音響空間のユビキタス化に向けた非接触音源情報獲得技術の開発
茂出木敏雄(E-mail: Modegi-T@mail.dnp.co.jp)

大日本印刷株式会社

情報コミュニケーション研究開発センター

１．はじめにこあるが、品質と耐性はトレードオフの関係であモノとサイバー空間との連携を可能にする技術る。したがって、携帯電話で読み取れるようにすとして、ＩＣタグやＱＲコードをモノに付加して、るためには、相当強力な耐性のある透かしを埋めモノのＩＤ情報を非接触に読み取る手法が既に実込む必要があり、従来手法で実用上の品質を維持用化されている。一方、印刷物や電子ディスプレすることは難しかった。

イなどに表示される画像コンテンツに対しても、そこで筆者らは、図１に示されるように、ステＱＲコードを付加したり、画像に電子透かしを埋レオの左右チャンネル間で低音部の成分を移動さめ込むことにより、カメラ付き携帯電話でコンテせることにより、ほぼロスレスにデータを埋め込ンツのＩＤ情報を非接触に読み取る手法が既に確める方式を提案した[3]。ヒトの聴覚は低音部の定立されている[2]。また、画像の特徴パターンをあ位感覚が鈍いという特徴があるため、約 200Hz

らかじめデータベース化して、類似検索を行なう

以下にこのような操作を施せば、定位の移動は認ことにより、画像コンテンツ自身に全く手を加え識されない。即ち、顕著に定位を動かすことがでずにＩＤ情報を抽出する手法も利用されている。

き、埋め込まれたデータはアナログ音響空間に放これに対し、音響空間とサイバー空間との連携射されても消失することは無く、強力なアナログを可能にする技術として、音声認識技術が代表的耐性をもたせることが可能になる。

であるが、対象が音声に限定される。音楽につい図１に示されるように、これまで３方式を提案ては、前述の類似検索技法を適用し、流れているしてきたが、下２つの周波数分割方式および時間メロディを携帯電話で録音し、音響特徴パターン分割方式は、左チャンネルの信号だけをモノラルをデータベースと照合して、対象楽曲ＩＤを抽出

マイクで拾えば透かしを抽出できるようにした。

するフィンガープリント技術は実用化されている。

この場合、右チャンネルは左チャンネル側で失わ

ただし、対象音響コンテンツがデータベース登録れている信号成分を補正する役目をするため、原された楽曲に限定され、リアルタイムな抽出が行素材がモノラルの場合でも、品質維持のため右チなえないという問題があった。

ャンネルを必要とする。３番目の時間分割方式でそこで、本発表では、筆者らが開発を進めてきた非接触抽出可能な電子透かし手法[3]と新規なあれば、大抵の携帯電話で抽出できることを確認している。

音響特徴抽出手法を組み合わせた統合的な音源情が埋め込まれている音楽素材と未加工の一般自然音をスピーカで再生しながら、各音源のＩＤ情報をマイクロフォンや携帯電話で非接触に抽出するデモを行なう。
２．既提案の音楽への電子透かし埋め込み技術［空間分割方式（ステレオ方式）］♪♪♪♪♪♪
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低音部♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪
信号Ｒ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪

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低音部
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信号Ｒ♪ ♪♪♪♪♪

ステレオマイク［周波数分割方式（モノラル方式１）］

モノラル
マイク

低音部
信号Ｌ［３方式の特徴］
1) 空間分割方式
最も安定した方式であるが、抽出時にステレオマイクが必要であるのが難点。
2) 周波数分割方式
モノラルマイクで抽出できるが、低周波感度特性の影響を受けやすいのが難点。
3) 時間分割方式
携帯電話でも抽出できるが、位置ずれの影響を受けやすいのが難点。

音楽電子透かしの主流は、心理聴覚分析法、MDCT 係数操作法、スペクトル拡散法などを併用する方式であり[1]、品質の劣化が比較的少なく、データ圧縮やアナログ変換などへの耐性がそこそ［抽出方法］［原音楽信号（低周波成分）］

埋め込み符号：－１， ０，＋１

図１

電子透かし埋め込み処理

報獲得技術を提案する。本デモでは、電子透かし

低音部
信号Ｌ

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低音部
信号Ｌ

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低音部
信号Ｒ［時間分割方式（モノラル方式２）］

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低音部
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信号Ｒ♪♪♪♪♪♪♪♪
低音部
信号Ｌ

埋め込み符号 －１０

モノラル
マイク＋１

提案した音楽電子透かし埋め込み方式

３．提案する音響素材の特徴抽出技術

一方、第２節の電子透かし埋込み方式では、全図２は本稿で提案する音響特徴データベース検索

く同じ素材でも埋込むデータを変えれば識別でき、方式によるＩＤ抽出処理の概要である。入力音響

楽曲の進行に合わせて時系列に埋込みデータを変信号は特徴抽出により４万分の１に圧縮され、32化させることができるという利点がある。しかしビットワードの時系列パターンに変換される（図ライブ演奏の場合、ＰＡを伴えばリアルタイム電では２ワード）。音響特徴データベースに登録され子透かし埋め込みにより対応できるが、自然音なている各音響特徴時系列ワードと照合し、音響素ど生音楽素材に対しては基本的に無力である。

材ＩＤごとに最小となる不一致ビット数を算出す

そこで、図３に示すように第２・第３節で述べる。この値が最小となる音響素材ＩＤを求める。

た両方式を併用する手法を提案する。ＩＤ情報を［音響特徴データベース］
入力音響信号
音響素材ＩＤ 音響特徴時系列ワード

特徴抽出

素材１

ワード１１，ワード１２，ワード１３素材２

ワード２１，ワード２２

素材３

ワード３１，ワード３２，ワード３３，特徴ワード１，特徴ワード２

ワード３４，ワード３５・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

データベースと照合抽出する場合は、電子透かしの抽出を先に行ない、所定のフォーマットでデータが記録されていなければ、音響特徴データベース検索法を適用すれば良い。これにより、電子透かしの埋め込みが行なえないライブ演奏音や生活環境音などあらゆる音に対して、ＩＤ検出を実現することができる。

［データベース照合結果］
データベース照合結果表

音響素材ＩＤ

図２

１２

素材２

１０

素材３２

電子透かし埋込

放送
送受信機器

ＩＤ情報

音楽プレーヤ＋スピーカ

マイクロフォン

ＰＡ機器
＋スピーカ

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
ライブ公演

音響特徴データベース検索方式の概要

特徴抽出はソース音響信号に対して、32 バンドの周波数成分を算出し、32 ビットの特徴ワードに変換する。ソースが 44.1kHz の場合、フレーム幅

リアルタイム
電子透かし埋込
ＩＤ情報

ライブ公演
自然音
生活環境音

図３

マイクロフォン・携帯電話等による録音

適合音響素材ＩＤの決定

素材１

録音
音響素材

電子透かし抽出
ＩＤ情報

ＩＤ情報
音響素材ＩＤ
データベース
検索

音源情報の抽出とサイバー空間との連携

音響素材ＩＤ 最小不一致ビット数

音響特徴解析

提案する音源情報獲得技術を 4096 に設定し、ハニング窓をかけて半フレームのピッチでフーリエ変換を行う。携帯電話での５．おわりに入力音声に対応するため４kHz 以下の周波数成今後は抽出ソフトウェアを携帯電話に実装し、新分のみを使用し、32 バンドに分離する。周波数成規な広告媒体として展開を図る予定である。

分比率を強調するため、直前フレームとの差分を音響特徴データベース検索法については、携帯電とり、更に位置ずれの影響を抑えるため、10～20話での音響解析を前提として各種ＤＢを試作し、フレーム分の総和をとり、２値化して 32 ビット

素材識別能を評価する予定である。

ワードに変換する。２値化にあたっては、レベル変動の影響を抑えるため、０と１のビット数が同［参考文献］

一になるようにしきい値を設定する。

[1] 小松尚久、田中賢一監修、画像電子学会編、 「電子透かし技術

４．提案する音源情報獲得技術
前節の音響特徴データベース検索法は、第２節の方式と比較して、原素材に対して全く改変を加えないこと、対象音響素材は広くモノラルでも適ディジタルコンテンツのセキュリティ」、東京電機大学出版局、2004.
[2] 中村高雄，片山淳，山室雅司，曽根原登：「カメラ付携帯電話機を用いたアナログ画像からの高速電子透かし検出方式」, 電子情報通信学会誌, Vol.J87-D2, No.12,用できる点で優位である。しかし、３２ビット特pp.2145-2155, (2004-12).
[3] 茂出木敏雄：「携帯電話で非接触抽出可能な音楽への徴ワードで識別できる音楽素材には限界があり、電子透かし埋め込み技術の開発」、情報処理学会・コンピ

例えば、同一楽曲に対して、異なるアーチストがュ ー タ セ キ ュ リ テ ィ シ ン ポ ジ ウ ム 2005, pp.547-552,

演奏した音楽素材を識別することは難しい。

(2005-10).