論文の概要: VoiceMark: Zero-Shot Voice Cloning-Resistant Watermarking Approach Leveraging Speaker-Specific Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21568v2
• Date: Fri, 30 May 2025 12:11:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 12:43:13.114938
• Title: VoiceMark: Zero-Shot Voice Cloning-Resistant Watermarking Approach Leveraging Speaker-Specific Latents
• Title（参考訳）: VoiceMark: 話者特化話者を活用したゼロショット音声クローニング抵抗型透かしアプローチ
• Authors: Haiyun Li, Zhiyong Wu, Xiaofeng Xie, Jingran Xie, Yaoxun Xu, Hanyang Peng,
• Abstract要約: ボイスクローニング(VC)耐性透かしは、不正なクローニングを追跡・防止するための新しい技術である。 既存の方法は、ウォーターマークされたオーディオでトレーニングすることで、従来のVCモデルを効果的にトレースするが、ゼロショットVCシナリオでは失敗する。 我々は、話者固有の潜水剤を透かしキャリアとして活用する、最初のゼロショットVC耐性透かし法であるVoiceMarkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.902170180363473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Voice cloning (VC)-resistant watermarking is an emerging technique for tracing and preventing unauthorized cloning. Existing methods effectively trace traditional VC models by training them on watermarked audio but fail in zero-shot VC scenarios, where models synthesize audio from an audio prompt without training. To address this, we propose VoiceMark, the first zero-shot VC-resistant watermarking method that leverages speaker-specific latents as the watermark carrier, allowing the watermark to transfer through the zero-shot VC process into the synthesized audio. Additionally, we introduce VC-simulated augmentations and VAD-based loss to enhance robustness against distortions. Experiments on multiple zero-shot VC models demonstrate that VoiceMark achieves over 95% accuracy in watermark detection after zero-shot VC synthesis, significantly outperforming existing methods, which only reach around 50%. See our code and demos at: https://huggingface.co/spaces/haiyunli/VoiceMark
• Abstract（参考訳）: ボイスクローニング(VC)耐性透かしは、不正なクローニングを追跡・防止するための新興技術である。 既存の方法は、ウォーターマークされたオーディオでトレーニングすることで、従来のVCモデルを効果的にトレースするが、ゼロショットVCシナリオでは失敗し、モデルはトレーニングなしでオーディオプロンプトからオーディオを合成する。 この問題を解決するために、VoiceMarkは、話者固有の潜水剤を透かしキャリアとして活用し、ゼロショットVCプロセスを通して合成音声に透かしを転送する最初のゼロショットVC耐性透かし手法である。 さらに、歪みに対する堅牢性を高めるために、VC-simulated augmentationとVADに基づく損失を導入する。 複数のゼロショットVCモデルに対する実験により、VoiceMarkはゼロショットVC合成後の透かし検出において95%以上の精度を達成し、50%程度しか到達できない既存の手法を著しく上回っている。 https://huggingface.co/spaces/haiyunli/VoiceMark

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