具可追溯性的語音合成：透過浮水印技術實現主動追蹤的文字轉語音系統

Kernekoncepter

本文提出了一種名為 TraceableSpeech 的新型文字轉語音 (TTS) 模型，該模型透過將浮水印技術直接整合到語音合成過程中，以生成帶有可追溯性標記的語音，從而解決了現有 TTS 系統面臨的深度偽造和版權問題。

Resumé

論文概述

本論文介紹了一種名為 TraceableSpeech 的新型文字轉語音 (TTS) 模型，該模型旨在解決日益增長的合成語音濫用問題，例如深度偽造音訊詐騙和版權侵權。該模型的核心創新在於將浮水印技術直接整合到語音合成過程中，從而生成帶有可追溯性標記的語音。

研究背景

近年來，基於語言模型的 TTS 技術取得了顯著進展，例如 VALL-E、SPEAR-TTS 和 SoundStorm 等模型，它們能夠合成高度逼真自然的語音。然而，這些技術的進步也引發了嚴重的安全和隱私問題，因為惡意行為者可以利用這些技術生成虛假音訊內容，進行詐騙、誹謗等活動。

研究方法

TraceableSpeech 模型透過兩個主要階段實現語音合成和浮水印嵌入：

1. 神經編解碼器階段： 該階段採用類似於 HiFiCodec 的架構，將語音波形轉換為高維潛在表示。浮水印資訊透過一個名為「印記」的模組嵌入到該潛在表示中。
2. 語言模型階段： 該階段採用類似於 VALL-E 的架構，根據文字提示預測語音的離散表示。浮水印資訊同樣透過「印記」模組嵌入到該離散表示中。

為了提高浮水印的隱蔽性和魯棒性，TraceableSpeech 模型採用了以下關鍵技術：

• 逐幀嵌入： 浮水印資訊被嵌入到語音的每一幀中，確保即使部分語音片段被截斷，仍然可以提取出完整的浮水印。
• 攻擊模擬訓練： 在訓練過程中模擬各種常見的浮水印攻擊，例如重新取樣、添加雜訊、刪除樣本點等，以提高模型對攻擊的抵抗能力。

實驗結果

實驗結果表明，TraceableSpeech 模型在以下方面優於現有方法：

• 浮水印隱蔽性： TraceableSpeech 生成的帶水印語音在感知質量方面與原始語音幾乎沒有差異。
• 語音品質： TraceableSpeech 合成的語音在自然度和清晰度方面表現出色。
• 魯棒性： TraceableSpeech 嵌入的浮水印在面對各種攻擊時，例如重新拼接、添加雜訊等，仍然能夠被可靠地提取出來。

研究結論

TraceableSpeech 模型為解決 TTS 技術帶來的安全和隱私問題提供了一種有效的解決方案。該模型能夠生成帶有可追溯性標記的語音，同時保持高品質的語音合成效果。

Statistik

TraceableSpeech(4@10) 在 PESQ 指標上達到 3.641 分，優於基線模型 HiFicodec + WavMark(16bit) 的 3.197 分。
TraceableSpeech(4@10) 在 ViSQOL 指標上達到 4.060 分，優於基線模型 HiFicodec + WavMark(16bit) 的 3.880 分。
在零樣本語音合成任務中，TraceableSpeech(4@10) 的詞錯率 (WER) 為 9.61%，優於基線模型 VALL-E + WavMark(16bit) 的 10.80%。
在遭受兩次重新拼接攻擊後，TraceableSpeech(4@10) 的浮水印提取準確率仍然保持在 100%，而基線模型 VALL-E + WavMark(16bit) 的提取準確率下降至 76.65%。
即使在嵌入 4 位元組 base-64 浮水印到 0.3 秒的語音片段中，TraceableSpeech 的浮水印提取準確率仍然超過 95%。

Citater

"These methods usually use neural codec [4, 5] to extract discrete representation from waveform and put them into language models for training."
"However, embedding watermarks into generated speech through the above frameworks to achieve proactive traceability in TTS still has some limitations."
"To address these issues, we propose a proactively traceable TTS model named TraceableSpeech."
"Experimental results show that TraceableSpeech outperforms the strong baseline where VALL-E or HiFicodec individually uses WavMark in watermark imperceptibility, speech quality and resilience against resplicing attacks."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

TraceableSpeech: Towards Proactively Traceable Text-to-Speech with Watermarking

by Junzuo Zhou,... kl. arxiv.org 11-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.04840.pdf

Dybere Forespørgsler

除了語音浮水印，還有哪些技術可以應用於保障 TTS 技術的安全性和防止其被濫用？

除了語音浮水印，還有其他技術可以應用於保障 TTS 技術的安全性以及防止其被濫用，這些技術可以大致分為以下幾類：
1. 基於密碼學的方法:

語音加密: 對 TTS 生成的語音數據進行加密，只有擁有解密密钥的用户才能夠訪問和使用。
數字簽名: 為 TTS 生成的語音數據添加數字簽名，用於驗證語音的來源和完整性，確保其未被篡改。
區塊鏈技術: 利用區塊鏈的去中心化和不可篡改特性，記錄 TTS 語音的生成、傳播和使用信息，實現可追溯和防偽。
2. 基於人工智能的方法:

語音偽造檢測: 訓練深度學習模型，用於識別由 TTS 生成的語音和真實語音之間的差異，從而檢測偽造的語音。
說話人驗證: 利用說話人識別技術，驗證語音是否由聲稱的說話人生成，防止語音身份盜用。
異常檢測: 監控 TTS 系統的使用情況，識別異常的語音生成模式，例如生成大量相似語音或生成具有攻擊性的語音，從而預警潛在的濫用行為。
3. 法律法規和倫理規範:

制定相關法律法規，明確 TTS 技術的使用規範和限制，對濫用行為進行懲罰。
加強倫理教育，提高公眾對 TTS 技術安全性和倫理問題的認識，促進技術的負責任使用。
需要注意的是，上述技術都有其優缺點和適用場景，單一技術難以完全解決 TTS 技術的安全性和濫用問題。因此，需要綜合運用多種技術手段，構建多層次的防護體系，才能更好地保障 TTS 技術的安全性和可持續發展。

TraceableSpeech 模型在處理不同語言和口音的語音時，其性能表現如何？是否存在潛在的偏差或限制？

根據目前提供的論文資料，TraceableSpeech 模型的訓練數據僅限於 LibriTTS 英文語音數據集，因此其在處理其他語言和口音的語音時，性能表現可能會下降，存在潛在的偏差和限制。
潛在問題：

語言泛化能力: 由於訓練數據的限制，TraceableSpeech 模型可能無法很好地泛化到其他語言，特別是語音特徵與英語差異較大的語言。
口音適應性: 即使是同一種語言，不同地區和人群的口音也可能存在很大差異，TraceableSpeech 模型在處理未見過的口音時，可能會出現提取準確率下降或錯誤識別的問題。
數據偏差: 如果訓練數據集中存在某些語言或口音的數據不足或偏差，模型可能會對這些語言或口音產生偏見，導致性能下降或不公平的结果。
解決方案：

多語言訓練: 使用包含多種語言和口音的語音數據集對 TraceableSpeech 模型進行訓練，提高模型的語言泛化能力。
口音適配: 針對不同的口音，對 TraceableSpeech 模型進行微調或適配，提高模型在特定口音上的性能表現。
數據增強: 使用數據增強技術，例如語音變速、變調、加噪等，擴充訓練數據的多樣性，減少數據偏差帶來的影響。
總之，TraceableSpeech 模型在處理不同語言和口音的語音時，需要進行進一步的研究和評估。為了提高模型的泛化能力和魯棒性，需要採用多語言訓練、口音適配和數據增強等技術手段。

如果將 TraceableSpeech 模型應用於其他領域，例如圖像、影片生成，是否也能夠有效地解決深度偽造和版權問題？

TraceableSpeech 模型的核心思想是將浮水印信息嵌入到生成的數據中，並通過專門的提取器進行檢測和識別。這種思想可以應用於其他領域，例如圖像、影片生成，但需要根據具體數據類型和生成模型進行調整和優化。
潛在應用：

圖像生成: 將浮水印信息嵌入到生成的圖像中，例如 GAN 生成的圖像，用於標記圖像來源、版權信息或檢測深度偽造。
影片生成: 將浮水印信息嵌入到生成的影片中，例如 Deepfake 影片，用於追蹤影片來源、保護版權或識別偽造內容。
挑戰和解決方案：

數據特徵差異: 不同數據類型具有不同的特徵，例如圖像的像素、影片的幀序列等，需要設計相應的浮水印嵌入和提取方法。
生成模型差異: 不同的生成模型具有不同的網絡結構和生成機制，需要針對性地調整浮水印嵌入方式，以保持生成數據的質量和浮水印的隱蔽性。
攻擊方式多樣: 深度偽造和版權侵權的攻擊方式不斷演變，需要不斷提升浮水印的魯棒性，使其能夠抵抗各種攻擊手段。
總之，將 TraceableSpeech 模型的思想應用於圖像、影片生成領域具有潛力，但需要克服數據特徵差異、生成模型差異和攻擊方式多樣等挑戰。 需要進一步研究和開發針對不同數據類型和生成模型的浮水印技術，才能有效地解決深度偽造和版權問題。