fish-speech语音水印：在合成语音中嵌入标识信息

fish-speech语音水印：在合成语音中嵌入标识信息

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引言：语音合成时代的版权保护挑战

随着AI语音合成技术的飞速发展，高质量的语音生成已经变得触手可及。然而，这也带来了严峻的版权保护和内容溯源挑战。恶意使用者可能利用合成语音进行不实信息传播等不当活动。语音水印技术正是在这样的背景下应运而生，它能够在合成语音中嵌入不可感知的标识信息，为语音内容提供数字指纹和溯源能力。

fish-speech作为开源的多语言文本转语音解决方案，其架构天然支持语音水印技术的集成。本文将深入探讨如何在fish-speech中实现高效的语音水印嵌入和提取。

fish-speech技术架构与水印集成点

fish-speech采用先进的VQGAN+LLaMA双阶段架构，为语音水印提供了多个理想的嵌入位置：

核心嵌入层级分析

嵌入层级	技术实现	鲁棒性	不可感知性	容量
编码层	在LLaMA的embedding层嵌入	高	高	低
语义层	在语义token生成过程中嵌入	中	高	中
声学层	在VQGAN特征空间中嵌入	低	中	高

水印嵌入技术实现方案

1. 基于LLaMA Embedding的水印嵌入

在fish-speech的LLaMA模型中，我们可以通过修改embedding层来嵌入水印信息：

class WatermarkedEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, original_embedding, watermark_strength=0.01):
        super().__init__()
        self.original_embedding = original_embedding
        self.watermark_strength = watermark_strength
        self.watermark_pattern = torch.randn_like(original_embedding.weight) * watermark_strength
        
    def forward(self, input_ids):
        base_embeddings = self.original_embedding(input_ids)
        # 根据输入ID生成特定的水印模式
        watermark = self._generate_watermark(input_ids)
        return base_embeddings + watermark
    
    def _generate_watermark(self, input_ids):
        # 基于输入ID生成确定性的水印模式
        pattern = self.watermark_pattern[input_ids % len(self.watermark_pattern)]
        return pattern

2. 语义Token序列水印

在语义token生成阶段嵌入水印，利用fish-speech的多codebook架构：

def embed_watermark_in_codes(codes, watermark_bits, codebook_size=160):
    """
    在语义token序列中嵌入水印
    codes: [batch_size, seq_len, num_codebooks]
    watermark_bits: 要嵌入的水印比特序列
    """
    watermarked_codes = codes.clone()
    
    for i, bit in enumerate(watermark_bits):
        codebook_idx = i % codes.shape[2]  # 选择codebook
        position = (i // codes.shape[2]) % codes.shape[1]  # 选择位置
        
        if position < codes.shape[1]:  # 确保不越界
            original_value = codes[0, position, codebook_idx]
            # 最低有效位嵌入
            if bit == 1:
                new_value = original_value | 1
            else:
                new_value = original_value & ~1
            watermarked_codes[0, position, codebook_idx] = new_value
    
    return watermarked_codes

3. VQGAN特征空间水印

在VQGAN的潜在空间中嵌入水印，具有更好的鲁棒性：

class VQGANWatermarker:
    def __init__(self, vqgan_model, watermark_key):
        self.model = vqgan_model
        self.watermark_key = watermark_key
        
    def embed_watermark(self, mel_spectrogram, watermark_data):
        # 编码到潜在空间
        with torch.no_grad():
            encoded = self.model.backbone(mel_spectrogram)
            quantized, _, _ = self.model.quantizer(encoded)
        
        # 在潜在特征中嵌入水印
        watermarked_features = self._embed_in_latent(quantized, watermark_data)
        
        # 解码回mel谱
        watermarked_mel = self.model.head(watermarked_features)
        return watermarked_mel
    
    def _embed_in_latent(self, features, watermark_data):
        # 使用扩频技术嵌入水印
        watermarked = features.clone()
        watermark_signal = self._generate_watermark_signal(watermark_data, features.shape)
        
        # 在特定频带嵌入
        watermarked[:, :, ::4] += watermark_signal[:, :, ::4] * 0.1
        return watermarked

水印提取与验证系统

1. 盲检测水印提取

class BlindWatermarkDetector:
    def __init__(self, expected_patterns):
        self.expected_patterns = expected_patterns
        
    def detect_from_audio(self, audio_tensor):
        # 提取MFCC特征
        mfcc = self._extract_mfcc(audio_tensor)
        
        # 使用相关检测
        correlations = []
        for pattern in self.expected_patterns:
            correlation = self._compute_correlation(mfcc, pattern)
            correlations.append(correlation)
        
        return correlations
    
    def _extract_mfcc(self, audio, n_mfcc=13):
        # 实现MFCC特征提取
        spectrogram = torch.stft(audio, n_fft=512, hop_length=256)
        power_spectrum = torch.abs(spectrogram) ** 2
        mfcc = torchaudio.functional.mfcc(
            power_spectrum, 
            sample_rate=22050, 
            n_mfcc=n_mfcc
        )
        return mfcc

2. 基于深度学习的水印识别

class NeuralWatermarkDetector(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=128, hidden_dim=256):
        super().__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim//2, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU()
        )
        self.classifier = nn.Linear(hidden_dim//2, 1)
        
    def forward(self, audio_features):
        features = self.conv_layers(audio_features)
        features = torch.mean(features, dim=2)  # 全局平均池化
        return torch.sigmoid(self.classifier(features))

性能评估与鲁棒性测试

水印系统评估指标

评估指标	计算公式	理想值
不可感知性	PESQ, STOI	PESQ > 4.0, STOI > 0.95
鲁棒性	抗攻击后的检测率	> 90%
容量	比特/秒	10-100 bps
虚警率	错误检测概率	< 0.1%

抗攻击能力测试结果

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