arXiv cs.AI / cs.LG 最新· Admir Krnić·· 5 天前AI 评分52
零比特音频水印论文提出向后兼容训练框架，用 ADL 抑制误报上升
Backward Compatibility in Zero-Bit Neural Audio Watermarking
AI 导读
该论文形式化了零比特音频水印的向后兼容问题，提出用性能加权采样把新检测器与一串冻结的旧嵌入器一起训练，使其对早期版本仍保持准确。作者指出这种耦合会引发嵌入器坍缩，令链外嵌入器上的真负率 TNR 大幅下降。为此论文引入角度多样性损失 ADL，强制每个新嵌入器占据输出空间的不同区域。两者结合后 TNR 恢复到接近完美，检测准确率与音频感知质量没有可测量的损失。
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