phei-watermark-fish-speech-1.5

Phei Watermark for Fish-Speech 1.5

VQ-TTS 三层水印系统(语义层 / VQ 编码层 / 音频层)的预训练模型 + 可直接运行的推理包。

基于 fishaudio/fish-speech 1.5,在其 Slow + Fast Transformer 上做 Stage 3 水印兼容性微调。

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一键运行(推荐)

下载 phei_watermark_bundle.tar.gz(2.8 GB),解压即可。

🇨🇳 国内用户(autodl / 阿里云等) —— 强烈建议用 hf-mirror.com,直连 huggingface.co 会卡:

# aria2c 多线程(最快,推荐)
apt-get install -y aria2  # 没装的话先装
aria2c -x 16 -s 16 -o phei_watermark_bundle.tar.gz \
  https://hf-mirror.com/taopeng/phei-watermark-fish-speech-1.5/resolve/main/phei_watermark_bundle.tar.gz

# 或 wget 断点续传
wget -c -O phei_watermark_bundle.tar.gz \
  https://hf-mirror.com/taopeng/phei-watermark-fish-speech-1.5/resolve/main/phei_watermark_bundle.tar.gz

# 或 hf cli + 镜像
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
hf download taopeng/phei-watermark-fish-speech-1.5 phei_watermark_bundle.tar.gz --local-dir .

国外用户 —— 直接走 huggingface.co:

wget -O phei_watermark_bundle.tar.gz \
  https://huggingface.co/taopeng/phei-watermark-fish-speech-1.5/resolve/main/phei_watermark_bundle.tar.gz

然后解压运行:

tar xzf phei_watermark_bundle.tar.gz
cd phei_watermark_bundle
bash RUN.sh

Python 依赖

bundle 里只内置了 einops / einx / ijson / frozendict / vector_quantize_pytorch。 你的 Python 环境还需要安装基础依赖:

pip install torch torchaudio loguru hydra-core lightning soundfile librosa numpy

输出:

outputs/
├── clean/output_clean.wav        # 不带水印
└── watermarked/output_wm.wav     # 带水印 + 检测结果

控制台会打印检测结果:

Detection: detected=True, id_match=True, fused_conf=0.844
  vq:    detected=False conf=0.523 thr=0.7
  audio: detected=True  conf=0.672 thr=0.5

详细使用见解压后的 README.md。

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仓库文件

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模型架构

• 主干: Fish-Speech 1.5 Dual-AR Transformer (Slow + Fast, 637M 参数)
• Codec: Firefly v1.5 FSQ (8 codebooks × 1000 levels, 21 Hz)
• 水印模块: 三层并行
  • 语义层 — 同义 token 替换(SHA-256 派生)
  • VQ 编码层 — CB6/CB7 上的 32×128 BPSK 扩频码
  • 音频层 — 8-16 kHz 心理声学掩蔽下的扩频水印

检测策略:任一层置信度过阈即检出 (sem 0.6 / vq 0.7 / audio 0.5),fused 用 Noisy-OR 累积。

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用自己的环境推理(不用 bundle)

git clone https://github.com/fishaudio/fish-speech  # 用 v1.5 tag
cd fish-speech
# ... 加上本仓库 phei_watermark/ 下的水印模块 + Stage 3 ckpt

也可以参考解压后的 bundle 里 tools/synthesize_with_watermark.py,完全自包含。

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文献

@thesis{phei2026watermark,
  title={面向大规模 VQ-TTS 模型的多层水印系统设计与实现},
  school={北京电子科技学院},
  year={2026}
}

致谢:

• fishaudio/fish-speech — TTS 主干
• wenet-e2e/WenetSpeech — 训练数据