【課題】人間にとって心地良く、かつ秘匿効果が高い秘匿化データを安価に生成する。
【解決手段】周波数解析処理３２は、音声データ４及び音楽データ５の各々に対して周波数解析を行い、音声データ４の時間軸方向に最大のスペクトルである音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）を算出し、音楽データ５の時間軸方向に平均化したスペクトルである音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）を算出する。フィルタ関数作成処理３３は、音声最大値スペクトルＶｖ（ｊ）に基づく値を、音楽平均値スペクトルＶｍ（ｊ）に基づく値によって除した値である除算値スペクトルＤｉｖ（ｊ）に基づいて、フィルタ関数Ｆｂ（ｊ）を作成する。フィルタリング処理３４は、音楽データ５を所定の区間単位であるフレームｆに分割し、分割された各フレームｆをフーリエ変換し、フィルタ関数Ｆｂ（ｊ）を乗じ、フーリエ逆変換することによって、秘匿化データ６を生成する。 （もっと読む）

【課題】キャリア信号に電子透かし情報が一定周期で繰り返し埋め込まれている場合に、少ない演算量で各電子透かし情報の埋め込み位置を特定し、その抽出を迅速に行う。
【解決手段】
上記キャリア信号の後方に向けて電子透かし情報の埋め込み位置の探索を開始した場合に最初に見つかるものについては、当該キャリア信号を所定サンプル数ずつ区切って得られる各フレームについて、同期シンボルとの相関度を算出し、その算出結果に基づいてその概略的な埋め込み位置を求め、その周辺を詳細に解析して埋め込み位置を特定する。一方、その他の電子透かし情報については、その１つ手前の電子透かし情報の詳細な埋め込み位置から上記一定周期に応じたサンプル数だけ後方の位置周辺を詳細に解析してその埋め込み位置を特定する。 （もっと読む）