論文の概要: Watermarking Training Data of Music Generation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08549v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 10:49:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:30:39.801755
• Title: Watermarking Training Data of Music Generation Models
• Title（参考訳）: 音楽生成モデルの透かし学習データ
• Authors: Pascal Epple, Igor Shilov, Bozhidar Stevanoski, Yves-Alexandre de Montjoye,
• Abstract要約: 本研究では,音声透かし技術を用いてコンテンツの不正使用を検知する方法について検討する。 非透かしデータでトレーニングされたモデルと非透かしデータでトレーニングされたモデルで生成された出力を比較した。 以上の結果から,人間には認識できないものを含む音声透かし技術が,モデル出力の顕著な変化を引き起こす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.902279764206365
• License:
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (Gen-AI) models are increasingly used to produce content across domains, including text, images, and audio. While these models represent a major technical breakthrough, they gain their generative capabilities from being trained on enormous amounts of human-generated content, which often includes copyrighted material. In this work, we investigate whether audio watermarking techniques can be used to detect an unauthorized usage of content to train a music generation model. We compare outputs generated by a model trained on watermarked data to a model trained on non-watermarked data. We study factors that impact the model's generation behaviour: the watermarking technique, the proportion of watermarked samples in the training set, and the robustness of the watermarking technique against the model's tokenizer. Our results show that audio watermarking techniques, including some that are imperceptible to humans, can lead to noticeable shifts in the model's outputs. We also study the robustness of a state-of-the-art watermarking technique to removal techniques.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(Gen-AI)モデルは、テキスト、画像、オーディオを含む領域間でコンテンツを生成するためにますます使われている。 これらのモデルは、主要な技術的ブレークスルーを示す一方で、著作権のある素材を含む膨大な量の人為的コンテンツをトレーニングすることで、生成能力を得る。 本研究では,音声透かし技術を用いて,音楽生成モデルの学習に不許可なコンテンツの使用を検出できるかどうかを検討する。 非透かしデータでトレーニングされたモデルと非透かしデータでトレーニングされたモデルで生成された出力を比較した。 モデルの生成行動に影響を与える要因として,透かし手法,トレーニングセットにおける透かしサンプルの割合,モデルのトークン化に対する透かし手法の堅牢性について検討した。 以上の結果から,人間には認識できないものを含む音声透かし技術が,モデル出力の顕著な変化を引き起こす可能性が示唆された。 また,除去技術に対する最先端透かし技術の堅牢性についても検討した。

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