arXiv · cs.AI· Yihang Zhang, Weicai Yan, Qifei Zhang, Yangyang Wu, Tao Jin·· 9 小时前
GAMW：面向TTS可追溯性的生成感知Mel域水印框架
GAMW: Generation-Aware Mel-Domain Watermarking for TTS Traceability
arXiv:2610.15082v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yihang Zhang, Weicai Yan, Qifei Zhang, Yangyang Wu, Tao Jin
研究任务与主要进展
GAMW提出一种集成到文本转语音生成过程中的水印注入框架，在波形合成前将内容自适应的多比特水印残差嵌入生成表示。其解码目标结合focal modulation与动态逐位加权；在两个TTS骨干上以16位载荷测试时，相比最强基线，单扰动和复合扰动下的解码准确率分别提高9.2和23.5个百分点，同时保持有竞争力的语音质量。代码已公开于GitHub；当前材料仅提供论文摘要。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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