音频水印

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针对生成语音溯源需要的盲检测水印问题，论文选择在预训练编解码器隐空间做密钥控制的正交小旋转，最强证据是跨数据集干净条件下正确密钥可检而错误密钥回到随机猜测，主要代价是高通滤波下检测下降且仅做客观质量估计。

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针对潜扩散文本生成音频的归属问题，该文把水印映射为初始隐向量这一支点锚，用无引导扩散生成锚序列并以软动态时间规整优化反演轨迹，在保持生成流程不变下报告了更强的鲁棒性，但每步多轮优化带来了可观的提取时间代价。

针对语音被人和自动语音识别系统窃听关键词的问题，论文用大语言模型选替换词加累积信号攻击做局部混淆、再用可逆信息隐藏嵌入扰动，在 LibriSpeech 上报告目标误导率 96.5% 与恢复音频 PESQ 4.45，代价是强扰动与可逆嵌入的存储开销和对齐依赖。

论文把音频水印威胁从删除与伪造推进到再嵌入伪造消息并劫持归属的覆盖攻击，在 AudioSeal、Timbre、WavMark 上按白盒、灰盒、黑盒验证了接近 100% 的原水印失效率，代价是暴力堆叠会让信噪比明显下降而查询筛选能省下一半以上训练开销。

CRAW 针对神经编解码器与去噪重合成导致后处理水印失效的问题，用加宽失真训练加注意力池化加推理时感知掩蔽加重复纠错码，在保持 PESQ 约 4.0 的同时把编解码器与去噪下的检测 F1 拉回 0.8 以上，代价是掩蔽带来约 150 ms 的额外推理延迟。

语音伪造检测 | 6.5/10

音频水印 | 6.4/10

音频伪造检测 | 7.7/10

音频水印 | 7.9/10

音频水印 | 7.6/10

音频水印 | 6.4/10

音频水印 | 6.5/10

音频水印 | 7.3/10

音频水印 | 7/10

音频水印 | 8/10

音频水印 | 7.6/10

针对语音/音乐/环境声的神经音频水印，DiffErase 在不查询检测器且不知水印方案的黑盒条件下，通过梅尔频谱的中间噪声扰动与预训练扩散去噪重生实现去除，并在五种水印系统上将检测 TPR 降至近 0 的同时以 t* 控制保真度代价。