ウォーターマークを用いたプロアクティブに追跡可能な音声合成モデル、TraceableSpeech： 音声品質と堅牢性を向上

Core Concepts

TraceableSpeechは、音声合成とウォーターマーキング技術を統合することで、従来の手法よりも音声品質とウォーターマークの秘匿性を向上させ、さらに、リサンプリング攻撃への耐性と、さまざまな長さの音声への適用性を高めた、TTSシステムにおけるプロアクティブな追跡可能性を実現する。

Abstract

TraceableSpeech： ウォーターマークを用いたプロアクティブに追跡可能な音声合成

本論文は、音声合成技術の進歩に伴う悪用の可能性に対処するため、合成音声のプロアクティブな追跡可能性を実現する新しい音声合成モデル「TraceableSpeech」を提案する。従来の音声ウォーターマーキング技術は、音声生成後に別途ウォーターマークを埋め込むため、音声品質とウォーターマークの秘匿性の両方に悪影響を及ぼしていた。さらに、これらの手法は、堅牢性と柔軟性に限界があった。
TraceableSpeechは、ウォーターマーキング技術を言語モデルベースのTTSに統合し、コーデックとウォーターマーキング機構をエンドツーエンドで学習することで、ウォーターマークを埋め込んだ音声を直接生成する。これにより、ウォーターマークの秘匿性と音声品質が向上する。さらに、フレーム単位でのウォーターマークの埋め込みと抽出方法を設計することで、リサンプリング攻撃に対する高い堅牢性と、運用における時間的柔軟性を実現している。

TraceableSpeechは、ニューラルコーデックと言語モデルの2つのステージで構成される。

ニューラルコーデックステージ: HiFiCodecをベースとした音声エンコーダとデコーダを使用し、音声波形を高次元潜在表現に変換する。ウォーターマーク情報は、フレーム単位で潜在表現に埋め込まれる。
言語モデルステージ: VALL-Eと同じ構造の言語モデルを使用し、テキストプロンプトから離散表現を予測する。ウォーターマーク情報は、予測された離散表現に埋め込まれ、音声デコーダによってウォーターマーク付きの音声が合成される。

ウォーターマークの埋め込みには、フレーム単位でのブロードキャストが用いられ、任意の長さの音声にウォーターマーク情報を埋め込むことが可能。また、ウォーターマーク抽出には、ResNetを用いてメルスペクトログラムからウォーターマーク情報を抽出する。

Key Insights Distilled From

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

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

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

Deeper Inquiries

TraceableSpeechは、他の音声ウォーターマーキング技術と比較して、どのような利点と欠点があるのか？

TraceableSpeechは、従来の音声ウォーターマーキング技術と比較して、以下の様な利点と欠点があります。
利点

高い秘匿性: TraceableSpeechは、ウォーターマーキングを音声合成と統合してエンドツーエンドで学習するため、従来の手法と比較して、人間の聴覚に知覚されにくい、より自然な音声にウォーターマークを埋め込むことができます。
高い堅牢性: フレーム単位でウォーターマークを埋め込むため、音声の再接合攻撃に対しても高い耐性を持ちます。従来の音声ウォーターマーキング技術では、音声の一部が削除されたり、順序が変更されたりすると、ウォーターマークの抽出が困難になる場合がありました。
時間的な柔軟性: TraceableSpeechは、様々な長さの音声に対してウォーターマークを埋め込むことができます。これは、従来の手法では困難であった、短い音声や可変長の音声に対してウォーターマークを埋め込むことを可能にします。
欠点

計算コスト: エンドツーエンドで学習するため、従来の手法と比較して計算コストがかかります。
汎用性: TraceableSpeechは、現状では、特定の音声合成モデル（VALL-E、HiFiCodec）に最適化されています。他の音声合成モデルに適用するためには、再学習や調整が必要になる可能性があります。
新規攻撃への耐性: TraceableSpeechは、既存の攻撃に対しては高い耐性を示していますが、今後登場する可能性のある、より巧妙な攻撃に対しては、さらなる研究開発が必要となる可能性があります。

音声合成技術の悪用を防ぐためには、技術的な対策だけでなく、倫理的なガイドラインや法規制の整備も重要ではないか？

その通りです。音声合成技術の悪用を防ぐためには、TraceableSpeechのような技術的な対策と同時に、倫理的なガイドラインや法規制の整備が不可欠です。技術的な対策は、あくまでも悪用を困難にするための手段の一つであり、悪意を持った人が技術的な障壁を乗り越えてしまう可能性も否定できません。
倫理的なガイドラインとしては、音声合成技術の利用目的を明確化し、差別や偏見を助長するような利用、プライバシーを侵害するような利用を禁止する必要があります。また、合成音声であることを明確に示す方法を確立し、利用者に誤解を与えないようにする必要があります。
法規制としては、音声合成技術を用いた犯罪行為に対して、明確な罰則を設ける必要があります。また、音声合成技術の利用に関する許諾手続きを明確化し、違法な利用を抑制する必要があります。
技術的な対策、倫理的なガイドライン、法規制の三位一体で、音声合成技術の健全な発展と安全な利用を促進していくことが重要です。

TraceableSpeechの技術は、音声合成以外の分野、例えば、画像や動画の著作権保護などにも応用できるだろうか？

はい、TraceableSpeechの技術は、音声合成以外の分野、例えば、画像や動画の著作権保護などにも応用できる可能性があります。
TraceableSpeechの技術的な特徴である、

データの潜在表現に直接ウォーターマーク情報を埋め込む
フレーム単位で埋め込みを行うことで、切り取りや再接合への耐性を高める
といった点は、画像や動画データにも適用可能です。
例えば、画像であれば、画像認識モデルなどで用いられる中間層の表現にウォーターマーク情報を埋め込む、動画であれば、フレームごとに音声と同様の手法でウォーターマークを埋め込む、といったことが考えられます。
ただし、画像や動画は音声と比べてデータ量が大きく、処理が複雑になる可能性があります。また、それぞれのデータ形式に適したウォーターマークの埋め込み方法や抽出方法を開発する必要があります。
しかしながら、TraceableSpeechの基本的な考え方は、他のメディアにも応用可能な可能性を秘めており、今後の研究開発によって、様々な分野での著作権保護に貢献することが期待されます。