AWARE：面向编辑抗性的音频水印
声音
2026-03-17 v2 机器学习
多媒体
音频与语音处理
摘要
当前基于学习的音频水印实践通过扩充训练期间模拟的扭曲集合来追求鲁棒性，但此类代理集合狭窄且易产生过拟合。本文提出AWARE（Audio Watermarking with Adversarial Resistance to Edits），一种避免依赖攻击模拟堆栈和手工可微扭曲的替代方法。通过在时频域下以水平比例感知预算进行对抗优化来获得嵌入。检测采用时序不可感知的检测器，配合位移读取头（Bitwise Readout Head, BRH）聚合时序证据为每个水印位生成一个分数，从而在脱同步和时序切割情况下仍可可靠解码水印。经实验验证，AWARE 在音频质量和语音可懂性（PESQ/STOI）方面表现良好，各种音频编辑下误码率（BER）始终保持较低，常常优于代表性基于学习的系统。
引用
@article{arxiv.2510.17512,
title = {AWARE: Audio Watermarking with Adversarial Resistance to Edits},
author = {Kosta Pavlović and Lazar Stanarević and Petar Nedić and Elena Nešović Slavko Kovačević and Igor Djurović},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.17512},
year = {2026}
}