@PhdThesis{TH-Lebosse-2009, author = {Jerome Leboss'e}, title = {M'ethodes d'identification pour le controle de l'utilisation de documents audio}, school = {Universit'e de Caen}, year = 2009, month = {May}, url ={manuscript(pdf):=http://www.greyc.ensicaen.fr/~luc/ARTICLES/TheseJerome.pdf}, theme= {fingerprint}, abstract= "L'objectif de ces travaux de recherche est de proposer une méthode fiable et robuste d'identification de documents audio et plus particulièrement musicaux. Les contraintes de cette méthode sont nombreuses puisque nous désirons une méthode avec un fort pouvoir discriminant qui soit capable d'identifier un document audio parallèlement à sa lecture, qui requière de faibles capacités de stockage et soit robuste vis à vis de certaines altérations du signal. Nous avons donc conçu une méthode d'identification de signaux audio basée sur l'extraction d'une empreinte. Cette empreinte permet de reconnaître un signal parmi un ensemble de signaux caractérisés par leurs empreintes. Pour cela, l'empreinte est calculée à partir de certaines propriétés du signal. L'originalité de notre méthode vient du fait que la plupart des méthodes existantes se basent sur une analyse des fréquences. Or notre méthode se base uniquement sur une analyse temporelle du signal et l'extraction de positions remarquables (onsets) à l'intérieur de celui-ci. Les mesures de similarité que nous proposons utilisent les spécificités de nos empreintes pour identifier de façon précise des documents tout en conservant de faibles temps de calculs malgré la taille et le nombre de nos empreintes. Ce mémoire décrira les deux étapes conduisant à l'identification d'un extrait audio inconnu, à savoir une première phase de calcul d'empreinte et une seconde de comparaison avec un ensemble d'empreintes précalculées afin d'identifier l'extrait. L'efficacité de chacune de ces étapes sera démontrée à travers différents essais et comparée avec la référence en matière d'empreintes audio. Nous conclurons sur l'intérêt de nos travaux et les perspectives ouvertes par ceux-ci." } @InProceedings{CI-LEBOSSE-2007, author = {Jerome Leboss{'e} and Luc Brun}, title = {Audio Fingerprint Identification by Approximate String Matching}, booktitle = {Proceedings of ISMIR 2007}, url = {pdf (see the conference site) := http://ismir2007.ismir.net/schedule.html}, theme= {fingerprint}, year = 2007, address = {Vienna (Austria)}, month = {September} } @InProceedings{CN-Lebosse-2007, author = {J'erome Leboss'e and Luc Brun and Pailles, Jean Claude}, title = {Identification de signaux audio par appariement de ch^{i}nes}, booktitle = {Proc. of GRETSI 2007}, year = {2007}, address = {Troyes, France}, month = {September}, theme= {fingerprint}, abstract= "Nous proposons une m{'e}thode d'identification bas{'e}e {`a} la fois sur une d{'e}coupe adaptative du signal et sur un traitement des erreurs de segmentation {`a} l'aide d'une fonction de similarit{'e} entre chaines.La fonction de similarit{'e} que nous proposons permet {`a} la fois d'identifier un fichier lorsqu'il est pr{'e}sent et de tester sa pr{'e}sence dans la base. ", url = {article(pdf):=http://www.greyc.ensicaen.fr/~luc/ARTICLES/gretsi.pdf} } @InProceedings{CI-Lebosse-2007, author = {J'erome Leboss'e and Luc Brun and Pailles, Jean Claude}, title = {A Robust Audio Fingerprint's Based Identification Method}, booktitle = {Proceedings of IbPRIA'2007}, pages = {185-192}, year = 2007, editor = {Joan Marti and Benedi, Jose Miguel and Mendonca, Ana Maria and Serrat, Joan}, volume = {I}, number = 4477, address = {Girona}, month = {June}, publisher = {LNCS}, theme= {fingerprint}, abstract= "An audio fingerprint is a small digest of an audio file computed from its main perceptual properties. Like human fingerprints, audio fingerprints allow to identify an audio file among a set of candidates but does not allow to retrieve any other characteristics of the files. Applications of audio fingerprint include audio monitoring on broadcast chanels, filtering peer to peer networks, meta data restoration in large audio library and the protection of author's copyrights within a Digital Right Management(DRM) system. We propose in this paper a new fingerprint extraction algorithm based on a new audio segmentation method. A scoring function based on q-grams is used to determine if an input signal is a derivated version of a fingerprint stored in the database. A rule based on this scoring function allows to either recover the original input file or to decide that no fingerprint belonging to the database correspond to the signal. The proposed method is robust against compression and time shifting alterations of audio files.", url = {article(ps):=http://www.greyc.ensicaen.fr/~luc/ARTICLES/ibpria2007.ps} } @Misc{BR-LEBOSSE-2006, author = {J'erome Leboss'e and Jean-Claude Pailles}, title = {D'etermination d'identification de signal}, institution = {France T'el'ecom}, year = {2006}, theme= {fingerprint}, note= {Brevet 06 50403} } @InProceedings{CN-LEBOSSE-2006, author = {J'erome Leboss'e and Luc Brun and Pailles, Jean Claude}, title = {Fingerprint audio robuste pour la gestion de droits}, booktitle = {Actes de CORESA 2006}, year = 2006, address = {Caen}, month = {Novembre}, theme= {fingerprint}, abstract= "Le fingerprint audio permet d'identifier un document audio {'e}ventuellement corrompu, {`a} partir d'un court extrait. Ces m{'e}thodes peuvent {^e}tre utilis{'e}es dans le cadre de la gestion des droits num{'e}riques (DRM) dans le but d'associer les informations de gestion et de contr{^o}le {`a} chaque document. Dans cet article, nous proposons un nouveau mode de calcul de fingerprint audio qui combine une m{'e}thode de segmentation avec un nouveau sch{'e}ma de construction des codes d{'e}finissants le fingerprint. La m{'e}thode propos{'e}e est robuste aux alt{'e}rations du document audio telles la compression et la suppression de parties ou d{'e}calages temporels.", url = {article(pdf):=http://www.greyc.ensicaen.fr/~luc/ARTICLES/CORESA_16_05.pdf} } @InProceedings{CI-Lebosse-2006, author = {J'erome Leboss'e and Luc Brun and Pailles, Jean Claude}, title = {A Robust Audio Fingerprint Extraction Algorithm}, booktitle = {Proceedings of SPPRA'2006}, pages = {185-192}, year = 2006, editor= {Robert Sablatnig and O. Scherze} address = {Innsbruck(Austria)}, month = {February}, publisher = {ACTA Press}, theme= {fingerprint}, abstract= "An Audio fingerprint is a small digest of an audio file computed from its main perceptual properties. Like human fingerprints, Audio fingerprints allow to identify an audio file among a set of candidates but does not allow to retreive any other characteristics of the files. Applications of Audio fingerprint include audio monitoring on broadcast chanels, filtering peer to peer networks, meta data restoration in large audio library and the protection of author's copyrights within a Digital Right Management(DRM) system. We propose in this paper a new fingerprint extraction algorithm which combines a segmentation method with a new fingerprint construction scheme. The proposed method is robust against compression and time shifting alterations of the audio files.", url ={article(ps):=http://www.greyc.ensicaen.fr/~luc/ARTICLES/sppra2006.ps} }