노이즈 환경에서도 강인한 오디오 DNA 기반의 OTT 콘텐츠 인식 방법
A Robust Audio DNA-Based Method for OTT Content Recognition in Noisy Environment
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초록
OTT 콘텐츠의 이용 확산과 함께 다양한 재생 환경에서의 저작권 보호 요구가 높아지고 있다. 특히, 백색소음, 대화 소음 등 비정형 노이즈가 혼입된 상황에서도 원본 오디오의 식별이 가능한 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 강인하게 인식될 수 있는 오디오 DNA 추출 및 인식 방법을 제안한다. Mel-spectrogram 기반의 특성 추출을 통해 coarse-fine 이중 단계의 특징을 생성하고, 다양한 파라미터 조합에 따른 인식 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 최적화된 FFT 길이와 feature dimension 설정을 통해 높은 정확도를 달성하였으며, 제안한 방식은OTT 환경에서의 실시간 콘텐츠 인식과 저작권 보호 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
Abstract
With the increasing use of OTT content, there is a growing demand for copyright protection across diverse playback environments. In particular, technologies capable of identifying original audio even under the presence of unstructured noise—such as white noise or conversational background noise—are gaining importance. This paper proposes a robust method for extracting and recognizing audio DNA that remains reliable in such noisy conditions. By leveraging feature extraction based on MEL spectrograms, the proposed system generates a dual-stage fingerprint structure consisting of coarse and fine features. Recognition performance was evaluated under various parameter combinations. Experimental results demonstrate that by optimizing FFT length and feature dimension, the proposed method achieves high accuracy. The results confirm that the approach can be effectively applied to real-time content authentication and copyright protection systems in OTT service environments.