Pixinwav: Residual steganography for hiding pixels in audio
10.1109/ICASSP43922.2022.9746191
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/368576
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2022
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjecteAPRENDIZAJE PROFUNDO EFICIENTE PARA SECUENCIAS DE VIDEO Y NUBES DE PUNTOS (AEI-PID2020-117142GB-I00)
Abstract
Steganography comprises the mechanics of hiding data in a host media that may be publicly available. While previous works focused on unimodal setups (e.g., hiding images in images, or hiding audio in audio), PixInWav targets the multimodal case of hiding images in audio. To this end, we propose a novel residual architecture operating on top of short-time discrete cosine transform (STDCT) audio spectrograms. Among our results, we find that the residual steganography setup we propose allows an encoding of the hidden image that is independent from the host audio without compromising quality. Accordingly, while previous works require both host and hidden signals to hide a signal, PixInWav can encode images offline—which can be later hidden, in a residual fashion, into any audio signal.
CitacióGeleta, M. [et al.]. Pixinwav: Residual steganography for hiding pixels in audio. A: IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. "2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing: proceedings". Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022, p. 2485-2489. ISBN 978-1-6654-0540-9. DOI 10.1109/ICASSP43922.2022.9746191.
ISBN978-1-6654-0540-9
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/9746191
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
_ICASSP_2022__P ... io_Spectrograms_Geleta.pdf | 5,790Mb | Visualitza/Obre |