Düşük veri hızlarında çalışan konuşma kodlayıcılarına gürbüz bilgi saklama ve damgalama
Robust data hiding and watermarking in low bit-rate speech coders
Yazar: AHMET UTKU YARGIÇOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. H. GÖKHAN İLK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Damgalama = Watermarking ; Konuşma analizi = Speech analysis ; Konuşma kodlama = Speech coding ; Veri ekleme = Data embedding ; Veri güvenliği = Data security ; Veri iletişimi = Data communication

Özet:
Bu tez kapsamında düşük hızlarda çalışan konuşma kodlayıcılarıyla günümüzün iki popüler konusu damgalama ve steganografi bir araya getirilmiştir. İlk aşamada MELP konuşma kodlayıcısının çok seviyeli vektör nicemleyicisine (MSVQ) alışılageldik nicemleme indeks modülasyonu (QIM) uyarlanmış, böylelikle özgün MELP-MSVQ-QIM veri gömme yöntemi geliştirilmiştir. QIM'in uygulandığı indeksler farklılaştırılarak MELP-MSVQ-QIM yöntemine ait çok sayıda varyasyon elde edilmiş, söz konusu varyasyonlar nesnel kalite ölçüm metrikleri ve steganaliz açılarından sınanarak içlerinden damgalama ve steganografiye en müsait olanları tespit edilmiştir. Bir sonraki aşamada, MELP-MSVQ-QIM varyasyonlarının sınanmasında faydalanılan kaotik öznitelikler steganalizi veri işlemenin bambaşka bir alanına aktarılmış, bu sayede özgün konuşma kodlayıcı tanıma uygulaması tasarlanmıştır. En basit anlatımla kodlayıcı tanıma; bilinmeyen bit dizilerinin analiz edilerek üreticileri olan kodlayıcıların bulunması olarak tarif edilebilir. Üçüncü aşamada kodlanmış konuşma sinyaline veri gömen yöntemleri yakalayabilecek Markov zincir modeli tabanlı bir steganaliz yöntemi önerilmiş, GSM 6.10 üzerinde gerçekleştirilen testler nihayetinde önerilen yöntemin en az kaotik öznitelikler steganalizi kadar verimli olduğu görülmüştür. Son olarak önerilen bu yeni steganaliz yöntemi karşısında görünmez olabilecek veri manipülasyon çözümleri araştırılmış, istatistiksel modellemeye dayalı yeni bir matris gömme yöntemi önerilmiştir.

Abstract:
In this thesis, today?s two popular subjects, watermarking and steganography are implemented on low rate speech coders. At the first stage, conventional quantization index modulation (QIM) is applied to the multistage vector quantizer (MSVQ) of MELP, so that a novel data embedding method, which is called as MELP-MSVQ-QIM, is developed. By altering the index bits on which QIM is operated, many variations of MELP-MSVQ-QIM are generated. In order to determine variations, which are the most appreciate for watermarking and steganographical usages, some performance tests were performed to find out objective quality metric and steganalyzer results of the variations. At the second stage, the chaotic feature steganalysis is adapted to a quite different signal processing application; the novel speech coder identifier is designed. In simplest, speech coder identifier is a new generation data analysis method recognizes the coders being used in unknown bitstreams. In the third stage, a new steganalysis method, Markov chain model based coded speech steganalysis method is designed against coded speech data hiding methods. After the tests executed on GSM 6.10 speech coder, the new steganalysis method is found to be as effective as the chaotic feature steganalysis. Finally, a counter data manipulating method, statistical model based matrix embedding is proposed against Markov chain model based coded speech steganalysis.