Fugu-MT 論文翻訳(概要): Protecting Your Voice: Temporal-aware Robust Watermarking

論文の概要: Protecting Your Voice: Temporal-aware Robust Watermarking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14832v1
Date: Mon, 21 Apr 2025 03:23:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-29 19:48:21.152645
Title: Protecting Your Voice: Temporal-aware Robust Watermarking
Title（参考訳）: 音声の保護:一時的に認識されるロバストな透かし
Authors: Yue Li, Weizhi Liu, Dongdong Lin,
Abstract要約: 音声や歌声の保護を行うために,textbfunderline-aware textbfunderlinerobtextbfunderlineust wattextbfunderlineermarking (emphTrue) 法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1682080884953736
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid advancement of generative models has led to the synthesis of real-fake ambiguous voices. To erase the ambiguity, embedding watermarks into the frequency-domain features of synthesized voices has become a common routine. However, the robustness achieved by choosing the frequency domain often comes at the expense of fine-grained voice features, leading to a loss of fidelity. Maximizing the comprehensive learning of time-domain features to enhance fidelity while maintaining robustness, we pioneer a \textbf{\underline{t}}emporal-aware \textbf{\underline{r}}ob\textbf{\underline{u}}st wat\textbf{\underline{e}}rmarking (\emph{True}) method for protecting the speech and singing voice.
Abstract（参考訳）: 生成モデルの急速な進歩は、実際のフェイクあいまいな声の合成に繋がった。あいまいさをなくすために、合成音声の周波数領域特徴に透かしを埋め込むことが一般的となっている。しかし、周波数領域を選択することで得られる頑健さは、しばしばきめ細かい声の特徴を犠牲にし、忠実さを損なう。強靭性を維持しながら忠実性を高めるために時間領域の特徴の包括的学習を最大化するため、音声と歌声を保護するための方法として、 \textbf{\underline{t}}emporal-aware \textbf{\underline{r}}ob\textbf{\underline{u}}st wat\textbf{\underline{e}}rmarking (\emph{True}) を考案した。

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