Audio watermarking is a proactive route to attributing synthetic speech to its source. Learned audio watermarks are typically judged by payload recovery after a fixed catalog of signal distortions such as noise, compression, filtering, and resampling. That test is necessary but not sufficient for provenance. A mark offered as evidence of origin should not be readable by an unauthorized party, should not be transferable to unrelated audio, and should not vanish when the recording is re-synthesized by a modern generative model. We present KeyBound, a learned audio watermark that restores the two ingredients classical watermarking supplied and learned schemes set aside, a secret key and a host-aware carrier. KeyBound masks the payload with a secret key and embeds the masked bits through a carrier modulated by a frozen spectral representation of the host, so the key governs payload access while the host-conditioned carrier resists direct transplantation. A key-independent presence head lets any party detect a mark, whereas only a key holder reads its attribution, and under the single-sample uniformity assumption a wrong-key decode clears our verification rule with probability at most $2.1\times10^{-3}$. On LibriSpeech against WavMark, AudioSeal, and Timbre, KeyBound holds 1.00 detection accuracy and 0.98 bit accuracy under a spectral denoiser that costs every baseline its detection, decodes at chance without the key, and rejects transplanted carriers. Detection further transfers to held-out DAC and BigVGAN re-synthesis, though exact payload recovery degrades. Speech provenance is thus better posed as a keyed, host-bound attribution problem than as the recovery of a payload under a catalog of signal distortions fixed in advance.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

水声目标定位与跟踪综述:进展、挑战与展望
专知会员服务
30+阅读 · 2025年6月22日
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
36+阅读 · 2022年2月7日
【斯坦福经典书最新版】语音语言处理,653页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2021年1月1日
对抗攻击之利用水印生成对抗样本
计算机视觉life
10+阅读 · 2020年9月27日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
语音关键词检测方法综述【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
10+阅读 · 2019年2月2日
语音识别的前沿论文,看我们推荐的这4篇
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2019年1月14日
NLP论文的技术播客-NLP Highlights
专知
14+阅读 · 2018年8月6日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月2日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
水声目标定位与跟踪综述:进展、挑战与展望
专知会员服务
30+阅读 · 2025年6月22日
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展
专知会员服务
36+阅读 · 2022年2月7日
【斯坦福经典书最新版】语音语言处理,653页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2021年1月1日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员