Identification par empreinte audio

@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}

 }