Метод вбудови цифрових водяних знаків в аудіо-файли за допомогою машинного навчання

Гунько, М. О.

Публікація:
Метод вбудови цифрових водяних знаків в аудіо-файли за допомогою машинного навчання

dc.contributor.author	Гунько, М. О.
dc.date.accessioned	2024-02-28T15:52:45Z
dc.date.available	2024-02-28T15:52:45Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	У даній кваліфікаційній роботі досліджується метод вбудови цифрових водяних знаків в аудіо-файли з використанням технік машинного навчання. Робота вивчає різноманітні методи та алгоритми машинного навчання, які можуть бути використані для ефективної вбудови водяних знаків в аудіо-файли з метою захисту авторських прав та автентифікації контенту. Особлива увага приділяється вибору підходів машинного навчання, які найбільш ефективно враховують специфіку аудіо-даних, таких як спектрограми, характеристики звукових сигналів тощо. Досліджуються виклики та обмеження, що виникають у процесі вбудови цифрових водяних знаків в аудіо-файли, а також розглядаються можливі застосування та переваги використання таких методів для різних сфер, включаючи музичну індустрію, аудіо-відео контент та інші області. Результати дослідження можуть мати важливе значення для розвитку нових методів захисту авторських прав та забезпечення інтегритету аудіо-контенту у цифровому середовищі.
dc.identifier.citation	Гунько М. О. Метод вбудови цифрових водяних знаків в аудіо-файли за допомогою машинного навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / М. О. Гунько ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 52 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/25788
dc.language.iso	uk
dc.subject	стеганографія
dc.subject	аудиофайл
dc.subject	Фурьє
dc.subject	ЦВЗ
dc.subject	нейромережа
dc.subject	машинне навчання
dc.title	Метод вбудови цифрових водяних знаків в аудіо-файли за допомогою машинного навчання
dc.title.alternative	Method for Embedding Digital Watermarks in Audio Files Using Machine Learning
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication