ABSTRAKSI: Audio watermarking merupakan cara penyembunyian data/informasi tertentu kedalam suatu file audio, tetapi tidak diketahui kehadirannya oleh indera manusia, dan mampu menghadapi proses-proses pengolahan sinyal digital (cropping, resampling, compression, dll) sampai pada tahap tertentu.
Dalam Tugas Akhir ini diimplementasikan metode audio watermarking dengan mengkombinasikan transformasi DWT dan DCT dalam proses penyisipannya dan menambahkan metode SVR dalam proses pengekstrakan. Audio yang digunakan sebagai file host berformat *wav dengan watermarknya binery image MxN. Hasil dari sistem ini selanjutnya dilakukan pengujian secara objektif dan subjektif untuk mengetahui kualitas audio terwatermark dan gambar hasil watermark. Sedangkan untuk mengetahui ketahanan audio terhadap pengolahan sinyal, dilakukan pengujian kompresi, resampling, dan low pass filtering.
Dari pengujian didapatkan kualitas audio terwatermark yang dihasilkan sistem ini dipengaruhi oleh payload, level DWT, dan jenis wavelet, sedangkan kualitas gambar watermark dipengaruhi oleh informasi template, jenis kernel, nilai C, nilai epsilon dan parameter yang digunakan pada proses penyisipan. SNR dihasilkan cukup rendah namun jika dilakukan pengujian subjektif audio terwatermark masih memiliki kualitas hampir sama dengan audio aslinya untuk level DWT 1 . Sedangkan kualitas gambar hasil watermark sangat baik untuk kernel linear dan RBF dengan nilai C=5 dan epsilon=0,001 yaitu memiliki BRR=1. Berdasarkan uji ketahanan, sistem ini robust terhadap kompresi dan resampling 22,05kHz.Kata Kunci : Audio watermarking, DWT, DCT, Support Vector RegressionABSTRACT: Audio watermarking is a method of information data hiding embedding information into other audio file, but it’s imperceptiable by human perception and robust to digital signal processing (i.e. cropping, resampling, compression, etc) until certain term.
At this final assignment, it had implemented a method of audio watermarking with combination of DWT and DCT at embedding process and adding SVR method at extraction process. Audio file which is used in this system is audio with *.wav format and the watermark is binary image MxN. The output of this system then tested using objective and subjective test to know the quality of audio watermarked and the result of watermarking image. Beside, to know the robustness of this method to digital signal processing, it tested with compression, resampling, and low pass filtering.
From the testing result, audio watermarked is influenced by payload, level of DWT, and type of wavelet, while the quality of images watermark is influenced by template information, kernel’s type, value of C, value of epsilon and the parameter that used at embedding process. The SNR that we get is lower enough but subjective tested result show audio watermarked still have almost the same with original audio file for level of DWT=1. On the other side, the quality of image result of watermark is very good for linear and RBF kernel with value of C=5, value of epsilon=0,001 that is reaching BRR=1. Based on robustness testing, the system is robust enough for compression and resampling 22,05 kHz.Keyword: Audio watermarking, DWT, DCT, Support Vector Regression