워터마킹을 사용하여 사전에 추적 가능한 텍스트 음성 변환을 향한 TraceableSpeech

Grunnleggende konsepter

TraceableSpeech라는 새로운 TTS 모델은 워터마킹 기술을 음성 합성 시스템에 통합하여 생성된 음성의 출처를 추적하고 오용을 방지합니다.

Sammendrag

TraceableSpeech: 워터마킹을 통한 사전 추적 가능한 텍스트 음성 변환

이 연구 논문에서는 텍스트 음성 변환(TTS) 시스템에서 제기되는 윤리적 및 보안적 문제를 해결하기 위해 고안된 새로운 TTS 모델인 TraceableSpeech를 소개합니다. 저자는 TTS 기술의 발전으로 인해 점점 더 현실적인 합성 음성이 생성되어 딥페이크 오디오 사기 및 저작권 침해와 같은 악의적인 목적으로 사용될 가능성이 있다고 주장합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TraceableSpeech는 생성된 음성에 워터마크를 통합하여 사전 예방적 추적 기능을 제공합니다.

TraceableSpeech는 신경 코덱과 언어 모델이라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
신경 코덱

HiFiCodec에서 영감을 받은 음성 인코더와 디코더를 사용합니다.
인코더는 음성 파형을 고차원 잠재 표현으로 변환합니다.
워터마크 정보는 "각인" 모듈을 통해 잠재 표현에 포함됩니다.
디코더는 워터마크된 음성을 생성합니다.
워터마크 디코더와 판별기를 사용하여 워터마킹과 코덱의 종단 간 학습을 수행합니다.
언어 모델

VALL-E와 동일한 구조를 사용합니다.
음성 인코더에서 얻은 불연속 표현을 입력으로 받습니다.
추론 중에 각인 모듈은 언어 모델에서 예측된 불연속 표현에 워터마크 정보를 포함합니다.
음성 디코더는 워터마크된 음성을 합성합니다.

기존의 워터마킹 방법은 워터마크 벡터를 파형 길이와 일치하도록 선형 레이어를 통해 확장하여 시간적 유연성을 희생하고 시간 축을 따라 워터마크 정보의 불균일한 분포를 초래했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TraceableSpeech는 프레임 단위 각인을 사용합니다.

워터마크 정보는 프레임 수준 음성 기능에 포함됩니다.
시간 영역에서 브로드캐스팅하여 워터마크 정보를 제어합니다.
다양한 길이의 음성을 지원합니다.
음성의 모든 부분에 걸쳐 포함된 정보가 균일하고 포괄적이므로 재접합 공격으로 인한 손상을 방지합니다.

Viktige innsikter hentet fra

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

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

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

Dypere Spørsmål

TTS 워터마킹 기술의 잠재적 과제와 제한 사항

TraceableSpeech와 같은 TTS 워터마킹 기술을 실제 환경에서 구현할 때 발생할 수 있는 잠재적인 과제나 제한 사항은 다음과 같습니다.

워터마크 견고성: 워터마크는 압축, 노이즈 추가, 필터링, 리샘플링과 같은 다양한 신호 처리 공격에 취약할 수 있습니다. 워터마크가 쉽게 손상되거나 제거될 경우 추적성을 보장하기 어렵습니다. 따라서 견고성을 유지하면서도 음성 품질에 영향을 미치지 않는 워터마킹 기술 개발이 중요합니다.
워터마크 용량: 워터마크에 포함할 수 있는 정보의 양은 제한적입니다. 워터마크 용량이 너무 작으면 추적에 필요한 정보를 충분히 담을 수 없습니다. 반대로 용량을 늘리면 음성 품질 저하 또는 워터마크 견고성 저하로 이어질 수 있습니다. 따라서 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
새로운 TTS 모델과의 호환성: TTS 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 새로운 모델이 지속적으로 등장하고 있습니다. 워터마킹 기술이 특정 TTS 모델에만 국한된다면, 새로운 모델에 대한 적용성이 떨어질 수 있습니다. 따라서 다양한 TTS 모델에 적용 가능한 범용적인 워터마킹 기술 개발이 필요합니다.
계산 복잡성: 워터마크 삽입 및 추출 과정에서 추가적인 계산이 필요하며, 이는 실시간 TTS 시스템에서 성능 병목 현상을 야기할 수 있습니다. 따라서 계산 효율성을 높이는 워터마킹 알고리즘 및 구현 최적화가 중요합니다.
표준화 및 법적 문제: 워터마킹 기술의 광범위한 채택을 위해서는 표준화된 워터마킹 형식 및 프로토콜이 필요합니다. 또한, 워터마크된 음성 데이터의 사용과 관련된 법적 문제 및 윤리적 문제에 대한 사회적 합의가 필요합니다.

워터마크된 음성의 윤리적 문제

개인 정보 보호 옹호자들은 워터마크된 음성이 동의 없이 개인을 추적하는 데 사용될 수 있다는 우려를 제기할 수 있습니다. 이러한 윤리적 문제를 해결하기 위한 방법은 다음과 같습니다.

투명성 및 공개: 워터마킹 기술의 작동 방식, 워터마크에 포함된 정보, 워터마크 사용 목적 등을 투명하게 공개해야 합니다. 사용자는 자신이 생성하는 음성에 워터마크가 포함된다는 사실을 인지하고, 워터마크 정보가 어떻게 사용되는지 알 권리가 있습니다.
사용자 동의 및 제어: 워터마크 삽입 여부를 사용자가 선택할 수 있도록 하고, 워터마크 정보 접근 권한을 제어할 수 있는 기능을 제공해야 합니다. 사용자는 자신의 음성 데이터에 대한 통제권을 가져야 하며, 워터마크 사용에 대한 동의 여부를 스스로 결정할 수 있어야 합니다.
명확한 법적 규제: 워터마크된 음성 데이터의 사용 범위, 개인 정보 보호 조치, 오용 방지 대책 등을 명시한 법적 규제를 마련해야 합니다. 법적 테두리 안에서 워터마킹 기술이 책임감 있게 사용될 수 있도록 제도적 장치를 마련하는 것이 중요합니다.
사회적 합의 형성: 워터마킹 기술의 이점과 위험성에 대한 사회적 논의를 통해, 기술 활용에 대한 사회적 합의를 형성해야 합니다. 개인 정보 보호와 사회적 이익 사이의 균형점을 찾고, 모두가 수용할 수 있는 방식으로 기술을 활용할 수 있도록 노력해야 합니다.

TTS 워터마킹 기술 개선 방향

TTS 기술이 계속 발전함에 따라 워터마크 감지 및 추출을 우회하는 새로운 방법을 개발할 수 있습니다. 이러한 끊임없이 진화하는 위협에 대응하기 위해 TTS 워터마킹 기술은 다음과 같은 방향으로 개선되어야 합니다.

적대적 공격에 대한 견고성 강화: 딥러닝 기반 워터마크 제거 기술에 대응하여, 적대적 훈련을 통해 워터마크 견고성을 강화해야 합니다. 다양한 공격 시나리오를 고려하여 워터마크를 설계하고, 공격에 덜 취약한 강력한 워터마크 추출 알고리즘을 개발해야 합니다.
워터마크 삽입 방식 다변화: 워터마크 삽입 위치, 워터마크 정보 인코딩 방식 등을 다변화하여 워터마크 검출 및 제거를 어렵게 만들어야 합니다. 예를 들어, 음성 신호의 주파수 영역이나 시간-주파수 영역에 워터마크를 삽입하거나, 딥러닝 모델의 파라미터에 워터마크를 삽입하는 방식을 고려할 수 있습니다.
지속적인 연구 개발: TTS 기술 발전과 워터마크 우회 기술 개발 동향을 지속적으로 모니터링하고, 이에 대응하는 새로운 워터마킹 기술을 연구 개발해야 합니다. 끊임없는 기술 경쟁 속에서 워터마킹 기술의 우위를 유지하고, TTS 기술의 악용을 효과적으로 방지할 수 있도록 노력해야 합니다.