{"id":36133,"date":"2019-10-31T22:09:48","date_gmt":"2019-10-31T19:09:48","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/chitat-mezhdu-not-sistema-peredachi-dannyh-vnutri-muzyki\/"},"modified":"2019-10-31T22:09:48","modified_gmt":"2019-10-31T19:09:48","slug":"chitat-mezhdu-not-sistema-peredachi-dannyh-vnutri-muzyki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/chitat-mezhdu-not-sistema-peredachi-dannyh-vnutri-muzyki","title":{"rendered":"Zwischen den Noten lesen: das System der Daten\u00fcbertragung innerhalb der Musik.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Zwischen
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\nDie Musik erm\u00f6glicht es uns, das Unaussprechliche auszudr\u00fccken; die vielf\u00e4ltigsten Emotionen zu erleben, die sich in einem Sturm der Gef\u00fchle verweben; den Boden, den Himmel und sogar das Universum hinter sich zu lassen, um auf eine Reise ohne Karten, Wege und Wegweiser zu gehen; eine ganze Geschichte zu erfinden, zu erz\u00e4hlen und zu erleben, die immer einzigartig und unverwechselbar bleibt. All das erm\u00f6glicht die Musik \u2013 eine Kunstform, die seit vielen tausend Jahren existiert und unsere Ohren und Herzen erfreut. <\/p>\n

Musik, oder besser gesagt musikalische Werke, dienen nicht nur der \u00e4sthetischen Freude, sondern k\u00f6nnen auch Informationen \u00fcbertragen, die f\u00fcr bestimmte Ger\u00e4te codiert und f\u00fcr den Zuh\u00f6rer unbemerkt bleiben. Heute werden wir ein bemerkenswertes Forschungsprojekt kennenlernen, bei dem Doktoranden der ETH Z\u00fcrich bestimmte Daten unh\u00f6rbar in musikalische Werke integrierten, wodurch die Musik selbst zu einem Kanal f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung wird. Wie sie ihre Technologie umgesetzt haben, ob sich Melodien mit und ohne eingebettete Daten stark unterscheiden und was die praktischen Tests ergeben haben, erfahren wir im Bericht der Forscher. Lassen Sie uns starten.<\/a><\/noindex><\/p>\n

Grundlage der Forschung<\/h3>\n

\nForscher bezeichnen ihre Technologie als akustische Daten\u00fcbertragungstechnik. Wenn ein Lautsprecher eine modifizierte Melodie abspielt, nimmt der Mensch sie als gew\u00f6hnlich wahr, jedoch kann beispielsweise ein Smartphone die codierten Informationen zwischen den Zeilen, genauer gesagt zwischen den Noten, auslesen. Der wichtigste Aspekt bei der Umsetzung dieser Daten\u00fcbertragungsmethode, so die Wissenschaftler (dass diese Leute immer noch Doktoranden sind, hindert sie nicht daran, Wissenschaftler zu sein), ist die Geschwindigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit der \u00dcbertragung, w\u00e4hrend das Niveau dieser Parameter unabh\u00e4ngig von der gew\u00e4hlten Audiodatei aufrechterhalten wird. Bei dieser Herausforderung hilft die Psychoakustik, die die psychologischen und physiologischen Aspekte der menschlichen Klangwahrnehmung untersucht. <\/p>\n

Der Kern der akustischen Daten\u00fcbertragung ist OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), das es zusammen mit der zeitlichen Anpassung der Tr\u00e4gersignale an die Originalmusik erm\u00f6glicht, das Frequenzspektrum zur Informations\u00fcbertragung maximal zu nutzen. Dadurch wurde eine \u00dcbertragungsgeschwindigkeit von 412 Bit\/s \u00fcber eine Distanz von bis zu 24 Metern erreicht (Fehlerquote < 10%). Praktische Experimente mit 40 Freiwilligen best\u00e4tigten, dass es nahezu unm\u00f6glich ist, den Unterschied zwischen der Originalmelodie und der melodischen \u00dcbertragung der Informationen zu h\u00f6ren.<\/p>\n

Wo kann eine solche Technologie praktisch angewendet werden? Forscher haben eine L\u00f6sung: Fast alle modernen Smartphones, Laptops und andere tragbare Ger\u00e4te sind mit Mikrofonen ausgestattet, und in vielen \u00f6ffentlichen Orten (Caf\u00e9s, Restaurants, Einkaufszentren usw.) gibt es Lautsprecher mit Hintergrundmusik. In diese Hintergrundmelodie k\u00f6nnen beispielsweise Daten f\u00fcr die Verbindung mit einem Wi-Fi-Netzwerk integriert werden, ohne dass zus\u00e4tzliche Schritte erforderlich sind.<\/p>\n

Die allgemeinen Merkmale der akustischen Daten\u00fcbertragung sind nun klar, lassen Sie uns nun die Struktur dieses Systems im Detail untersuchen.<\/p>\n

Systembeschreibung<\/h3>\n

\nDie Datenintegration in die Melodie erfolgt durch die Maskierung von Frequenzen. In bestimmten Zeitintervallen werden die maskierenden Frequenzen identifiziert und die nahegelegenen OFDM-Untertr\u00e4ger werden mit Daten gef\u00fcllt.<\/p>\n

\"Zwischen
\nAbbildung Nr. 1: Umwandlung der urspr\u00fcnglichen Datei in ein zusammengesetztes Signal (Melodie + Daten), das \u00fcber Lautsprecher \u00fcbertragen wird.<\/i><\/p>\n

Zun\u00e4chst wird das urspr\u00fcngliche Audiosignal in aufeinanderfolgende Segmente zur Analyse unterteilt. Jedes dieser Segmente (Hi) besteht aus L = 8820 Samples, was 200 ms entspricht, und wird mit einem Fenster*<\/i> multipliziert, um Rand-Effekte zu minimieren.<\/p>\n

Das Fenster*<\/b> ist eine Gewichtungsfunktion, die verwendet wird, um die Effekte zu steuern, die durch die Pr\u00e4senz von Seitennasen in den spektralen Bewertungen verursacht werden.<\/p><\/blockquote>\n

Es wurden dominierende Frequenzen des urspr\u00fcnglichen Signals im Bereich von 500 Hz bis 9,8 kHz identifiziert, was die Bestimmung der Maskierungsfrequenzen fM,l f\u00fcr dieses Segment erm\u00f6glichte. Zus\u00e4tzlich erfolgte die Daten\u00fcbertragung in einem kleinen Bereich von 9,8 bis 10 kHz, um die Position der Untertr\u00e4ger im Empf\u00e4nger festzustellen. Die obere Grenze des verwendeten Frequenzbereichs wurde auf 10 kHz festgelegt, da die Mikrofone von Smartphones bei hohen Frequenzen eine geringe Empfindlichkeit aufweisen.<\/p>\n

Die Maskierungsfrequenzen wurden f\u00fcr jedes analysierte Segment individuell bestimmt. Mithilfe der HPS-Methode (harmonisches Produktspektrum) wurden drei dominierende Frequenzen ermittelt, die anschlie\u00dfend auf die n\u00e4chstgelegenen Noten der harmonischen chromatischen Skala gerundet wurden. So konnten die Grundnoten fF,i = 1\u20263 ermittelt werden, die zwischen den Tasten C0 (16,35 Hz) und B0 (30,87 Hz) liegen. Da die Grundnoten zu niedrig f\u00fcr die Daten\u00fcbertragung sind, wurden ihre h\u00f6heren Oktaven 2kfF,i im Bereich von 500 Hz \u2026 9,8 kHz berechnet. Viele dieser Frequenzen (fO,l1) waren aufgrund der Natur des HPS deutlicher ausgepr\u00e4gt.<\/p>\n

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\nBild Nr. 2: Berechnete Oktaven fO,l1 f\u00fcr die Hauptnoten und Harmonien fH,l2 des st\u00e4rksten Tons.<\/i><\/p>\n

Die Kombination aus Oktaven und Harmonien wurde als Maskierungsfrequenzen verwendet, auf deren Basis die OFDM-Tr\u00e4gersignalfrequenzen fSC,k ermittelt wurden. Unter und \u00fcber jeder Maskierungsfrequenz wurden zwei Tr\u00e4gersignale eingef\u00fcgt. <\/p>\n

Anschlie\u00dfend wurde das Spektrum des Audiosegments Hi bei den Frequenzen der Tr\u00e4gersignale fSC,k gefiltert. Darauf basierend wurde ein OFDM-Symbol aus den Informationsbits in Bi erstellt, wodurch das zusammengesetzte Segment Ci \u00fcber den Lautsprecher \u00fcbertragen werden konnte. Die Werte und Phasen der Tr\u00e4gersignale m\u00fcssen so gew\u00e4hlt werden, dass der Empf\u00e4nger die \u00fcbertragenen Daten extrahieren kann, w\u00e4hrend der Zuh\u00f6rer keine Ver\u00e4nderungen in der Melodie bemerkt.<\/p>\n

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\nBild Nr. 3: Abschnitt des Spektrums und Frequenzen der Tr\u00e4gersignale des Segments Hi der urspr\u00fcnglichen Melodie.<\/i><\/p>\n

Wenn das Audiosignal mit enthaltenen Informationen \u00fcber Lautsprecher wiedergegeben wird, zeichnet das Mikrofon des empfangenden Ger\u00e4ts es auf. Um die Anfangspositionen der eingebetteten OFDM-Symbole zu finden, muss das Signal zun\u00e4chst durch eine Bandfilterung geleitet werden. So wird der obere Frequenzbereich extrahiert, in dem keine musikalischen St\u00f6rsignale zwischen den Tr\u00e4gerfrequenzen vorhanden sind. Der Beginn der OFDM-Symbole kann mithilfe des zyklischen Pr\u00e4fixes ermittelt werden.<\/p>\n

Nachdem der Beginn der OFDM-Symbole erkannt wurde, erh\u00e4lt der Empf\u00e4nger Informationen \u00fcber die dominierenden T\u00f6ne durch Dekodierung des oberen Frequenzbereichs. Dar\u00fcber hinaus ist OFDM ausreichend robust gegen\u00fcber den Auswirkungen schmalbandiger St\u00f6rquellen, da diese nur auf einige der Tr\u00e4gerfrequenzen wirken.<\/p>\n

Praktische Tests<\/h3>\n

\nAls Quelle der ver\u00e4nderten Melodien diente der Lautsprecher KRK Rokit 8, w\u00e4hrend das empfangende Ger\u00e4t das Smartphone Nexus 5X war.<\/p>\n

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\nBild Nr. 4: Der Unterschied zwischen den realen Manifestationen von OFDM und den Korrelationsspitzen, die im Innenraum in einer Distanz von 5 m zwischen Lautsprecher und Mikrofon gemessen wurden.<\/i><\/p>\n

Die Mehrheit der OFDM-Punkte liegt im Bereich von 0 bis 25 ms, weshalb ein zul\u00e4ssiger Beginn innerhalb des zyklischen Prefixes von 66,6 ms gefunden werden kann. Forscher stellen fest, dass der Empf\u00e4nger (in diesem Fall ein Smartphone) ber\u00fccksichtigt, dass OFDM-Symbole periodisch wiedergegeben werden, was deren Erkennung verbessert.<\/p>\n

Zun\u00e4chst musste der Einfluss der Entfernung auf die Bitfehlerquote (BER) \u00fcberpr\u00fcft werden. Dazu wurden drei Tests in unterschiedlichen Raumtypen durchgef\u00fchrt: ein mit Teppichboden ausgelegter Flur, ein B\u00fcroraum mit Linoleum und ein H\u00f6rsaal mit Holzfu\u00dfboden.<\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
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\nAls \"Testobjekt\" wurde das Lied \"And The Cradle Will Rock\" von Van Halen ausgew\u00e4hlt. <\/i><\/p>\n

Die Lautst\u00e4rke wurde so eingestellt, dass der gemessene Schallpegel des Smartphones in 2 m Entfernung zum Lautsprecher 63 dB betrug.<\/p>\n

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\nAbbildung Nr. 5: BER-Werte in Abh\u00e4ngigkeit von der Entfernung zwischen Lautsprecher und Mikrofon (blaue Linie \u2013 H\u00f6rsaal, gr\u00fcne Linie \u2013 Flur, orange Linie \u2013 B\u00fcro).<\/i><\/p>\n

Im Flur wurde ein Ger\u00e4uschpegel von 40 dB mit einem Smartphone in einer Distanz von bis zu 24 Metern von dem Lautsprecher erfasst. In einem Raum betrug der Ger\u00e4uschpegel in 15 m Entfernung 55 dB, w\u00e4hrend im B\u00fcro bei einer Distanz von 8 Metern der vom Smartphone wahrgenommene Ger\u00e4uschpegel 57 dB erreichte. <\/p>\n

Da der Raum und das B\u00fcro eine st\u00e4rkere Nachhallwirkung aufweisen, \u00fcberschreiten die sp\u00e4ten Echo-Signale der OFDM-Zeichen die L\u00e4nge des zyklischen Pr\u00e4fixes, was zu einer erh\u00f6hten Bitfehlerrate (BER) f\u00fchrt.<\/p>\n

Nachhall*<\/b> \u2014 allm\u00e4hliche Verringerung der Schallintensit\u00e4t aufgrund mehrfacher Reflexion. <\/p><\/blockquote>\n

Anschlie\u00dfend demonstrierten die Forscher die Vielseitigkeit ihres Systems, indem sie es auf 6 verschiedene Lieder aus drei Genres anwendeten (siehe Tabelle unten).<\/p>\n

\"Zwischen
\nTabelle Nr. 1: In den Tests verwendete Lieder.<\/i><\/p>\n

Durch die Daten in dieser Tabelle k\u00f6nnen wir auch die \u00dcbertragungsgeschwindigkeit und die Bitfehlerraten f\u00fcr jeden Song sehen. Die \u00dcbertragungsgeschwindigkeit variiert, da die differentielle BPSK (Phasenmodulation) besser funktioniert, wenn dieselben Nebentr\u00e4ger verwendet werden. Dies ist m\u00f6glich, wenn benachbarte Segmente identische Maskierungselemente enthalten. Kontinuierlich laute Lieder bieten die optimale Grundlage f\u00fcr die Datenversteckung, da die Maskierungsfrequenzen im breiten Frequenzspektrum st\u00e4rker ausgepr\u00e4gt sind. Schnell wechselnde Musik kann OFDM-Symbole nur teilweise maskieren, aufgrund der festen Fensterl\u00e4nge der Analyse.<\/p>\n

Anschlie\u00dfend begannen Personen mit den Tests des Systems, die bestimmen sollten, welche Melodie urspr\u00fcnglich war und welche durch die eingebaute Information modifiziert wurde. Zu diesem Zweck wurden 12-sek\u00fcndige Ausschnitte der Lieder aus Tabelle Nr. 1 auf einer speziellen Website bereitgestellt. <\/p>\n

Im ersten Experiment (E1) erhielt jeder Teilnehmer entweder eine ver\u00e4nderte oder eine originale Melodie zum Anh\u00f6ren und musste entscheiden, ob dieser Abschnitt original oder ver\u00e4ndert war. Im zweiten Experiment (E2) konnten die Teilnehmer beide Varianten beliebig oft h\u00f6ren und dann entscheiden, welche davon das Original und welche die Ver\u00e4nderung war.<\/p>\n

\"Zwischen
\nTabelle Nr. 2: Ergebnisse der Experimente E1 und E2.<\/i><\/p>\n

In den Ergebnissen des ersten Experiments gibt es zwei Kennzahlen: p(O|O) \u2013 der Prozentsatz der Teilnehmer, die die originale Melodie korrekt identifiziert haben, und p(O|M) \u2013 der Prozentsatz der Teilnehmer, die die ver\u00e4nderte Version der Melodie als original identifiziert haben.<\/p>\n

Interessanterweise empfanden einige Teilnehmer, laut den Forschern, bestimmte ver\u00e4nderte Melodien als origineller als das Original selbst. Der Durchschnittswert beider Experimente zeigt, dass der durchschnittliche H\u00f6rer keinen Unterschied zwischen einer gew\u00f6hnlichen Melodie und einer Melodie bemerken wird, in die diese Daten eingebettet wurden.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen Musikexperten und Musiker einige Ungenauigkeiten und verd\u00e4chtige Elemente in den ver\u00e4nderten Melodien erkennen, doch diese Elemente sind nicht so gravierend, dass sie Unbehagen verursachen w\u00fcrden.<\/p>\n

Jetzt k\u00f6nnen auch wir an dem Experiment teilnehmen. Unten finden Sie zwei Varianten derselben Melodie \u2013 die Original- und die ver\u00e4nderte Version. H\u00f6ren Sie den Unterschied?<\/p>\n

Originalversion der Melodie<\/a><\/noindex>
\nvs
\nModifizierte Version der Melodie<\/a><\/noindex><\/p>\n

F\u00fcr eine detailliertere Auseinandersetzung mit den Feinheiten der Forschung empfehle ich einen Blick in h\u00e4lt<\/a><\/noindex> der Forschungsgruppe.<\/p>\n

Au\u00dferdem k\u00f6nnen Sie das ZIP-Archiv der Audio-Dateien der Original- und der ver\u00e4nderten Melodien, die in der Studie verwendet wurden, herunterladen unter diesem Link verf\u00fcgbar<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Epilog<\/h3>\n

\nIn dieser Arbeit beschreiben Doktoranden der ETH Z\u00fcrich ein erstaunliches System zur Daten\u00fcbertragung innerhalb von Musik. Sie haben daf\u00fcr Frequenzmaskierung verwendet, um Daten in die Melodie einzuf\u00fcgen, die \u00fcber einen Lautsprecher abgespielt wird. Diese Melodie wird von einem Mikrofon des Ger\u00e4ts wahrgenommen, das die versteckten Daten erkennt und dekodiert, w\u00e4hrend der durchschnittliche H\u00f6rer keinen Unterschied bemerkt. In Zukunft planen die Forscher, ihr System weiterzuentwickeln und perfektionierte Methoden zur Datenintegration in Audio zu erforschen. <\/p>\n

Wenn jemand etwas Ungew\u00f6hnliches und vor allem Funktionierendes erfindet, freuen wir uns immer. Noch mehr Freude bereitet uns jedoch, dass diese Erfindung von jungen Menschen geschaffen wurde. Wissenschaft kennt kein Alter. Wenn Jugendliche Wissenschaft als langweilig empfinden, wird sie offenbar nicht aus dem richtigen Blickwinkel pr\u00e4sentiert. Denn wie wir wissen, ist Wissenschaft eine erstaunliche Welt, die nie aufh\u00f6rt zu \u00fcberraschen. <\/p>\n

Freitagsthema:<\/b>

\r\n \"Video\r\n
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\nDa wir gerade \u00fcber Musik sprechen, genauer gesagt \u00fcber Rockmusik, hier ist eine gro\u00dfartige Reise durch die Weiten des Rocks.<\/i><\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center>
\nQueen, \u201eRadio Ga Ga\u201c (1984).<\/i><\/p>\n

Vielen Dank f\u00fcr Ihre Aufmerksamkeit! Bleiben Sie neugierig und haben Sie ein tolles Wochenende, Leute! \ud83d\ude42<\/p>\n

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\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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