@article { author = {Pourhashemi, Seyed Mostafa and Mosleh, Mohammad and Erfani, Yousof}, title = {Presenting an intelligent extraction method in audio watermarking systems based on lifting wavelet transform and support vector machine}, journal = {Journal of Soft Computing and Information Technology}, volume = {9}, number = {2}, pages = {34-47}, year = {2020}, publisher = {Babol Noshirvani University of Technology}, issn = {2383-1006}, eissn = {2588-4913}, doi = {}, abstract = {Nowadays, the rapid growth of the use of information technology and computer networks has increased the transfer of information in a digital form. For this reason, the protection of data has become one of the most important challenges in this field. Watermarking is introduced as one of the newest and most important techniques for data protection. Audio watermarking is considered to be the most challenging type of watermarking due to the nature of audio files. The most extraction methods used in audio watermarking algorithms, which mainly use non-intelligent techniques based on the reverse of embedding rules for extraction phase of audio watermarking, often they are not able to extract watermarking exactly and have a lot of errors in extracting. Our proposed solution to solve this problem is to use an intelligent algorithm to extract the watermark. The purpose of this article is to provide a method that covered the weakness of non-intelligent extraction methods using trained machine learning classifier and helped to improve system performance. For the embedding operation, the Lifting Wavelet Transform (LWT) has been used in the proposed method; in the extraction operation, the Support Vector Machine (SVM) classifier is also used. The trained classifier is able to detect the effects of various attacks on the audio files and consequently, intelligent and precise extraction of watermark. The results of various experiments under different conditions indicate that this intelligent method has achieved appropriate imperceptibility and high capacity along with high robustness.}, keywords = {Audio watermarking,Lifting wavelet transform (LWT),classifier,Machine Learning,Support vector machine (SVM)}, title_fa = {ارائه یک روش استخراج هوشمند در سیستم‌های نهان‌نگاری صوتی بر اساس تبدیل موجک ارتقاء یافته و ماشین بردار پشتیبان}, abstract_fa = {امروزه رشد سریع استفاده از فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری، باعث افزایش انتقال اطلاعات در فرم دیجیتال شده است. بهمین دلیل حفاظت از داده‌های ارسالی به یکی از مهمترین چالش‌ها در این زمینه مبدل گشته است. نهان‌نگاری بعنوان یکی از جدیدترین و مهمترین تکنیک‌ها برای حفاظت داده‌ها معرفی شده و مورد استفاده قرار می‌گیرد. نهان‌نگاری صوتی بدلیل ماهیت فایلهای صوتی بعنوان چالش برانگیزترین نوع نهان‌نگاری مطرح شده است. اکثر روش‌های استخراج در الگوریتم‌های نهان‌نگاری که عمدتاً از تکنیک‌های غیر هوشمند و بر اساس معکوس قوانین درج، برای فاز استخراج در نهان نگاری صوتی استفاده می‌کنند، اغلب قادر به استخراج دقیق نهان‌نگاره نیستند و خطای زیادی در تشخیص دارند. راهکار پیشنهادی ما برای حل این مشکل، استفاده از الگوریتمی هوشمند برای استخراج نهان‌نگاره است. هدف این مقاله، ارائه روشی است که با استفاده از دسته‌بند آموزش دیده‌ی مبتنی بر یادگیری ماشین نقاط ضعف روش‌های استخراج غیرهوشمند را پوشش داده و به بهبود عملکرد سیستم کمک کند. برای عملیات درج در روش پیشنهادی از تبدیل موجک ارتقا یافته استفاده نموده و در بخش استخراج نیز از دسته‌بند ماشین بردار پشتیبان استفاده می‌شود. دسته‌بند آموزش دیده، قادر به تشخیص تأثیر حملات مختلف بر روی فایل صوتی و در نتیجه استخراج هوشمندانه و دقیق نهان‌نگاره می‌باشند. نتایج آزمایشات مختلف تحت شرایط متفاوت، نشان می‌دهد که این روش هوشمند، به شفافیت مناسب و ظرفیت بالا، در کنار مقاومت بالا دست یافته است.}, keywords_fa = {نهان نگاری صوتی,تبدیل موجک ارتقاء یافته,دسته بند,یادگیری ماشین,ماشین بردار پشتیبان}, url = {https://jscit.nit.ac.ir/article_103555.html}, eprint = {https://jscit.nit.ac.ir/article_103555_6f1fc1836f46f75f5837f7c5862b5232.pdf} }