研究人员正式化了零比特神经网络音频水印中的向后兼容性概念,解决了更新的嵌入器和检测器会破坏检测或增加误报率的问题。一个新的训练框架将检测器与冻结的旧版嵌入器配对,使用性能加权采样策略来跨版本保持准确性。为了对抗嵌入器崩溃并保持对未识别嵌入器的真实负例率,引入了角度多样性损失(ADL),迫使新的嵌入器进入不同的输出空间区域,而不会牺牲检测准确性或音频质量。 AI
影响 引入了一种提高神经网络音频水印系统对抗更新的鲁棒性和安全性。
排序理由 关于神经网络音频水印新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Angular Diversity Loss
- arXiv
- Backward Compatibility in Zero-Bit Neural Audio Watermarking
- cs.LG
- cs.SD
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