Synchronizing sound from different devices over a TCP network

Nowadays, we can send audio on the Internet for multiples uses like telephony, broadcast audio or teleconferencing. The issue comes when you need to synchronize the sound from different sources because the network where we are going to work could lose packets and introduce delay in the delivery. This can also come because the sound cards could be work in different speeds. In this project, we will work with two computers emitting sound (one will simulate the left channel (mono) of a stereo signal, and the other the right channel) and connected with a third computer by a TCP network. The last computer must get the sound from both computers and reproduce it in a speaker properly (without delay). So, basically, the main goal of the project is to synchronize multi-track sound over a network. TCP networks introduce latency into data transfers. Streaming audio suffers from two problems: a delay and an offset between the channels. This project explores the causes of latency, investigates the affect of the inter-channel offset and proposes a solution to synchronize the received channels. In conclusion, a good synchronization of the sound is required in a time when several audio applications are being developed. When two devices are ready to send audio over a network, this multi-track sound will arrive at the third computer with an offset giving a negative effect to the listener. This project has dealt with this offset achieving a good synchronization of the multitrack sound getting a good effect on the listener. This was achieved thanks to the division of the project into several steps having constantly a good vision of the problem, a good scalability and having controlled the latency at all times. As we can see in the chapter 4 of the project, a lack of synchronization over c. 100μs is audible to the listener. RESUMEN. A día de hoy, podemos transmitir audio a través de Internet por varios motivos como pueden ser: una llamada telefónica, una emisión de audio o una teleconferencia. El problema viene cuando necesitas sincronizar ese sonido producido por los diferentes orígenes ya que la red a la que nos vamos a conectar puede perder los paquetes y/o introducir un retardo en las entregas de los mismos. Así mismo, estos retardos también pueden venir producidos por las diferentes velocidades a las que trabajan las tarjetas de sonido de cada dispositivo. En este proyecto, se ha trabajado con dos ordenadores emitiendo sonido de manera intermitente (uno se encargará de simular el canal izquierdo (mono) de la señal estéreo emitida, y el otro del canal derecho), estando conectados a través de una red TCP a un tercer ordenador, el cual debe recibir el sonido y reproducirlo en unos altavoces adecuadamente y sin retardo (deberá juntar los dos canales y reproducirlo como si de estéreo de tratara). Así, el objetivo principal de este proyecto es el de encontrar la manera de sincronizar el sonido producido por los dos ordenadores y escuchar el conjunto en unos altavoces finales. Las redes TCP introducen latencia en la transferencia de datos. El streaming de audio emitido a través de una red de este tipo puede sufrir dos grandes contratiempos: retardo y offset, los dos existentes en las comunicaciones entre ambos canales. Este proyecto se centra en las causas de ese retardo, investiga el efecto que provoca el offset entre ambos canales y propone una solución para sincronizar los canales en el dispositivo receptor. Para terminar, una buena sincronización del sonido es requerida en una época donde las aplicaciones de audio se están desarrollando continuamente. Cuando los dos dispositivos estén preparados para enviar audio a través de la red, la señal de sonido multi-canal llegará al tercer ordenador con un offset añadido, por lo que resultará en una mala experiencia en la escucha final. En este proyecto se ha tenido que lidiar con ese offset mencionado anteriormente y se ha conseguido una buena sincronización del sonido multi-canal obteniendo un buen efecto en la escucha final. Esto ha sido posible gracias a una división del proyecto en diversas etapas que proporcionaban la facilidad de poder solucionar los errores en cada paso dando una importante visión del problema y teniendo controlada la latencia en todo momento. Como se puede ver en el capítulo 4 del proyecto, la falta de sincronización sobre una diferencia de 100μs entre dos canales (offset) empieza a ser audible en la escucha final.

Desarrollo de una aplicación iOS para el manejo remoto de un sistema de control

En los países desarrollados el Internet de las Cosas (IoT) ya es una realidad. El mundo físico y el digital cada vez están más unidos, gracias a la reducción del tamaño, el descenso del coste de los sensores, la posibilidad de disponer de una conexión a Internet en todo momento y al desarrollo de las aplicaciones, que ponen en uso la gran cantidad de información generada por todos los objetos conectados. Los campos de aplicación del IoT son muy variados, lo que otorga grandes oportunidades a los fabricantes de cada uno de los diferentes sectores, y desafíos, en particular, a los desarrolladores de software de tecnologías móviles. Los Smartphone serán los ojos y los oídos de las aplicaciones y estarán comunicados con el resto de las cosas. Pero con la evolución de las aplicaciones y dispositivos ya no sólo se verá y escuchará la información enviada por los sensores conectados a internet, sino que además, también existirá una comunicación completa entre los dispositivos y el SmartPhone. Este proyecto tiene por objetivo la realización de una aplicación móvil, para el sistema operativo móvil iOS, que cubra la posibilidad de comunicarse, controlar e interaccionar con un sistema de control para aumentar así la calidad y el bienestar del usuario. Para ello, se parte de una situación determinada en la que ya existe un modelado de dispositivos que incorporan la tecnología necesaria para recibir órdenes y contestar, y de un servidor que dispone de una comunicación directa con estos dispositivos y que a su vez gestiona un sistema de licencias con el cual se controla qué usuario tiene acceso a qué dispositivo. El futuro de la aplicación pasa por la posibilidad de comunicarse con el dispositivo directamente mediante una red WiFi propia, generada por él mismo, o bien, mediante bluetooh, o llamada perdida si el dispositivo incorporara una tarjeta SIM. La comunicación del SmartPhone con el servidor será mediante protocolo UDP. Mientras que la comunicación directa entre el SmartPhone y el dispositivo sería mediante TCP, siendo similar a la que ya existe entre el servidor y el dispositivo. La aplicación incorporará tres grandes bloques a nivel de control que se desarrollan a lo largo del trabajo. Un bloque de comunicación, un bloque de protocolos de estado y un bloque de modelaje de los mensajes que la aplicación intercambia con el servidor. Para dotar de una mayor seguridad a la aplicación, se hará que los mensajes que se intercambian con el servidor vayan cifrados y firmados de forma digital, lo que permitirá al receptor determinar el origen del mensaje (autenticación de origen y no repudio), y confirmar que dicho mensaje no haya sufrido alteraciones desde que fue firmado (integridad y confidencialidad)

Clasificación de tráfico de Internet mediante análisis de datos

Poder clasificar de manera precisa la aplicación o programa del que provienen los flujos que conforman el tráfico de uso de Internet dentro de una red permite tanto a empresas como a organismos una útil herramienta de gestión de los recursos de sus redes, así como la posibilidad de establecer políticas de prohibición o priorización de tráfico específico. La proliferación de nuevas aplicaciones y de nuevas técnicas han dificultado el uso de valores conocidos (well-known) en puertos de aplicaciones proporcionados por la IANA (Internet Assigned Numbers Authority) para la detección de dichas aplicaciones. Las redes P2P (Peer to Peer), el uso de puertos no conocidos o aleatorios, y el enmascaramiento de tráfico de muchas aplicaciones en tráfico HTTP y HTTPS con el fin de atravesar firewalls y NATs (Network Address Translation), entre otros, crea la necesidad de nuevos métodos de detección de tráfico. El objetivo de este estudio es desarrollar una serie de prácticas que permitan realizar dicha tarea a través de técnicas que están más allá de la observación de puertos y otros valores conocidos. Existen una serie de metodologías como Deep Packet Inspection (DPI) que se basa en la búsqueda de firmas, signatures, en base a patrones creados por el contenido de los paquetes, incluido el payload, que caracterizan cada aplicación. Otras basadas en el aprendizaje automático de parámetros de los flujos, Machine Learning, que permite determinar mediante análisis estadísticos a qué aplicación pueden pertenecer dichos flujos y, por último, técnicas de carácter más heurístico basadas en la intuición o el conocimiento propio sobre tráfico de red. En concreto, se propone el uso de alguna de las técnicas anteriormente comentadas en conjunto con técnicas de minería de datos como son el Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en inglés) y Clustering de estadísticos extraídos de los flujos procedentes de ficheros de tráfico de red. Esto implicará la configuración de diversos parámetros que precisarán de un proceso iterativo de prueba y error que permita dar con una clasificación del tráfico fiable. El resultado ideal sería aquel en el que se pudiera identificar cada aplicación presente en el tráfico en un clúster distinto, o en clusters que agrupen grupos de aplicaciones de similar naturaleza. Para ello, se crearán capturas de tráfico dentro de un entorno controlado e identificando cada tráfico con su aplicación correspondiente, a continuación se extraerán los flujos de dichas capturas. Tras esto, parámetros determinados de los paquetes pertenecientes a dichos flujos serán obtenidos, como por ejemplo la fecha y hora de llagada o la longitud en octetos del paquete IP. Estos parámetros serán cargados en una base de datos MySQL y serán usados para obtener estadísticos que ayuden, en un siguiente paso, a realizar una clasificación de los flujos mediante minería de datos. Concretamente, se usarán las técnicas de PCA y clustering haciendo uso del software RapidMiner. Por último, los resultados obtenidos serán plasmados en una matriz de confusión que nos permitirá que sean valorados correctamente. ABSTRACT. Being able to classify the applications that generate the traffic flows in an Internet network allows companies and organisms to implement efficient resource management policies such as prohibition of specific applications or prioritization of certain application traffic, looking for an optimization of the available bandwidth. The proliferation of new applications and new technics in the last years has made it more difficult to use well-known values assigned by the IANA (Internet Assigned Numbers Authority), like UDP and TCP ports, to identify the traffic. Also, P2P networks and data encapsulation over HTTP and HTTPS traffic has increased the necessity to improve these traffic analysis technics. The aim of this project is to develop a number of techniques that make us able to classify the traffic with more than the simple observation of the well-known ports. There are some proposals that have been created to cover this necessity; Deep Packet Inspection (DPI) tries to find signatures in the packets reading the information contained in them, the payload, looking for patterns that can be used to characterize the applications to which that traffic belongs; Machine Learning procedures work with statistical analysis of the flows, trying to generate an automatic process that learns from those statistical parameters and calculate the likelihood of a flow pertaining to a certain application; Heuristic Techniques, finally, are based in the intuition or the knowledge of the researcher himself about the traffic being analyzed that can help him to characterize the traffic. Specifically, the use of some of the techniques previously mentioned in combination with data mining technics such as Principal Component Analysis (PCA) and Clustering (grouping) of the flows extracted from network traffic captures are proposed. An iterative process based in success and failure will be needed to configure these data mining techniques looking for a reliable traffic classification. The perfect result would be the one in which the traffic flows of each application is grouped correctly in each cluster or in clusters that contain group of applications of similar nature. To do this, network traffic captures will be created in a controlled environment in which every capture is classified and known to pertain to a specific application. Then, for each capture, all the flows will be extracted. These flows will be used to extract from them information such as date and arrival time or the IP length of the packets inside them. This information will be then loaded to a MySQL database where all the packets defining a flow will be classified and also, each flow will be assigned to its specific application. All the information obtained from the packets will be used to generate statistical parameters in order to describe each flow in the best possible way. After that, data mining techniques previously mentioned (PCA and Clustering) will be used on these parameters making use of the software RapidMiner. Finally, the results obtained from the data mining will be compared with the real classification of the flows that can be obtained from the database. A Confusion Matrix will be used for the comparison, letting us measure the veracity of the developed classification process.