論文の概要: HarmonicAttack: An Adaptive Cross-Domain Audio Watermark Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21577v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 16:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.206841
• Title: HarmonicAttack: An Adaptive Cross-Domain Audio Watermark Removal
• Title（参考訳）: HarmonicAttack:適応型クロスドメインオーディオ透かし除去
• Authors: Kexin Li, Xiao Hu, Ilya Grishchenko, David Lie,
• Abstract要約: AI生成オーディオの誤用に対する重要な防御は、それを透かし、本物のオーディオと容易に区別できるようにすることである。 従来の透かし除去方式は、取り外すために設計された透かしの非現実的な知識を前提とするか、計算的に高価である。 本稿では,ハイモニックアタック(HarmonicAttack)について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.931496380963802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The availability of high-quality, AI-generated audio raises security challenges such as misinformation campaigns and voice-cloning fraud. A key defense against the misuse of AI-generated audio is by watermarking it, so that it can be easily distinguished from genuine audio. As those seeking to misuse AI-generated audio may thus seek to remove audio watermarks, studying effective watermark removal techniques is critical to being able to objectively evaluate the robustness of audio watermarks against removal. Previous watermark removal schemes either assume impractical knowledge of the watermarks they are designed to remove or are computationally expensive, potentially generating a false sense of confidence in current watermark schemes. We introduce HarmonicAttack, an efficient audio watermark removal method that only requires the basic ability to generate the watermarks from the targeted scheme and nothing else. With this, we are able to train a general watermark removal model that is able to remove the watermarks generated by the targeted scheme from any watermarked audio sample. HarmonicAttack employs a dual-path convolutional autoencoder that operates in both temporal and frequency domains, along with GAN-style training, to separate the watermark from the original audio. When evaluated against state-of-the-art watermark schemes AudioSeal, WavMark, and Silentcipher, HarmonicAttack demonstrates greater watermark removal ability than previous watermark removal methods with near real-time performance. Moreover, while HarmonicAttack requires training, we find that it is able to transfer to out-of-distribution samples with minimal degradation in performance.
• Abstract（参考訳）: 高品質のAI生成オーディオが利用可能になったことで、誤情報キャンペーンや音声閉鎖詐欺といったセキュリティ上の課題が提起される。 AI生成オーディオの誤用に対する重要な防御は、それを透かし、本物のオーディオと容易に区別できるようにすることである。 したがって、AI生成音声を誤用しようとする者は、音声透かしを除去しようとする可能性があるため、効果的な透かし除去技術を研究することは、音声透かしの除去に対する頑健さを客観的に評価する上で重要である。 以前の透かし除去スキームは、それらが取り除くように設計された透かしの非現実的な知識を前提とするか、あるいは計算的に高価であると仮定し、現在の透かしのスキームに誤った信頼感を生じさせる可能性がある。 提案手法では,提案手法から電子透かしを生成できる基本的な機能しか必要としない,効率的な音声透かし除去手法であるHarmonicAttackを導入する。 これにより、任意の透かしサンプルからターゲットスキームが生成した透かしを除去できる一般的な透かし除去モデルを訓練することができる。 HarmonicAttackは、時間領域と周波数領域の両方で動作するデュアルパス畳み込みオートエンコーダと、GANスタイルのトレーニングを使用して、透かしと元のオーディオを分離する。 最先端の透かしスキームであるAudioSeal,WavMark,Silentcipherに対して評価すると,HarmonicAttackは従来の透かし除去法よりも,ほぼリアルタイムな性能で優れた透かし除去能力を示す。 さらに、HarmonicAttackはトレーニングを必要とするが、パフォーマンスの低下を最小限に抑えながら、配布外サンプルに転送できることが判明した。

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