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最近出现的新一波 AI 生成模型几乎可以以假乱真#xff0c;并且使用门槛较低。许多研究人员和公司声称可以生成与真实内容没有区别的图像、语音和视频内容。通常#xff0c;使用这些工具需要一些技术专业知识。但是#xff0c;许多公司都努力使它们尽可能易于使用…一、背景
最近出现的新一波 AI 生成模型几乎可以以假乱真并且使用门槛较低。许多研究人员和公司声称可以生成与真实内容没有区别的图像、语音和视频内容。通常使用这些工具需要一些技术专业知识。但是许多公司都努力使它们尽可能易于使用从而减少或消除对任何特定技术知识的需求。如果没有适当的验证这可能会导致虚假和误导性内容的扩散这些内容甚至可能进入善意和信誉良好的新闻机构的页面。
解决这一新问题的一种方法是将 AI 用作检测内容是否真实的工具。毕竟如果 AI 足够强大可以用生成的内容来欺骗我们的感官那么它可能也比我们检测虚假内容的能力更强大。虚假内容检测这一具有挑战性的领域是一个非常活跃的研究领域。
针对鉴别TTS合成的语音Resemble AI开发了一个音频水印工具它使用机器学习模型将数据包嵌入到我们生成的语音内容中并可以从添加水印的音频中检测出嵌入的数据。数据以难以察觉且难以检测的方式嵌入充当“不可见的水印”。由于数据难以察觉同时与语音信息紧密耦合因此既难以删除。重要的是这种“水印”技术还可以容忍各种音频作例如加速、减慢速度、转换为 MP3 等压缩格式也就是说经过这些操作后水印依旧存在。
二、WaterMarker
水印器是一种为音频剪辑添加数字水印的工具。此水印可用于识别剪辑的来源或证明剪辑未被篡改。Resemble AI 的 PerTh Watermarker 是一种深度神经网络水印器它以难以察觉且难以检测的方式嵌入数据。
2.1 PerTh Watermarker
PerTh它是 Perceptual 和 Threshold 的组合。它是基于利用我们感知音频的方式来寻找不可听见的声音然后将数据编码到这些区域中的概念设计的。进一步的措施是确保我们可以从音频的任何部分除了静音提取嵌入的数据这些数据是被编码到语音最常用的频率中。这确保了我们的数据负载难以被常见的音频操作所破坏。PerTh使你能够在音频文件中嵌入不可察觉的水印并在音频经过各种转换或操作后进行检测。该库实现了多种水印技术包括基于神经网络的方法。
他们利用心理声学研究人类声音感知的学科来寻找最佳的数据编码方式。心理声学的一个现象是我们对不同频率的敏感度各不相同——这意味着我们可以将更多的信息嵌入到我们不太敏感的频率中。还存在一个更有趣的现象称为“听觉掩蔽”即在频率和时间上与较响声音接近的较弱声音不会被察觉。因此掩蔽声较响的声音在振幅 - 频率 - 时间空间中形成一个“遮蔽层”掩盖了其下方的其他声音。以下是在频率 - 振幅空间中的一个示例 对上述图片进行简单的解释
这张图展示了声音掩蔽效应Masking Effect的概念。图中横轴表示频率Hz纵轴表示声压级dB。图中包含以下元素
Silence Audibility Threshold寂静可听阈值用灰色虚线表示表示在没有其他声音干扰的情况下人耳能够听到的最小声音强度(虚线之上可以听到以下听不到)。Masking Effect掩蔽效应用绿色虚线表示表示由于掩蔽声的存在人耳对其他声音的可听阈值发生了变化形成了新的可听阈值New Audibility Threshold。Inaudible Sound不可听见的声音用蓝色柱状图表示表示在寂静时可听的声音。Masking Sound掩蔽声用红色柱状图表示表示一个较大的声音其频率在480Hz左右。
具体来说图中展示了以下过程
在没有掩蔽声(很响的声音)的情况下人耳能够听到的较小声音蓝色柱状图。当引入掩蔽声红色柱状图时掩蔽声会提高其他频率声音的可听阈值形成新的可听阈值绿色虚线。这意味着在掩蔽声的影响下原本可听到的较小声音蓝色柱状图变得不可听见因为它们现在低于新的可听阈值灰色虚线。
2.2 PerTh 包的使用方法
github:https://github.com/resemble-ai/Perth
从PyPI 安装
pip install resemble-perth从源代码 安装
git clone https://github.com/resemble-ai/Perth
cd Perth
pip install -e .快速开始
命令行使用
# 给音频文件添加水印
perth input.wav -o output.wav# 从音频文件中提取水印
perth input.wav --extractPython API 使用
添加水印
import perth
import librosa
import soundfile as sf# 加载音频文件
wav, sr librosa.load(input.wav, srNone)# 初始化水印器
watermarker perth.PerthImplicitWatermarker()# 添加水印
watermarked_audio watermarker.apply_watermark(wav, watermarkNone, sample_ratesr)# 保存水印音频
sf.write(output.wav, watermarked_audio, sr)提取水印
import perth
import librosa# 加载水印音频
watermarked_audio, sr librosa.load(output.wav, srNone)# 初始化水印器与用于嵌入的相同
watermarker perth.PerthImplicitWatermarker()# 提取水印
watermark watermarker.get_watermark(watermarked_audio, sample_ratesr)
print(f提取的水印: {watermark})PerTh水印器
PerTh网络隐式水印器使用基于神经网络的方法进行水印嵌入和提取。它旨在对各种音频操作保持强大的鲁棒性同时保持高音频质量。
from perth.perth_net.perth_net_implicit.perth_watermarker import PerthImplicitWatermarkerwatermarker PerthImplicitWatermarker(devicecuda) # 使用GPU进行更快的处理评估水印音频
该库包括评估水印音频质量和鲁棒性的实用工具
import librosa
from perth.utils import calculate_audio_metrics, plot_audio_comparison# 加载原始和水印音频
original, sr librosa.load(input.wav, srNone)
watermarked, _ librosa.load(output.wav, srNone)# 计算质量指标
metrics calculate_audio_metrics(original, watermarked)
print(f信噪比: {metrics[snr]:.2f} dB)
print(f峰值信噪比: {metrics[psnr]:.2f} dB)# 可视化差异
plot_audio_comparison(original, watermarked, sr, output_pathcomparison.png)2.3 PerTh代码解析
PerTh 网络其实就只有两部分一部分是Encoder另外一部分是Decoder。Encoder的作用是用来给音频加水印Decoder的作用是从加水印的音频中提取出水印。
2.3.1 Encoder
Encoder用于在音频的幅度频谱magnitude spectrogram中嵌入数字水印。核心思路是通过卷积网络生成残差信号将水印信息以不可感知的方式添加到频谱图的特定子带区域。
class Encoder(nn.Module):Inserts a watermark into a magnitude spectrogram.def __init__(self, hidden, subband):super().__init__()self.subband subband# residual encoderself.layers nn.Sequential(Conv(self.subband, hidden, k1),*[Conv(hidden, hidden, k7) for _ in range(5)],Conv(hidden, self.subband, k1, actFalse),)def forward(self, magspec):magspec magspec.clone() # magspec.clone()避免修改原始输入张量# create mask for valid watermark locationsmask magmask(magspec)[:, None]# crop required region of spectrogramsub_mag magspec[:, :self.subband]# encode watermark as spectrogram residual 制作水印res self.layers(sub_mag) * mask# add residual 添加水印magspec[:, :self.subband] res# return wmarked signal and maskreturn magspec, maskmagmask的代码
def magmask(magspec, p0.05):#对输入的频谱数据magspec沿通道维度dim1求和得到每个时间帧的总能量s magspec.sum(dim1) # (B, T)# 计算每个批次样本的最大能量值并乘以比例系数p得到动态阈值thresh s.max(dim1).values * p # (B,)#将每个时间帧的总能量与动态阈值比较大于阈值的位置设为1否则设为0得到二进制掩码return (s thresh[:, None]).float() # (B, T)2.3.2 Decoder
Decoder用于从音频的幅度谱中解码水印信息。采用多尺度处理策略慢速、正常、快速分支并通过注意力机制融合结果。
class Decoder(nn.Module):Decoder a watermark from a magnitude spectrogram.def __init__(self, hidden, subband):super().__init__()self.subband subband# multi-scale decoderself.slow_layers _layers(subband, hidden)self.normal_layers _layers(subband, hidden)self.fast_layers _layers(subband, hidden)def forward(self, magspec):mask magmask(magspec.detach())[:, None] # (B, 1, T)subband magspec[:, :self.subband]B, _, T subband.shape# slow branchslow_subband _lerp(subband, int(T * 1.25))slow_out self.slow_layers(slow_subband) # (B, 2, T_slow)slow_attn slow_out[:, :1] # (B, 1, T_slow)slow_wmarks slow_out[:, 1:] # (B, 1, T_slow)slow_mask _nerp(mask, slow_wmarks.size(2)) # (B, 1, T_slow)slow_wmarks _masked_mean(slow_wmarks, slow_mask) # (B, 1)slow_attn _masked_mean(slow_attn, slow_mask) # (B, 1)# normal branchnormal_out self.normal_layers(subband) # (B, 2, T_normal)normal_attn normal_out[:, :1] # (B, 1, T_normal)normal_wmarks normal_out[:, 1:] # (B, 1, T_normal)normal_mask _nerp(mask, normal_wmarks.size(2)) # (B, 1, T_normal)normal_wmarks _masked_mean(normal_wmarks, normal_mask) # (B, 1)normal_attn _masked_mean(normal_attn, normal_mask) # (B, 1)# fast branchfast_subband _lerp(subband, int(T * 0.75))fast_out self.fast_layers(fast_subband) # (B, 2, T_fast)fast_attn fast_out[:, :1] # (B, 1, T_fast)fast_wmarks fast_out[:, 1:] # (B, 1, T_fast)fast_mask _nerp(mask, fast_wmarks.size(2)) # (B, 1, T_fast)fast_wmarks _masked_mean(fast_wmarks, fast_mask) # (B, 1)fast_attn _masked_mean(fast_attn, fast_mask) # (B, 1)# combine branches with attentionattn torch.cat([slow_attn, normal_attn, fast_attn], dim1) # (B, 3)attn F.softmax(attn, dim1) # (B, 3)wmarks torch.cat([slow_wmarks, normal_wmarks, fast_wmarks], dim1) # (B, 3)wmarks (wmarks * attn).sum(dim1) # (B,)# single float for each batch item indicating confidence of watermarkreturn wmarks
