Tokens Change, Structure Endures: Spectral Watermarking for Generated Speech
该论文关注 AI 生成语音的溯源问题，即如何可靠地标识一段语音是由哪个模型生成的。现有神经音频水印方案大多依赖单独训练的水印生成器，而 token 级水印是一种免训练（training-free）的替代路线，可在生成过程中直接对离散 tok
#speech-synthesis
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题Tracking the Trend in How Speech Synthesizers Deceive People
语音合成技术的快速发展使深度伪造音频达到高度逼真的水平，对语音身份验证和数字取证构成日益严峻的威胁。早期研究曾报道人类对深度伪造语音的检测准确率可达70%-80%，但这些研究主要基于较老的合成器，难以反映当前生成语音的真实攻击能力。本研究针