# 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:

bash

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:

bash

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。

仓库文件

文件	大小	说明
`phei_watermark_bundle.tar.gz`	2.8 GB	一键运行包(含模型 + 推理代码 + 示例 prompt)
`step_000001500.ckpt`	3.6 GB	Stage 3 水印 ckpt(裸文件,需要自行配 fish-speech 环境)
`training_config.yaml`	—	Stage 3 训练 Hydra 配置
`stage2_config.yaml`	—	Stage 2 域适应训练配置
`base_model_config.json`	—	主干 (Slow+Fast Transformer) 结构

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。

用自己的环境推理(不用 bundle)

bash

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。

文献

bibtex

@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