振幅変調に基づくデータハイディング手法の携帯電話音声コーデックへの耐性
西村明†† 東京情報大学 総合情報学部 情報文化学科〒 265-8501 千葉市若葉区谷当町 1200–2
TEL 043-236-4658, akira@rsch.tuis.ac.jp
あらまし

帯域分割と振幅変調に基づくデータハイディング手法が、残響と背景雑音、音声コーデックに対してどの程度耐性を持つかについて、コンピュータ・シミュレーションによって調べた。22 話者の音声信号と、100 曲の様々なジャンルの音楽信号をホスト信号として用いた。結果は、残響と背景雑音が重畳され、12.2 kbps の AMR コーデッ
クを経た場合において、8 bps でデータ埋め込みを行なった音声および音楽信号からは、少なくとも 80% 以上のビット検出率が得られることが分かった。また、データ埋め込みに伴う音質劣化について、 PESQ と PEAQ を用いて客観的劣化度合の測定を行なった結果、それらの劣化度合は、主観的評価の「まあ良い」や「劣化がやや気になる」よりやや悪い程度の評価に相当した。
キーワード 応用音響、音声符号化、背景雑音、電話通信、残響

Robustness against speech codecs on an audio data hiding based on
amplitude modulation
Akira NISHIMURA†† Department of Media and Cultural Studies, Faculty of Informatics,
Tokyo University of Information Sciences
1200–1, Yatoh-cho, Wakaba-ku, Chiba-city, Chiba 265-8501, Japan
TEL +81-43-236-4658, akira@rsch.tuis.ac.jp
Abstract A data hiding technique into audio signals using subband amplitude modulation was evaluated by acomputer simulation in terms of robustness against reverberations, background noises and the speech codec. Speech
signals of 22 speakers and 100 tunes of music signals in various genres were served to the host audio data for embedding. Computer simulation showed that the speech and music signals with a background noise and reverberations
were able to transmit at least 80% of embedded data at 8 bps when using AMR bitrate of 12.2 kbps. Objective
measurement of sound quality degradation induced by data hiding was performed by PESQ and PEAQ algorithms.
The resultant objective scores corresponded to the subjective evaluation of slightly degraded from ‘fair’ or ‘slightly
annoying’.
Key words Acoustic applications, Speech codecs, Acoustic noise, Telephony, Reverberation

1. は じ め にられている。この場合の受信器としては、携帯電話やＰＤＡなどが挙げられる。埋め込むデータと利用方法をいくつか挙げて音響信号にデータを埋め込み検出する利用法は、音響信号のみると、まず、商品やサービスに関する情報を、音響信号 (例え

内容に関連するデータを埋め込む電子透かしと、音響信号の内

ば CM 音楽) の聴取者に与えて広告宣伝効果を高めるものがあ

容に関連の薄いデータを埋め込むステガノグラフィに大きく分る [1]。また、聴覚によって音響信号 (例えば公共空間でのアナ類できる。

ウンス音声) の内容を把握できない聴覚障害者に対して、音響

近年、データを埋め込んだ音響信号をスピーカから再生し、信号の内容と関連の深い情報を与える福祉用途 [2] がある。さマイクロホンで受音してデータを検出する応用がいくつか考え

らに、カラオケの伴奏音楽に歌詞表示情報を埋め込み、音楽と同期して歌詞を表示する娯楽用途も考えられている [3]。

携帯電話を利用者の端末とする場合は、後者のほうが、新た

上記のような用途は、従来の電子透かしやステガノグラフィ

なデータ検出ソフトウェアを端末にインストールする必要がなを包含するものであり、まさに音響信号へのデータハイディン

い点で適している。この場合、マイクロホンで収音された埋めグと呼ぶべき利用法であろう。このような用途には、従来の電込み済み音響信号は、音声コーデックによって符号化の後、公子透かしやステガノグラフィで用いられていた技術に無かった

衆電話ネットワークを経由して復号化され、サーバコンピュー要求も現れてくる。つまり、スピーカ再生しマイクロホン収音

タの検出プログラムに入力される。このため、データハイディ

することを経ても、データ埋め込み音響信号は以下に挙げる変ング済みの音響信号の、携帯電話音声コーデックによる符号化

形に耐性を持つ必要がある。

と復号化に対する耐性が必要となる。

（ 1 ） スピーカおよびマイクロホンにおける伝送周波数特性

本研究では、これまでの研究で効果が検証されてきた振幅変の歪調に基づくデータハイディング手法が、音声コーデックに対し（ 2 ） スピーカからマイクロホンまでの音響経路で生じる反て、どの程度の耐性を持つかを調べ、データ埋め込み済み信号

射音や残響の携帯電話による伝送の可能性について検討を行なう。また、（ 3 ） マイクロホン受音時に付加される背景雑音

データ埋め込みに伴う音声品質の劣化度合を評価するために、（ 4 ） マイクロホン受音時の入力超過による振幅クリッピン

客観的音声音質評価手法のひとつである PESQ を用いる。まグ歪た、音楽信号の劣化度合の評価には、客観的音楽音質評価手法

その一方で、従来の音響透かし用途において重要視されていた、知覚符号化 (MP3 や AAC など) や、悪意ある攻撃 (ピッチ変換、時間長変換、データ切り取りなど) への耐性については、
結果として耐性が高くなることも十分あるとは言え、あまり考として PEAQ [8] を用いて評価を行なう。

2. 振幅変調に基づく音響信号へのデータハイ
ディング

慮する必要はない。また、埋め込み済み音響信号の音質劣化を本方式では、2 つの隣接する帯域に分割された信号同士にそ用途によって許容される程度まで認めつつ、必要な耐性を確保

れぞれ逆位相の正弦振幅変調を与える (図 1 参照)。透かし埋め

し埋め込みデータ量を高める必要がある。

込み周波数帯域を全て帯域分割したものについて、このペアとスピーカ再生とマイクロホン受音に適したデータ埋め込み手なる隣接帯域を複数含む 2 つ以上のグループに各帯域を分類し、法もいくつか提案されているが、マイクロホンがスピーカにそのグループ間の振幅変調位相差に透かし情報を埋め込む。埋近接することを要求したり [4]、埋め込み情報量が少なかった

め込みデータは一定時間フレーム毎に更新され、この埋め込み

り [2], [5]、埋め込み情報量は多くても上記のような変形に対す

フレーム周期毎に基本となる帯域グループの変調初期位相を反る耐性が定量的に調べられていなかったりする [6]。また、多く

転させることによって、検出時に埋め込み区間の同期検出を可の音響電子透かし手法の耐性や埋め込みデータ量は、音響信号能とする。さらに、すべての帯域ペア間には、埋め込み時の暗の内容に依存することが知られているが、音声から音楽までの号鍵によって決定される疑似乱数系列によって初期変調位相差

様々な音響信号に対して有効なデータ埋め込みと検出ができるがあらかじめ与えられ、かつどの隣接帯域同士が帯域ペアとなかについての検証例は少ない。

るかについても暗号鍵によって決定されるため、どの帯域ペア

著者の考案した振幅変調に基づく音響信号へのデータハイ
ディング手法は、上記 1, 2, 3 [7] および 4 [3] を満たすことが、間の変調位相差に透かしが埋め込まれているかを容易に知られることはない。

多くの音楽信号と音声信号に対して確認されており、スピーカ

透かしデータの位相差への変換は、2 ビットの透かしデータ

再生とマイクロホン受音を前提とした音響信号へのデータハイ

値について隣接する値間で 1 ビットのみ異なるようなグレイ符

ディングに適しているといえる。この手法を用いると、よく響号化を施した後、パイロットグループとの変調位相差 π/2 毎にく室内である 1.3 秒程度の残響が付加されかつ雑音を信号音

値を割り当てる 4 値の PSK 方式をとる。帯域群の数を n、埋に対して –15dB で付加した比較的困難な条件下において、エ

め込みフレーム時間長を T s とし、M 個の異なる変調周波数を

ラー訂正符号を併用すると 10 bps 程度 [3] である。これは、例同時に用いて埋め込みを行えば、埋め込み情報量のビットレー

えば音声信号を文字化した時の情報伝送量 (60〜100 bps 程度)

トは、2M (n − 1)/T bps となる。

には、まだ及ばない。

埋め込みの強度は振幅変調度に対応するが、ホスト信号に対

よって、伝送したいデータをそのまま埋め込まずに、データ

する検出演算後に検出される変調周波数と同じ変動のパワーをに対するインデックス情報を埋め込み、伝送情報量を削減する基準として強度を設定する方法を用いると、ホスト信号に合わことが当面必要である。そのためには、伝送/表示したい情報をせた埋め込み強度を設定できることが分かっている [9]。しか表示端末に事前に蓄積しておき、検出したインデックスに対応

し、この方法では、一定時間波形を分析して強度を決定する必する情報を表示する方法 [3] と、埋め込まれた情報を表示端末で要があるため、リアルタイムなデータ埋め込みに適していない。

は検出せずに、マイクで受信した音響信号をサーバコンピュー

そこで、今回はリアルタイムな埋め込みの可能な、あらかじめタに伝送して、サーバコンピュータ側で埋め込みインデックス

振幅変調度を定めておき、そのまま一定として可変としない方

情報の検出と表示情報の端末への伝送を行なう方法が考えら法をとることにした。

れる。

変調周波数でのパワー

全帯域加算

最大

11

01

帯域グループ間位相差による透かし情報埋込
加算合成

−
-

隣接帯域間
逆相振幅変調秘密鍵に基づく
帯域グループ化

ΣWb
ΣWa

窓をずらす

. . .

pilot subband group

Wa

Frequency

Wb

Wa

Wb

変調波

図 1 帯域ペアへの逆位相振幅変調と、秘密鍵による帯域グループ化、
帯域グループとパイロットグループとの変調位相差への情報埋め込み。

2. 1 検 出 方 法

図2

埋め込み区間同期のための累積変動波形から最大パワーを検出した時刻をフレーム開始時刻とする。

3. 耐性シミュレーション

データ検出時には、ペアとなる隣接する帯域信号の振幅包絡をそれぞれ求め、それらの比の対数を振幅変動波形として抽出

音声及び音楽信号の 4kHz 以下の帯域にランダムなデータする。また、埋め込み時の鍵に基づいて帯域間の変調位相差をを埋め込み、残響や背景雑音を付加した後、AMR(Adaptive

補正して、埋め込み時に定めた帯域グループ毎に変動波形の同Multi Rate) コーデックによる符号化および復号化を経た後の期加算を行い、変動成分を強調する。同期加算後の振幅変動波

波形に対して、検出処理を行なった。データ埋め込みビット

形を FFT して帯域グループ間の振幅変動位相差を算出し、復レートは 8 bps とし、パラメータ値は、表 1 に示した。埋め込

号化してデータを検出する。

み強度である、振幅変調度は 0.4 としたが、これは 4. 節での客

個々の帯域毎に振幅変調を与え、それらを個別に検出するこ

観的音質劣化度合の評価を元に決定した。

とは、音響信号には一般に振幅変動が多く含まれているため、音声信号としては日本音響学会研究用連続音声データベース

それに打ち勝つ大きい振幅変調を与える必要があり、聴感上音

Vol.1 に収録されている音声を、話者ごとに連結して、1 話者

質変化が問題になりやすい。しかし、一般に隣接する帯域間のあたり 36 秒分の音声信号を 22 名分 (男性 10 名、女性 12 名)

振幅変動には高い相関があり、検出時には隣接する帯域間で同作成して用いた。これらの信号はサンプリング周波数 16 kHz

相の変動成分がキャンセルされるため、透かし埋め込み時に与であったが、8 kHz に変換して用いた。

える振幅変調強度が弱くて済むという利点がある。

音楽信号としては、RWC 研究用音楽データベース RWC-

さらに、データ埋め込み済み信号に対するフィルタリングや

MDB-G-2001 [10] に収録された様々な音楽ジャンルの 100 曲

イコライジングといった周波数特性上の変形によって、帯域間の左チャンネル冒頭 60 秒を用いた。これらの信号はデータ埋の振幅比が変化しても、隣接帯域に生じた強度差は振幅変調検

め込み時にはサンプリング周波数 44.1 kHz であり、埋め込み

出処理の結果定数項となり、検出に影響を及ぼさない。

後に 8 kHz に変換して用いた。

2. 2 埋め込み区間同期検出方法

3. 1 スピーカ放射に伴う残響と背景雑音

透かし入り音響信号の任意の時間区間からデータ検出を行う

半分のシミュレーション条件では、残響のある室内において、

ためには、検出時に埋め込みフレームの同期をとる必要がある。

データ埋め込み済み信号がスピーカ再生され、マイクロホン受

変調位相が埋め込み周期毎に反転している基本帯域群から抽出

音されることを模擬するために、RWCP 実環境音声・音響デー

された振幅変動波形に対して、埋め込みフレーム周期長の振幅

タベース [11] より選んだ、残響時間 1.3 秒の可変残響室で収録

変動波形 (Wa ) を 1 周期おきに同期加算し、さらに次の 1 周期

されたインパルス応答 (ファイル名: ir130.dat) を畳み込んだ。

おきの振幅変動波形 (Wb ) を同期加算したものを減算して、1

その後、室内の背景雑音に似たスペクトルを持つ Hoth ノイ

埋め込み周期分の累積変動波形を得る。この累積変動波形は、

ズ [12] を、SNR 10, 20, 30 dB のいずれかで付加した。なお、その同期加算開始時刻がちょうど埋め込み時のフレーム周期開残響と背景雑音の無い条件も加えた。

始時刻に一致したときに、埋め込み変調周波数において観測さ

3. 2 携帯電話の音声コーデック

れる変動パワーが最大となる。よって、同期加算開始時刻を 1

第三世代 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 携帯

埋め込みフレーム周期時間だけずらしながら得られた累積変動

電話におけるディジタル音声信号符号化方式の代表的なものと波形のうち、埋め込み変調周波数において最大の変動パワーがして、AMR 方式が用いられている [13]。音声符号化は、音声観測される同期加算開始時刻を、埋め込み区間の先頭として検生成の要である声帯振動 (励振源) と声道共鳴 (フィルタ) を、出時のフレーム同期を実現する (図 2 参照)。

それぞれ表現するパラメータを符号化することで情報圧縮を実現する。AMR では、あらかじめ単位振幅のパルスの取りうる表 1 埋め込みパラメータ値.

ValuesAM depth0.4

bit rate

8 bps

subband pairs

63

subband groups

7

frame period

6smod. freq. [Hz] 1.17, 1.67, 2.17, 2.67

1Detection rate

Parameters

Bitrate of AMR 12.2 kbps
4.75-12.2 kbps
6.7 kbps

0.9
0.8
0.7

位置と極性をお互いに少数に限定して決めておき、それら数本
0.6
SNR:10dB 20dB
30dB
10dB
20dB
30dB
Reverberation 1.3 [s]No Reverberation
Disturbance conditionsのベクトルの和で励振源を表現する。そして各パルスの位置の最適な組み合わせを歪の評価で選択する。伝送されるパラメー
タ値は、LSP(Line Spectral Pair)、ピッチ、コードベクトルと

No
Noise

図 3 22 名の音声信号に埋め込まれたデータの平均ビット検出率。エ

ゲインである。

ラーバーは 10 から 90 パーセンタイルの範囲を示す。

復号時には、コードベクトルをそれぞれのゲインで調整した
後加算されて生成した励振源を、線形予測フィルタに通して音的に粗い分布をしているのに対し、音楽信号は密に分布してい声信号を合成する。よって、ベクトル符号帳の情報量は少なく、るため、埋め込みの効率が高く変形に対して頑強になるのが理

効率のよい情報圧縮が可能である一方、入力波形に存在する微由である。

細な時間波形情報はこのような分析合成によって失われるため、エコー法やスペクトル拡散法によって情報を埋め込んだ音響信
号の耐性は低い。

1

Bitrate of AMR 12.2 kbps
4.75-12.2 kbps
6.7 kbps

13bit 直線量子化 (8bit A-law あるいは µ-law 圧縮) された音声波形に対して、短い時間フレーム (160 サンプル、0.02 秒に相当) 毎に 4.75〜12.2 kbps の広い範囲でビットレートを可変しDetection rate

また、AMR 方式の特徴としては、8000Hz サンプリングかつ0.9
0.8て伝送ができる点である。さらに、有音無音検出機能、背景雑
音生成機能、フレーム誤り隠ぺい機能、Wide-band (16000Hz
サンプリング) 対応などがあるが、これらの機能はここでは扱
わない。

0.7
0.6
SNR:10dB 20dB
30dB
Reverberation 1.3 [s]AMR 符号化および復号化ソフトウェアは、3GPP TS 26.073[14] に付属している ANSI-C コードをコンパイルして用いた。

10dB
20dB
30dB
No Reverberation

No
Noise

Disturbance conditions

図 4 RWC-MDB-G-2001 100 曲に埋め込まれたデータの平均ビット

シミュレーション時の AMR コーデックのビットレートは、検出率。エラーバーは 100 曲それぞれの検出率の 10 から 90

4.75〜12.2 kbps のビットレートが 2 フレーム毎に 28 フレー

パーセンタイルの範囲を示す。

ム (0.56 秒) の周期で連続的に変化する条件、6.7 kbps、12.2kbps の 3 種類とした。
3. 3 結果

4. 音質劣化の客観的評価
4. 1 PESQ による音声品質劣化度合測定

結果は埋め込んだビット値に対して得られた正しいビット値

ITU-T 勧告 P.862 PESQ(Perceptual Evaluation of Speechの割合を検出率とした。図 3 には、22 名の音声信号での平均

Quality) は、電話帯域音声や音声コーデックの品質劣化度合を検出率を示した。エラーバーは、22 条件中の 10 から 90 パー測定するためのアルゴリズムである [15]。PEAQ は原信号とセンタイルの範囲を示している。図 4 には、100 曲の音楽信号

音声コーデックを経た後の信号を比較し、心理音響特性に基づでのでの平均検出率を示した。エラーバーは、100 条件中の 10いた信号の内的表現の差分を、音質劣化度合として報告する。

から 90 パーセンタイルの範囲を示している。

PESQ の結果は、人間を被験者として測定した主観的な劣化度

これらの結果より、残響が無い場合は、SNR 20dB 以下では、6.7 kbps の AMR コーデックを経ても 80 % 以上の検出合評価値である MOS (Mean Opinion Score) に対応することが分かっている。

率が得られた。残響が付加されると、検出率は大きく落ち、6.7

データ埋め込み後の音声信号の音質は、音声コーデックを経kbps の AMR コーデックでは検出率が 80% を下回ることが多た音質と似ているので、その劣化度合を PESQ により測定しく、事実上利用できないに等しい。しかし、12.2 kbps の AMRた。耐性シミュレーションでも用いた、日本音響学会研究用連

コーデックであれば、85%以上の検出率が得られることが分

続音声データベース Vol.1 より、22 名の話者による 1200 の音

かった。また、音楽信号の方が、残響のある条件での検出率が素バランス文を 2 つづつ繋げて 600 文の 8 秒前後の音声信号高いことも確認できた。これは、音声信号の成分が時間周波数とし、ITU-T より提供されるソースコードをコンパイルしたObjective Difference Grade

PESQ Score

Good: 4

Fair: 3

Poor: 2

Bad: 1

Watermarked
8 bps

AMR
AMR
4.75 kbps
6.7 kbps
Degradation

AMR
12.2 kbps

図 5 PESQ スコア

PESQ ソフトウェアを用いて評価を行なった。
結果は、図 5 に示した。音質劣化の比較参考のため、AMR
コーデックによる 4.75、6.7 および 12.2 kbps にて符号化および復号化した後の音声信号についても、同様に PESQ スコアを

Imperceptible: 0
Perceptible,
but not annoying: -1
Slightly
annoying: -2
Annoying: -3
Very annoying: -4

Watermarked
8 bps

MP3
96 kbps
Degradation

MP3
128 kbps

図 6 PEAQ による客観的音質劣化度合

は、伝送エラーが起きたフレームの前後のフレームのパラメー
タ値から補間を行なって、エラーフレームのパラメータを推定し、復号化するものである。
今回はこのパケットロス隠蔽のアルゴリズムは用いなかった

算出して示した。この結果から、データを埋め込んだ音声信号

が、AMR 符号化後のデータに対して、1 フレーム (20 ms) 単の品質劣化は、携帯電話よりやや音質が悪い程度であろうと予位での抜き取り、ゼロデータフレームとの置換、ゼロデータフ測される。また、同じ埋め込み強度 (振幅変調度 0.4) にてデー

レームの挿入の 3 種類のパケットロスを等確率でランダムに起タ埋め込みを行なった前報 [7] では、VCV 音節の明瞭度試験をこすような変形を加えた後、復号化を行うシミュレーション実

行なっており、この場合 SNR 10 dB の条件でも平均で 93%

験も実施した。

の正答率となった。このことからも、データ埋め込み済み音声

その結果、3%程度のパケットロスでは、いずれの条件でも信号の品質劣化は明らかなもの、音声情報を伝えるには十分で1〜2%程度の検出率の低下しか見られず、単純なパケットロス

あろうと考えられる。

に対しては、ある程度の耐性を持つことが分かった。AMR コー

4. 2 PEAQ による音質劣化度合測定

デックによるパケットロスの隠蔽が行なわれた場合は、さらに広帯域音響信号の音質劣化を客観的に測定する手法のひとつ

検出率の低下は起こりにくくなるものと考えられる。

として、ITU-R 勧告 BS.1387-1 PEAQ(Perceptual Evaluation

5. 2 実効データ伝送量と使用環境への頑強性

of Audio Quality) がある。これは原音 (劣化なし音) と加工音

今回のシミュレーションでは、残響、背景雑音、音声コーデッ(劣化あり音) をそれぞれ、聴覚フィルタを模したフィルタ群でクの 3 つの妨害要因に対しての耐性を持たせるため、データ埋帯域分割した上で、絶対閾値、周波数マスキングや時間マスキ

め込み量を 8 bps と少なくした。エラー訂正符号を埋め込み時ングを考慮した興奮パターン上での相違の度合を計算し、主観に用いることは無かったが、技術を実用化する際には、なんら評価実験 (ITU-R BS.1116-1) で得られる劣化度合を予測する

かのエラー訂正符号を用いる必要がある。
ここで、8 秒分のデータ (64bit) に対して、BCH(63,36,5) 符手法である。
ここでは、Kabel [8] による PEAQ の基本バージョンの実

号化と軟判定復号法 [16] を併用したとすると、エラー訂正限界

装を用いて、データ埋め込み済み音楽の音質劣化度合を測定

は 9bit 程度となる。この場合、86%のビット検出率が得られした。図 6 には、今回の条件でデータを埋め込んだ場合のれば、36bit 分の情報伝送が可能となり、実効データ伝送量は、劣化度合と、比較対象として、MP3 の 96kbps(48kbps/ch)、

4.5 bps となる。今回の残響を重畳したシミュレーションにおい128kbps(64kbps/ch) で符号化し復号化した音楽信号についてて、約 90%以上の信号条件で、86%のビット検出率を満たすのの、音質劣化度合の平均値と± 1 標準偏差の値をプロットした。

は、SNR 20 dB 以上での 12.2 kbps のみであった。残響が無この結果から、データ埋め込みに伴う音質劣化は、平均的には

い場合は、6.7 kbps の AMR コーデックによって、約 90%以上「劣化がやや気になる」よりやや悪い程度であることが分かっの信号条件で 80%のビット検出率を満たすことができたが、こた。また、MP3 によって符号化した音楽信号の劣化度合と比の場合はさらにエラー訂正限界を向上させる必要があり、実効較すれば、96kbps 程度であることが分かった。データ埋め込

データ伝送量は、上記の半分の 2〜3 bps が妥当な線であろう。

み済み音楽はスピーカ再生され、そこに背景雑音が加わること

データ埋め込み強度である振幅変調度を、今回用いた 0.4 かが必至である使用条件を前提とすると、データ埋め込みに伴うら 0.6 に上げることによって、検出率は軒並 5〜6% 程度向上

音質劣化は問題の無い程度であろうと考えられる。

するが、PESQ スコアも 2.85 から 2.40 まで低下する。一方、

5. 考

察

振幅変調度 0.6 で埋め込みを行なっても、音節明瞭度としては、

SNR 10 dB の条件において平均で 86%程度を得ており [7]、文5. 1 携帯電話ネットワークにおけるパケットロスの影響

章了解度にはほとんど問題ないと思われる。よって、より困難

AMR コーデックは、伝送経路におけるパケットロスを隠蔽な使用環境において、さらなる音質の劣化が許容できる場合にするような機構を必須要件として含んでいる。この主な仕組み

は、振幅変調度を上げて頑強度を高めることも考えられる。

5. 3 客観的音質劣化度合
PEAQ による測定値は、MP3 などの知覚符合化圧縮に伴う音質劣化を比較的よく予測できることは明らかになっているが、振幅変調に伴う音質劣化も同等に予測できるかどうかについては、いまだ明らかになっていない。前報 [9] において、主観的劣化度合と PEAQ による客観的劣化度合との相関を調べた結果、MP3 符号化を経た音楽の場合は相関が有意であったが、振幅変調により劣化した音楽信号の場合は、有意な相関は得られなかった。その後、被験者を増やした結果、一応有意な相関が得られている (R = 0.435, p = 0.030)。今後主観的劣化と客観的劣化指標との対応については、さらに検証を進めるべきであろう。

6. ま と め
データ埋め込み済み音響信号をスピーカから再生し、携帯電話のマイクで受音し AMR 音声コーデックを経て後、データ検出を行なう利用法を前提とした。そのため、振幅変調に基づ
くデータ埋め込みを行なった音響信号が、残響と背景雑音そして AMR 音声コーデックに対して耐性をどの程度もつかをコン
ピュータ・シミュレーションにより調べた。22 名が発話した音
声信号と 100 曲の様々なジャンルの音楽信号をホスト信号として、8 bps でデータ埋め込みを行なった。その結果、背景雑音のみが重畳される場合は、6.7kbps 以上の AMR ビットレート
において、80% 以上のビット検出率が得られた。さらに残響が重畳する場合は、12.2 kbps の AMR ビットレートにおいて80% 以上のビット検出率が得られた。
データ埋め込みに伴う客観的音質劣化度合を、音声信号に対しては PESQ を用いて、音楽信号に対しては PEAQ を用いて調べた。その結果、音声信号は、「まあよい (fair)」よりやや悪く、音楽信号は「劣化がわずかに気になる (slightly annoying)」
よりやや悪い程度であった。
これらの結果から、残響や背景雑音が多い条件でも、AMR
コーデックのビットレートが高ければ、品質を保ったまま十分にデータハイディングによる情報伝送が可能であることが分かった。
謝辞
本研究の一部には平成 19 年度東京情報大学共同研究 2、および東北大学電気通信研究所における共同プロジェクト研究による補助を受けた。
文

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