論文の概要: Speech Watermarking with Discrete Intermediate Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13917v1
- Date: Wed, 18 Dec 2024 14:57:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 13:22:51.896702
- Title: Speech Watermarking with Discrete Intermediate Representations
- Title（参考訳）: 離散中間表現を用いた音声透かし
- Authors: Shengpeng Ji, Ziyue Jiang, Jialong Zuo, Minghui Fang, Yifu Chen, Tao Jin, Zhou Zhao,
- Abstract要約: 本稿では,音声の中間表現に透かしを注入する新しい音声透かしフレームワークを提案する。
DiscreteWMは、堅牢性と非受容性を同時に実現します。
我々のフレキシブルなフレームワイドアプローチは、音声のクローン検出と情報隠蔽の両面において効率的な解決策となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.892635912641836
- License:
- Abstract: Speech watermarking techniques can proactively mitigate the potential harmful consequences of instant voice cloning techniques. These techniques involve the insertion of signals into speech that are imperceptible to humans but can be detected by algorithms. Previous approaches typically embed watermark messages into continuous space. However, intuitively, embedding watermark information into robust discrete latent space can significantly improve the robustness of watermarking systems. In this paper, we propose DiscreteWM, a novel speech watermarking framework that injects watermarks into the discrete intermediate representations of speech. Specifically, we map speech into discrete latent space with a vector-quantized autoencoder and inject watermarks by changing the modular arithmetic relation of discrete IDs. To ensure the imperceptibility of watermarks, we also propose a manipulator model to select the candidate tokens for watermark embedding. Experimental results demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance in robustness and imperceptibility, simultaneously. Moreover, our flexible frame-wise approach can serve as an efficient solution for both voice cloning detection and information hiding. Additionally, DiscreteWM can encode 1 to 150 bits of watermark information within a 1-second speech clip, indicating its encoding capacity. Audio samples are available at https://DiscreteWM.github.io/discrete_wm.
- Abstract（参考訳）: 音声透かし技術は、インスタント音声クローニング技術の潜在的有害な影響を積極的に軽減することができる。
これらの技術は、人間には知覚できないがアルゴリズムによって検出できる音声への信号の挿入を含む。
従来のアプローチでは、透かしメッセージを連続した空間に埋め込むのが一般的だった。
しかし直感的には、頑健な離散潜在空間に透かし情報を埋め込むことは、透かしシステムの堅牢性を大幅に向上させることができる。
本稿では,音声の中間表現に透かしを注入する新しい音声透かしフレームワークであるDiscreteWMを提案する。
具体的には、ベクトル量子化オートエンコーダを用いて音声を離散潜在空間にマッピングし、離散IDのモジュラー演算関係を変化させて透かしを注入する。
また,透かしの認識不能性を確保するため,透かし埋め込みのための候補トークンを選択するマニピュレータモデルを提案する。
実験により,本フレームワークは,頑健性と非受容性の両面において,最先端の性能を同時に達成できることが実証された。
さらに,我々のフレキシブル・フレーム・ワイド・アプローチは,音声のクローン検出と情報隠蔽の両面において,効率的な解決策となる。
さらに、DiscreteWMは1秒の音声クリップ内に1ビットから150ビットの透かし情報をエンコードすることができ、符号化能力を示している。
オーディオサンプルはhttps://DiscreteWM.github.io/discrete_wm.comで入手できる。
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