2013年6月25日に他界した妻の歌声と写真をもとにAIで再構成した妻音源とりちゃん[AI]の作品が展示されていた、台湾の台北当代芸術館のAIアート展覧会「你好，人類！Hello, Human!」。 すでに会期は終了していますが、360度全天周でウォークスルーできます。 こちらからどうぞ。VRヘッドセットならより臨場感が楽しめます。左の廊下をまっすぐ行って、突き当たりを右の階段から上がったところにいます。 my.matterport.com/show/?m=4w…

これはまだレベル1で、ボーカルだけ、ドラムだけ、など楽器別のAI鑑別もあると思うので、研究対象として面白いはず

AI楽曲鑑別、用途に応じてみんな作るといいと思う。どこがAIくさいのかの勉強にもなるし

AI楽曲鑑別ソフトできた。

コーラスパートだけSunoを使っても分かってしまうな、これ。優秀すぎるw

ぼくのAI検出器だと、トラックを重ねてもSunoの痕跡は分かってしまうな

リードボーカルとバックコーラスがきれいに分離できなくて、だいぶつらいので、そこは自分で歌ったりもする

Suno音源のパラ化、Logicなどのコード解析とPlayersなどでの置き換え、ボーカルはRVC置き換えでできるところはやってしまって、残りは気になるなら手作業で、という感じかなあ

DeezerのAI曲判別手法は突破できたので別の手法を用意するか

今回見つけたAI楽曲の癖、つなぎ目の段差を除去する方法はわかった。これでDeezerの判別器は突破できそう

AI楽曲の特性でわかったこと。 60/120ms の癖は「Suno・YuE2 を含む 48kHz・60ms 刻みの復号器の家族」の検出器です。人と Udio v1 には出ません Suno と YuE2 は包絡の櫛(50Hz 系列 vs 25Hz 系列)で分けられる見込み 生き残る処理: 再圧縮・EQ・標本化し直し・ステム分離・AudioSR・DSP の移調と伸縮(ずれる)。 消える処理: mel から作り直すボコーダ(RVC・Kinu Tune)

Claudeが見つけた印(Suno fingerprint と呼ぶなら)は、一言で言うと「高域の中身が、ちょうど 60ms と 120ms 離れた所とわずかに似ている」という癖です。 •場所: 6〜18kHz の高域。中低域には出ない •周期: 60.0ms と 120.0ms(48kHz の 960 サンプル = 50Hz フレームの 3 倍と 6 倍)。同じ系統で、高域の音量の揺れにも 50/100/150/200Hz の櫛が立つ •大きさ: 高域の −19dB、曲全体の −35〜−40dB。自己相関係数で 0.04。足し算で取り出せる音ではなく統計的な癖で、耳には(たぶん)聞こえない •出方: Suno の曲 40 曲中 27 曲ではっきり(人の録音 42 曲・Udio 53 曲ではゼロ)。2025 年 5 月以降の曲は全部、4 月の曲は弱い。歌だけのステムにも、人の録音を Suno に通した物にも付く •耐性: MP3 128k・EQ・44.1k 化では残る。64k で半減。速度や音程を変えると周期がずれて、今の計器では外れる(ずれを追えば拾える) 正体は、復号器のフレーム構造の癖か、Suno が 2025 年に入れ始めた透かしかのどちらかで、どちらかは分かりません。なお Suno 自身が言う「fingerprinting」は別物で、出力した曲の特徴を控えておいて照合する仕組み(照合先は Suno の手元)のことです。

AI判別の手法の一つ、制作過程の不在 •サンプルの完全一致。DAW で作った曲は同じキックが波形レベルで同一(正規化相関 0.99 以上)で、セクションのコピペも bit 一致する。AI はそれが一度も起きない。生演奏も一致しないので、これは「DAW 制作か否か」の判別で、AI と生演奏を分けるには別の層と組む •テンポと微細タイミング。実制作はグリッドに乗った楽器と人が弾いた楽器で揺れの質が違う。AI は全パートが同じ揺れ方をする •継ぎ目。Suno の延長(extend)は固定の時刻付近にスペクトルの不連続が出る。曲の長さの分布も特徴的

Suno特有とみられる周期的特徴（60/120msの周期や50Hzの櫛）を計測中

ぼくもAI楽曲判別機を作らせてみる。判定を覆せるようなAI手法もこれでわかりそう