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A Comprehensive Real-World Assessment of Audio Watermarking Algorithms: Will They Survive Neural Codecs?

Created by
  • Haebom

作者

Yigitcan Ozer, Woosung Choi, Joan Serr a, Mayank Kumar Singh, Wei-Hsiang Liao, Yuki Mitsufuji

概要

本論文は、深層学習ベースのオーディオ透かしアルゴリズムの評価のための標準化されたベンチマークおよび体系的な比較を可能にするフレームワークを提示する。実際の使用環境をシミュレートするために、圧縮、背景ノイズ、エコーなどのさまざまな歪みを含む包括的なオーディオ攻撃パイプラインと、音声、環境騒音、音楽録音を含むさまざまなテストデータセットを紹介します。提示されたフレームワークで既存の4つの透かしアルゴリズムの性能を評価した結果、ニューラルネットワーク圧縮技術がアルゴリズムがこのような圧縮で訓練された場合にも最大の課題を提起し、オーディオ攻撃で訓練すると一般的に堅牢性は向上するが一部の場合には十分ではないという2つの主要な洞察力を得た。さらに、極性反転、時間伸縮、またはエコーなどの特定の歪みが特定のアルゴリズムに深刻な影響を及ぼすことがわかった。本研究の結果は,幅広い応用分野におけるオーディオ透かしアルゴリズムの堅牢性と知覚評価を強化するとともに,公正で一貫した評価方式を保証する。攻撃パイプラインを含む評価フレームワークはgithub.com/SonyResearch/wm_robustness_eval에서利用可能です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
深層学習ベースのオーディオ透かしアルゴリズムの標準化された評価フレームワークの提供
実際の環境に似た様々なオーディオ攻撃に対するアルゴリズムの堅牢性評価
ニューラルネットワーク圧縮技術がオーディオ透かしの最大の課題であることを明らかにする
オーディオ攻撃での訓練が堅牢性の向上に寄与するが、すべてのケースで十分ではないことを確認
特定の歪み(極性反転、時間ストレッチ、エコーなど)が特定のアルゴリズムに深刻な影響を与える
Limitations:
提示されたフレームワークで評価されたアルゴリズムの数は制限的(4)です。
より多様で幅広いオーディオ攻撃タイプを含める必要があります。
実際の環境のすべての歪みを完全に模倣するのは難しいです。
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