Secure logarithmic audio watermarking scheme based on the human auditory system

Peer-reviewed

Carrier Ethernet "label" scalability

A collection of slides from the authorpsilas seminar presentation is given

Improving Label Space Usage for Ethernet Label Switched Paths

Ethernet is becoming the dominant aggregation technology for carrier transport networks; however, as it is a LAN technology, native bridged ethernet does not fulfill all the carrier requirements. One of the schemes proposed by the research community to make ethernet fulfill carrier requirements is ethernet VLAN-label switching (ELS). ELS allows the creation of label switched data paths using a 12-bit label encoded in the VLAN TAG control information field. Previous label switching technologies such as MPLS use more bits for encoding the label. Hence, they do not suffer from label sparsity issues as ELS might. This paper studies the sparsity issues resulting from the reduced ELS VLAN-label space and proposes the use of the label merging technique to improve label space usage. Experimental results show that label merging considerably improves label space usage

Explicatio phaenomeni acustici

Dedicatio: Olof Inberg [ruots. pr.], Maria Rein [ruots. pr.].

Junan audiovahvistimen laitesuunnittelu

Joukkoliikenteen merkitys suurten ihmismäärien liikuttamisessa on kasvanut. Kaupunkikeskustat ovat monin paikoin ruuhkautuneet ja joukkoliikenteestä pyritään tekemään mahdollisimman houkuttelevaa ruuhkien helpottamiseksi. Yksi keino houkutella ihmisiä joukkoliikennevälineiden käyttäjiksi on parantaa matkustajille tarjottavan informaation määrää ja laatua. Matkustajainformaatiojärjestelmä on monipuolinen kokonaisuus, jolla joukkoliikenteen käyttäjälle tarjotaan muun muassa opastusta, aikataulutietoa ja häiriötietoa. Informaatio voi olla staattista kuten painetut aikataulut ja kiinteät opasteet tai dynaamista kuten reaaliaikaiset näytöt ja kuulutukset. Informaatiota voidaan tarjota matkustajan käyttöön niin kotona ja liikenneasemilla kuin liikkuvassa kalustossakin. Matkustajainformaatiojärjestelmiä on käytössä erilaisissa joukkoliikennevälineissä, joista tässä diplomityössä syvennytään raideliikenteeseen. Työssä suunnitellaan ja toteutetaan raideliikenteen vaatimukset täyttävä IP-pohjainen audiovahvistin. Valmis vahvistin liittyy Ethernet-verkon välityksellä raideliikenteen matkustajainformaatio-järjestelmään. Laite toimii kuulutus- ja puhelinjärjestelmän keskusyksikkönä. Työn tuloksena saatiin toimiva ja sarjatuotantokelpoinen audiovahvistin. Laitteen tyyppitestit ovat tätä työtä palautettaessa vielä kesken, mutta tähän mennessä testit ovat menneet hyvin ja laite on toiminut hyvin myös osana järjestelmää.

Redundant Ethernet-based fieldbuses

Ethernet-pohjaisten kenttäväylien suosio teollisuudessa on kasvanut viime aikoina voimakkaasti. Ethernet tarjoaa suuren bittinopeuden, edulliset laitteet ja tekniikkaa on tutkittu laajasti. Diplomityö esittelee Ethernet-tekniikan perusteet ja joitakin teollisuudessa käytettäviä Ethernet-pohjaisia kenttäväyläprotokollia. Työn tarkoitus on tehdä tiivis käsikirja eri Ethernet-pohjaisista kenttäväyläprotokollista ja erityisesti niiden redundanttisuusominaisuuksista. Lähempään tarkasteluun on otettu redundantti EtherNet/IP ja sen alemmat kerrokset, sekä implementoitu redundanttisuus ABB:n ACS350-taajuusmuuttajaan.

Secure Bluetooth Audio Transmission System

The growing spread of small but powerful mobile devices (such as PDAs, mobile phone, Internet Tablet, etc.) opens up new scenarios in which users can interact with such devices in many environments in order to access the information at different locations. In this thesis, a ubiquitous computing based system called Secure Bluetooth Audio Transmission System is introduced. This system is situated in a large public place (like airport, festival venues, etc.), where voice messages are conveyed from the system to users' Bluetooth headsets in order to inform users the latest flight schedule and other public information. The reliability of the message is secured by adopting an authorization strategy and ECDSA. In order to assess and evaluate the risks and potential weaknesses of the system, an easy-to-use prototype implementation was written and tested. Other possible uses and further research were also considered.

Avalon Media System project update: a Hydra solution for digital audio and video access

Presentation at Open Repositories 2014, Helsinki, Finland, June 9-13, 2014

Audio and Video Repositories at Scale: Indiana University’s Media Digitization and Preservation Initiative

Presentation at Open Repositories 2014, Helsinki, Finland, June 9-13, 2014

Analysing the power consumption behaviour of Ethernet switch using Design of Experiment

At present, one of the main concerns of green network is to minimize the power consumption of network infrastructure. Surveys show that, the highest amount of power is consumed by the network devices during its runtime. However to control this power consumption it is important to know which factors has highest impact on this matter. This paper is focused on the measurement and modeling the power consumption of an Ethernet switch during its runtime considering various types of input parameters with all possible combinations. For the experiment, three input parameters are chosen. They are bandwidth, link load and number of connections. The output to be measured is the power consumption of the Ethernet switch. Due to the uncertain power consuming pattern of the Ethernet switch a fully-comprehensive experimental evaluation would require an unfeasible and cumbersome experimental phase. Because of that, design of experiment (DoE) method has been applied to obtain adequate information on the effects of each input parameters on the power consumption. The whole work consists of three parts. In the first part a test bed is planned with input parameters and the power consumption of the switch is measured. The second part is about generating a mathematical model with the help of design of experiment tools. This model can be used for measuring precise power consumption in different scenario and also pinpoint the parameters with higher influence in power consumption. And in the last part, the mathematical model is evaluated by comparing with the experimental values.

Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals

On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Permutation entropy based real-time chatter detection using audio signal in turning process

Machine tool chatter is an unfavorable phenomenon during metal cutting, which results in heavy vibration of cutting tool. With increase in depth of cut, the cutting regime changes from chatter-free cutting to one with chatter. In this paper, we propose the use of permutation entropy (PE), a conceptually simple and computationally fast measurement to detect the onset of chatter from the time series using sound signal recorded with a unidirectional microphone. PE can efficiently distinguish the regular and complex nature of any signal and extract information about the dynamics of the process by indicating sudden change in its value. Under situations where the data sets are huge and there is no time for preprocessing and fine-tuning, PE can effectively detect dynamical changes of the system. This makes PE an ideal choice for online detection of chatter, which is not possible with other conventional nonlinear methods. In the present study, the variation of PE under two cutting conditions is analyzed. Abrupt variation in the value of PE with increase in depth of cut indicates the onset of chatter vibrations. The results are verified using frequency spectra of the signals and the nonlinear measure, normalized coarse-grained information rate (NCIR).