みデータ（ビット列）とをビット毎に照合する（Ｓ３０１）。その結果、両データにおける全てのビットについてビット値が一致した場合（Ｓ３０２でＹＥＳ）、改ざん検出装置２は、改ざん検出対象の音響信号からは改ざんが検出されなかったことを示す改ざん非検出メッセージを表示部２６にて表示する（Ｓ３０３）。他方、不一致のビット値が一つでもあった場合（Ｓ３０２でＮＯ）、改ざん検出装置２は、不一致ビットを特定し（Ｓ３０４）、そのビットについて改ざんがなされていることを示す改ざん検出メッセージを表示部２６にて表示する（Ｓ３０５）。
【００９３】
このように、本実施の形態では、音響信号に対して改ざんがなされているか否か、及び改ざんがなされている場合に音響信号中のどのビットが改ざんされているのかを判定することができる。
【００９４】
なお、改ざん検出装置２は、ユーザからの指示にしたがって、又は上記のステップＳ３０５により改ざん検出メッセージを表示する場合に、改ざんが検出された音響信号のすべて、又は改ざんされているビットを含むその一部を、音響出力部２７にて出力するようにしてもよい。この場合、改ざんされているビット部分を出力する際に、当該部分が改ざんされていることを表示部２６にて表示することが望ましい。これにより、ユーザは、どの部分が改ざんされているのかを容易に確認することが可能である。
【００９５】
本実施の形態のように蝸牛遅延フィルタを用いた場合、電子透かしデータは、音響信号に対して信号変換（音声符号化）が行われたときは壊れにくく、他方、音響信号に対して改ざんが行われたときは壊れやすくなる。そのため、本実施の形態の場合、電子透かしデータの壊れ度合いを測定することにより、改ざんの有無を適確に判別することが可能になる。
【００９６】
（実施の形態２）
実施の形態２では、ノンブラインド検出により埋め込みデータの検出を行う。以下、実施の形態２の電子透かし埋込装置及び改ざん検出装置の構成及び動作について説明する。なお、これらの電子透かし埋込装置及び改ざん検出装置のハードウェア構成については実施の形態１の場合と同様であるので説明を省略する。
【００９７】
［電子透かし埋込装置及び改ざん検出装置の構成］
図１４は、実施の形態２に係る電子透かし埋込装置及び改ざん検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図１４に示すように、電子透かし埋込装置３は、電子透かしデータを所定の表現のデータに変換する符号化部３０１と、第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂと、後述する選択的荷重和処理を実行する選択的荷重和接合部３０３とを備えている。本実施の形態において、これらの符号化部３０１、第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂ、並びに選択的荷重和接合部３０３は、電子透かし埋込装置３のＣＰＵが、後述する電子透かし埋込処理のための電子透かし埋込プログラムを実行することによって実現される。なお、第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂは、実施の形態１における第１蝸牛遅延フィルタ１０２ｂ及び第２蝸牛遅延フィルタ１０２ｃと同様であるので、説明を省略する
【００９８】
また、改ざん検出装置４は、図１４に示すように、改ざん検出対象の音響信号及び音響信号（原信号）の位相スペクトルをそれぞれ求める位相算出部４０１ａ及び４０１ｂと、両音響信号の位相差を検出する位相差検出部４０２と、埋め込みデータを復元する復号部４０３とを備えている。本実施の形態において、これらの位相算出部４０１ａ及び４０１ｂ、位相差検出部４０２、並びに復号部４０３は、改ざん検出装置４のＣＰＵが、後述する改ざん検出処理のための改ざん検出プログラムを実行することによって実現される。
【００９９】
［電子透かし埋込装置及び改ざん検出装置の動作］
次に、上述したように構成された本実施の形態の電子透かし埋込装置３及び改ざん検出装置４の動作について説明する。
【０１００】
［電子透かし埋込処理］
図１５は、実施の形態２における電子透かし埋込装置３が実行する電子透かし埋込処理の手順を示すフローチャートである。
電子透かし埋込装置３は、符号化部３０１において、音響信号に埋め込む電子透かしデータを、２進数表現のデータに変換する（Ｓ４０１）。この電子透かしデータは、実施の形態１の場合と同様に、ビットマップ形式の画像データである。
このようにして２進数表現に変換された電子透かしデータは、選択的荷重和接合部３０３に出力される。
【０１０１】
次に、電子透かし埋込装置３は、第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂを用いて、外部から入力された音響信号（原信号）に対して位相変調を施す（Ｓ４０２）。その結果、人工的に蝸牛遅延が付加された二つの音響信号が生成されることになる。
このようにして第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂを用いて位相変調された二つの音響信号は、選択的荷重和接合部３０３に出力される。
【０１０２】
次に、電子透かし埋込装置３は、選択的荷重和接合部３０３において、以下のような選択的荷重和処理を実行して電子透かしデータを、位相変調された音響信号に埋め込む（Ｓ４０３）。
選択的荷重和処理では、電子透かしデータのビットが０のときは第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａから出力された音響信号が、１のときは第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂから出力された音響信号がそれぞれ選択される。そして、これらの選択された音響信号同士が接合されることにより、電子透かしデータが埋め込まれた透かし入り音響信号が生成される。
【０１０３】
ここで、その接合した部分において急激な位相変化が起こらないように、音響信号同士を荷重和することにより、音響信号の接合が行われる。この荷重和処理は、例えばramped-cosの荷重を付与する等して行われる。このような荷重和処理を行うことにより、透かし入り音響信号の歪みが軽減される。
【０１０４】
以上の電子透かし埋込処理を式で表すと次のようになる。図１６に示す概念図も参照しながら説明する。なお、以下において、ｎはサンプリング番号を、ｋは音響信号のフレーム番号をそれぞれ示している。
まず、ステップＳ４０１において、電子透かしデータが２進数表現のデータｓ（ｋ）へと変換される。
【０１０５】
次に、原信号である音響信号をｘ（ｎ）とし、第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂそれぞれをＨ0（ｚ）及びＨ1（ｚ）とすると、上記のステップＳ４０２において、位相変調が施された二つの音響信号（ｗ0（ｎ）、ｗ1（ｎ））が上述した式３及び式４により生成される。
【０１０６】
そして、ステップＳ４０３において、電子透かしデータｓ（ｋ）のビットが０であるか１であるかに応じてｗ0（ｎ）又はｗ1（ｎ）が選択され、上述した式５のとおり、透かし入り音響信号ｙ（ｎ）が生成される。
【０１０７】
［改ざん検出処理］
本実施の形態においても、実施の形態１の場合と同様、改ざん検出処理には埋め込みデータ検出処理及び改ざん判定処理が含まれる。このうち、改ざん判定処理については実施の形態１の場合と同様であるので説明を省略する。以下、埋め込みデータ検出処理（ノンブラインド検出）について説明する。
【０１０８】
上述したように、本実施の形態における電子透かし埋込処理では、二つの蝸牛遅延フィルタによって位相変調された二つの音響信号を、時間毎に切り替えることにより、透かし入り音響信号を生成している。これらの二つの音響信号は、原信号に位相変調をかけたものであるため、原信号と透かし入り音響信号との位相特性の差を用いることにより、透かし入り音響信号が、上記の二つの蝸牛遅延フィルタの何れの蝸牛遅延フィルタによって位相変調された信号であるのかを特定することができる。埋め込みデータ検出処理（ノンブラインド検出）は、このような性質を利用して改ざん検出対象の音響信号に埋め込まれている埋め込みデータの検出を行うものである。
【０１０９】
図１７は、埋め込みデータ検出処理（ノンブラインド検出）の手順を示すフローチャートである。
改ざん検出装置４は、位相算出部４０１ａ及び４０１ｂのそれぞれにおいて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）により、音響信号（原信号）及び改ざん検出対象の音響信号の位相スペクトルを求める（Ｓ５０１）。ここでは、電子透かし埋込処理で利用されたビット単位で、各音響信号の位相スペクトルが算出される。
このようにして求められた各音響信号の位相スペクトルは、位相差検出部４０２に出力される。
【０１１０】
次に、改ざん検出装置４は、位相差検出部４０２において、両音響信号の位相スペクトルの差を算出し（Ｓ５０２）、その算出された位相スペクトルの差と第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａによって与えられる群遅延との差の合計値（第１の合計値）、及び同じく位相スペクトルの差と第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂによって与えられる群遅延との差の合計値（第２の合計値）を算出する（Ｓ５０３）。そして、位相差検出部４０２において、これら第１の合計値と第２の合計値とを比較し、第１の合計値が第２の合計値より小さければ電子透かしデータのビット値として“０”を検出し、第１の合計値が第２の合計値以上であれば“１”を検出する（Ｓ５０４）。なお、この処理は、第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ及び第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂの何れのフィルタを用いて位相変調されたのかを推定することに相当する。
このようにして電子透かしデータのすべてのビットの値が検出された後、それら検出されたビット値が復号部４０３に出力される。
【０１１１】
次に、改ざん検出装置４は、復号部４０３において、上述したようにして検出されたビット値を用いて、改ざん検出対象の音響信号に埋め込まれている埋め込みデータを復元する（Ｓ５０５）。
以上のようにして、蝸牛遅延フィルタを用いて音響信号に埋め込まれた埋め込みデータを検出することができる。
【０１１２】
以上の埋め込みデータ検出処理を式で表すと次のようになる。図１８に示す概念図も参照しながら説明する。なお、以下において、ｎはサンプリング番号を、ｋは音響信号のフレーム番号をそれぞれ示している。
まず、ステップＳ５０１において、音響信号ｘ（ｎ）及び改ざん検出対象の音響信号ｙ（ｎ）の位相スペクトルがＦＦＴにより求められ、ステップＳ５０２において、両音響信号の位相スペクトルの差Φ（ω）が次の式（７）により算出される。
Φ（ω）＝ａｒｇ（ＦＦＴ［ｙ（ｎ）］）−ａｒｇ（ＦＦＴ［ｘ（ｎ）］）  …  （７）
【０１１３】
次に、ステップＳ５０３において、両音響信号の位相スペクトルの差と第１蝸牛遅延フィルタ３０２ａ（Ｈ0（ｚ））との差の合計値ΔΦ0及び当該位相スペクトルの差と第２蝸牛遅延フィルタ３０２ｂ（Ｈ1（ｚ））との差の合計値ΔΦ1が、次の式（８）及び式（９）によってそれぞれ算出される。ただし、ｚ＝ejωである。
ΔΦ0＝Σ｜Φ（ω）−ａｒｇ（Ｈ0（ｅjω））｜  …  （８）
ΔΦ1＝Σ｜Φ（ω）−ａｒｇ（Ｈ1（ｅjω））｜  …  （９）
【０１１４】
そして、ステップＳ５０４において、上記の合計値ΔΦ0及びΔΦ1の大小関係に基づいて、次の式（１０）にしたがって埋め込みデータのビット値ｓ（ｋ）が検出される。
ｓ（ｋ）＝０，ΔΦ0＜ΔΦ1  又は  １，ΔΦ0≧ΔΦ1  …  （１０）
最後に、ステップＳ５０５において、これらの検出されたビット値ｓ（ｋ）を用いて埋め込みデータが復元される。
【０１１５】
上述したように、埋め込みデータ検出処理（ノンブラインド検出）を実行することにより、改ざん検出対象の音響信号から埋め込みデータを検出することができる。その後、実施の形態１の場合と同様に、改ざん判定処理を実行することにより、当該音響信号に改ざんが施されているか否か、施されている場合にどの部分が改ざんされているのかを判定することができる。
【０１１６】
（他の手法との比較評価）
次に、上述した実施の形態１及び２による改ざん検出とＬＳＢ（Least Significant Bit replacement）法（N. Cvejic and T. Seppanen, “Digital audio watermarking techniques and technologies,” IGI Global, 2007）による場合との比較評価を行う。以下では、実施の形態１におけるブラインド検出方法をＣＤ（Blind）法と表現し、実勢の形態２におけるノンブラインド検出方法をＣＤ（Non-Blind）法と表現する。
【０１１７】
本発明者等は、ＡＴＲ音声データベースにある約８秒の長文データ（１２文章，男性・女性話者混在，サンプリング周波数16kHz）に対し、電子透かしデータ（ビットマップ画像）を音声信号に埋め込み、ＭＩＨ技術の要求項目（知覚不可能性，頑健性）で利用される評価項目（ＰＥＳＱ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)及びＬＳＤ(Log Spectrum Distortion)）と電子透かしデータのビット検出率とを調べた。また、本発明者等は、耐性評価として音響信号に信号変換（３種類の音声符号化：ＰＣＭ（G711）,ＡＤＰＣＭ（G726）,ＣＳ−ＡＣＥＬＰ（G729））を施した後でのビット検出率を調べた。以下、これらの実験結果について説明する。
【０１１８】
図１９は、上記の客観評価実験の結果を示すグラフであり、（ａ）乃至（ｃ）はそれぞれＣＤ（Non-Blind）法、ＣＤ（Blind）法、及びＬＳＢ法におけるＰＥＳＱ、ＬＳＤ及びビット検出率についての実験結果を示している。なお、図１９では、上記１２文章についての平均値が示されている。ここでは、ＰＥＳＱ及びＬＳＤの評価閾値をそれぞれ、ＯＤＧ値で３（音楽信号評価用のＰＥＡＱでの−１に対応）及び１ｄＢとした。図１９（ａ）及び（ｂ）を参照すると、ＬＳＢ法がＰＥＳＱ及びＬＳＤが非常に優れていることが確認できる。他方、ＣＤ（Non-Blind）法及びＣＤ（Blind）法は、ＬＳＢ法の場合ほど良好ではないものの、十分に評価閾値内にあり、ＭＩＨ技術の要求項目を満たしていると言える。また、図１９（ｃ）に示すように、ビット検出率については、何れの手法でも十分に評価閾値７５％より上にあり、良好な結果が得られている。なお、ＣＤ（Blind）法では、ＣＤ（Non-Blind）法と比べてＰＥＳＱ及びＬＳＤが低下しているが、ビット検出率は向上している。
【０１１９】
図２０は、上述した耐性評価試験の結果を示すグラフであり、（ａ）乃至（ｃ）はそれぞれＣＤ（Non-Blind）法、ＣＤ（Blind）法、及びＬＳＢ法における結果を示している。ここではビット検出率７５％を評価閾値としている。図２０（ａ）乃至（ｃ）を参照すると、ＬＳＢ法と比べて、ＣＤ（Non-Blind）法及びＣＤ（Blind）法が良好な結果が得られている。なお、検出率５０％はチャンスレベルに相当する。すなわち、対象ビットは０又は１であるため、適当に選んでビットを割り当てたときの正答率が確率５０％となる。そのため、ビット検出率はどんなに低い場合でも統計的には５０％付近をうろつくことになる。図１９（ｃ）から分かるように、ＬＳＢ法は知覚不可能性には優れているものの信号変換といったささいな波形処理に非常に敏感となり、情報改ざんとは解釈できない音声符号化処理には脆弱である。他方、ＣＤ（Non-Blind）法及びＣＤ（Blind）法では、G711及びG726の音声符号化には頑健であり、G729には十分対応できていないことが、図２０（ａ）及び（ｂ）から理解できる。但し、この結果はG729の音声符号化が波形処理ベースではないことに起因している。近年、広帯域ブロードバンド化の普及に伴い音声符号化も高品質音声を生成する波形ベースの符号化に移行しているため、G729に対応できていなくても実用性は十分であるといえる。
【０１２０】
このように、ＣＤ（Non-Blind）法及びＣＤ（Blind）法を利用した場合、ＭＩＨ技術の要求を十分に満足した上で、改ざん検出を行うことが可能になる。
【０１２１】
次に、実施の形態１及び２において対応可能な改ざんの態様の例について説明する。改ざんの態様としては、音声内容の少なくとも一部を別の音声内容に入れ替えるパターン（以下、「情報入替型改ざん」という）、音声内容の少なくとも一部に別の音声内容が付与されるパターン（以下、「情報付与型改ざん」という）等が挙げられる。情報入替型改ざんは、例えば音素片音声合成技術又はＶＯＣＯＤＥＲタイプの音声合成技術等によって実行される。また、情報付与型改ざんは、例えば発話内容を相手に聞き取り難くするための処理等によって実行される。具体的には、音声の明瞭性を低下させるために低ＳＮＲ（高騒音）の雑音を付与したり残響を付与したり等の処理が想定される。
【０１２２】
本発明者等は、実施の形態１にしたがって、ＡＴＲ音声データベースにある約８秒の長文データ（５文章，男性・女性話者混在，サンプリング周波数16kHz）に対し、図２１に示すビットマップ画像（音響透かしデータ）を埋め込み、ビット検出率及び検出後のビットマップ画像を調べた。ここで、この画像は、図２１において矢符にて示したとおり、上からの下への垂直方向の走査線を左から右への水平方向にずらしていくことによって得られたものである。なお、この画像のサイズは32×32ビットである。
【０１２３】
音響信号に対して改ざんを施さなかった場合、ビット検出率は１００％であり、また、検出後のビットマップ画像は図２２（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなった。なお、これ以降の図面も含めて、（ａ）乃至（ｅ）は、５つの異なる音声文章（音響信号）に対する結果をそれぞれ示している。これら図２２（ａ）乃至（ｅ）に示すとおり、ほぼ原画像が保存されている。これに対し、音響信号に対してＰＣＭ（G711）の音声符号化を行うと、ビット検出率は８５％まで低下するものの、検出後のビットマップ画像は図２３（ａ）乃至（ｅ）に示すように原画像に非常に近いことがわかった。
【０１２４】
次に、音響信号に対して情報付与型改ざんを施した場合の結果は以下のとおりとなった。まず、マスキングの影響により発話内容の聞き取りを妨害する目的で、低ＳＮＲの白色雑音を音響信号に対して付与した場合、ビット検出率は７９％であり、検出後のビットマップ画像は図２４（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなった。また、残響の影響により発話内容の聞き取りを妨害する目的で、音響信号に対して残響を付与した場合であって、人工残響（０．３秒）を付与したときはビット検出率が７４％で検出後のビットマップ画像は図２５（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなり、実環境の雑音（約１．０秒）を付与したときはビット検出率が７４％で検出後のビットマップ画像は図２６（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなった。このように、情報付与型改ざんを施した場合は、いずれもビット検出率は７５％弱と耐性としてみたときの評価閾値上にあるものの、図２４乃至図２６に示すように検出後のビットマップ画像は原形をとどめていない。
【０１２５】
最後に、音響信号に対して情報入替型改ざんを施した場合の結果は以下のとおりとなった。まず、話者の情報を残した上で発話内容を改ざんする目的で、ＶＯＣＯＤＥＲタイプの音声分析合成のうちwaveletタイプの音声分析合成系（ＧＴＦＢ：Gamma Tone FilterBank）を用いて改変を行った場合のビット検出率は９０％で検出後のビットマップ画像は図２７（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなり、同じく短時間フーリエ変換対を利用した音声分析合成系（ＳＴＦＴ：Short-time Fourier Transform）を用いて改変を行った場合のビット検出率は９１％で検出後のビットマップ画像は図２８（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなった。なお、ここでは、音声区間の２．５〜５秒のところのみ、これらの分析合成系で加工されたものと入れ替えを行った。また、話者の情報を残した上で発話内容を改ざんする目的で、音響信号に対して音素片合成による内容改変を行った場合、ビット検出率は９１％でビットマップ画像は図２９（ａ）乃至（ｅ）に示すとおりとなった。このように、情報入替型改ざんを施した場合、いずれもビット検出率は９０％程度と高い。また、図２７乃至図２９に示すように、検出後のビットマップ画像は中央領域が壊れているもののその左右は原画像に近いという共通性がみられる。
【０１２６】
このように、検出後のビットマップ画像は、音声符号化では壊れない一方で、改ざんが施された場合は一定程度壊れることになる。また、情報入替型改ざんと情報付与型改ざんとでは、その壊れ度合いが異なっている。そのため、改ざん検出装置が、この壊れ度合いを検出することで、音響信号に対して改ざんが施されているか否か、及び施されている場合にどのような態様の改ざんが施されているのかを判定することができる。
【０１２７】
上記のような改ざんの態様の判定は、次のようにして行うことも可能である。情報入替型改ざんの場合、蝸牛遅延特性を用いて音響信号に埋め込まれた遅延情報が消失してしまうため、実施の形態１及び２の何れの場合でも、“０”か“１”かの判定が不可能な状況が生じる。この場合、実施の形態１及び２では、ｉｆ文で強制判定することとしているため、必ず“０”が検出されることになる。例えば、図３０（ａ）に示すように２．５〜５秒の区間を音素片合成すると、実施の形態１の場合、零点の判定に伴う低域側スペクトルの落ち込みが確認されず、０及び１のときのスペクトルの大きさがほぼ同じ状態となる。そのため、図３０（ｂ）に示すように両者の差は０ｄＢ付近となり、上記の強制判定によってビット値“０”が検出されることになる。これは実施の形態２の場合も同様である。そのため、音響信号の改ざん領域が特定された後、図３０（ｃ）に示すようにその特定された領域に０ビットの系列が大量に観測されたときは、情報入替型改ざんが行われたと考えることができる。これに対し、改ざん領域が特定された後、その領域のビットの系列がランダムであるような場合は、情報付与型改ざんが行われたと考えることができる。
【０１２８】
なお、上述したように、図２７乃至図２９において画像の中央領域が壊れているのは、音声区間の２．５秒〜５秒のところに入れ替えが行われ、すなわち当該区間において集中して０ビットが検出され、且つ、当該画像が上から下へ、右から左へ走査することによって得られるためである。
【０１２９】
上記の改ざん態様の判定手法をフローチャートで示すと図３１のとおりとなる。実施の形態１又は２の改ざん検出装置は、上述した改ざん判定処理によって改ざんが施されたと判定された音響信号からその改ざんされた領域を抽出し（Ｓ６０１）、その改ざん領域においてビット値“０”の系列の数が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ６０２）。ここで閾値以上であると判定した場合（Ｓ６０２でＹＥＳ）、改ざん検出装置は、音響信号に対して情報入替型改ざんが施されていることを示す情報入替型改ざんメッセージを表示部にて表示する（Ｓ６０３）。他方、閾値より少ないと判定した場合（Ｓ６０２でＮＯ）、改ざん検出装置は、音響信号に対して情報付与型改ざんが施されていることを示す情報付与型改ざんメッセージを表示部にて表示する（Ｓ６０４）。
【０１３０】
このようにして、実施の形態１及び２においては、改ざんの有無のみならず、その改ざんの態様を判定することも可能となる。
【０１３１】
（その他の実施の形態）
上記の各実施の形態においては、電子透かしデータの埋め込み処理及び改ざん検出処理がソフトウェアにより実現されているが、本発明はこれに限定されるわけではない。例えば、これらの処理の全部又は一部が、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の専用のハードウェア回路によって実現されてもよい。
【０１３２】
また、上記の各実施の形態においては、原信号であるモノラル音楽信号に対して電子透かしデータを埋め込んでいるが、本発明はこれに限られるわけではなく、ステレオ音楽信号の両チャンネルに対して電子透かしデータを埋め込むことも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１３３】
本発明の改ざん検出方法及び改ざん検出装置はそれぞれ、種々の音響信号に対する改ざんの検出を行うための改ざん検出方法及び改ざん検出装置等として有用である。
【符号の説明】
【０１３４】
１，３  電子透かし埋込装置
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  信号入力部
１５  信号出力部
１６  ハードディスク
１６Ａ  電子透かし埋込プログラム
１７  バス
１０１  電子透かしデータ生成部
１０２  電子透かしデータ埋込部
１０２ａ  フレーム処理部
１０２ｂ  第１蝸牛遅延フィルタ
１０２ｃ  第２蝸牛遅延フィルタ
１０２ｄ  フィルタ選択部
１０３  符号化処理部
２，４  改ざん検出装置
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  信号入力部
２５  ハードディスク
２５Ａ  改ざん検出プログラム
２６  表示部
２７  音響出力部
２８  バス
２０１  埋め込みデータ検出部
２０１ａ  フレーム処理部
２０１ｂ  第１チャープｚ変換部
２０１ｃ  第２チャープｚ変換部
２０１ｄ  ビット値検出部
２０２  電子透かしデータ生成部
２０３  データ照合部
２０４  改ざん検出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
0005889601.tif 000010
【図６】
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【図７】
0005889601.tif 000012
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0005889601.tif 000018
【図１４】
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【図１５】
0005889601.tif 000020
【図１６】
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【図１７】
0005889601.tif 000022
【図１８】
0005889601.tif 000023
【図２１】
0005889601.tif 000024
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
0005889601.tif 000027
【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
0005889601.tif 000031
【図２９】
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【図３１】
0005889601.tif 000033
【図１９】
0005889601.tif 000034
【図２０】
0005889601.tif 000035
【図３０】
0005889601.tif 000036