TTS水印框架GAMW：解码准确率提升
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TTS水印框架GAMW：解码准确率提升
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AI 综述
Yihang Zhang等人提出音频水印框架GAMW，将其嵌入TTS生成过程：在波形合成前把内容自适应的多比特水印残差注入生成表征，解码端结合focal modulation与动态逐比特加权。作者称，在16-bit载荷下，GAMW面对单一扰动和复合扰动的解码准确率分别比最强基线高9.2和23.5个百分点，同时保持有竞争力的语音质量；载荷更高时仍能可靠解码干净语音。代码已开源。
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最新进展10月15日 12:00
GAMW：面向 TTS 溯源、注入生成过程的 Mel 域水印框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIGAMW：面向 TTS 溯源、注入生成过程的 Mel 域水印框架
GAMW 是一种集成到 TTS 生成过程的水印注入框架，在波形合成前将内容自适应的多比特水印残差嵌入生成表征，解码目标结合 focal modulation 与动态逐比特加权。在 16-bit 载荷下，GAMW 在单一扰动和复合扰动下分别比最强基线提升 9.2 和 23.5 个百分点的解码准确率，同时保持有竞争力的语音质量，更高载荷下仍可可靠解码干净语音。代码已开源。
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