論文の概要: MelShield: Robust Mel-Domain Audio Watermarking for Provenance Attribution of AI Generated Synthesized Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01515v1
- Date: Sat, 02 May 2026 16:07:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.813246
- Title: MelShield: Robust Mel-Domain Audio Watermarking for Provenance Attribution of AI Generated Synthesized Speech
- Title（参考訳）: MelShield: AI生成合成音声のプロヴァンス属性に対するロバストなメルドメインオーディオ透かし
- Abstract要約: MelShieldは、著作権保護と信頼できる属性のために、識別可能な信号をAI生成オーディオに埋め込む。
MelShieldは生成プロセス中にMel-spectrogramドメインで動作する。
DiffWaveとHiFi-GANの実験では、MelShieldは信頼性の高い透かし抽出を実現し、100%ビット精度に近づいた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.952228555970883
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose MelShield, a robust, in-generation, keyed audio watermarking framework that embeds identifiable signals into AI-generated audio for copyright protection and reliable attribution. Specifically, MelShield operates in the Mel-spectrogram domain during the generation process, targeting intermediate acoustic representations in Mel-conditioned pipelines for text-to-speech (TTS) generation. The core idea is to treat the intermediate Mel-spectrogram as the host signal and embed a short binary payload via low-energy, keyed spread-spectrum perturbations distributed across carefully selected time-frequency regions prior to waveform synthesis. By performing watermarking before vocoder inference, MelShield remains plug-and-play for Mel-conditioned TTS architectures and does not require modification or retraining of the underlying TTS generation vocoder, such as DiffWave and HiFi-GAN. Moreover, the multi-user keyed construction enables scalable user-specific attribution, while the keyed verification mechanism limits unauthorized decoding, thereby reducing the risk of large-scale extractor probing and adversarial analysis. Extensive experiments on DiffWave and HiFi-GAN demonstrate that MelShield achieves reliable watermark extraction, approaching 100\% bit accuracy, even under signal distortions, e.g., compression and additive noise, while preserving high perceptual audio quality.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,著作権保護と信頼できる帰属のために,識別可能な信号をAI生成オーディオに埋め込む,堅牢で次世代なキー付き音声透かしフレームワークであるMelShieldを提案する。
具体的には、MelShieldは生成プロセス中にMel-spectrogramドメインで動作し、テキスト音声(TTS)生成のためのMel-conditioned Pipelinesの中間音響表現をターゲットにしている。
中心となる考え方は、Mel-spectrogramをホスト信号として扱い、波形合成の前に慎重に選択された時間周波数領域に分散した低エネルギー、キー付き拡散スペクトル摂動を介して短いバイナリペイロードを埋め込むことである。
ボコーダ推論の前にウォーターマーキングを行うことで、メルコンディショニングされたTSアーキテクチャのプラグアンドプレイを継続し、DiffWaveやHiFi-GANのような基礎となるTS生成ボコーダの修正や再トレーニングを必要としない。
さらに、マルチユーザキード構成により、スケーラブルなユーザ固有属性を実現するとともに、キー付き検証機構は、不正な復号化を制限し、大規模な抽出器探索と逆解析のリスクを低減する。
DiffWaveとHiFi-GANの大規模な実験により、MelShieldは信頼性の高い透かし抽出を実現し、信号歪み、例えば圧縮音や付加音の下でも100\%の精度で接近し、高い知覚音質を保っていることが示された。
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