Análisis forense de música con IA · Genre AI

¿Este tema lo hizo una persona o lo hizo Suno?

Sube un archivo de audio y descubre la probabilidad de que lo haya generado Suno, Udio, MusicGen o Stable Audio. Nuestro modelo forense de música con IA lee las huellas espectrales que dejan los generadores de IA, y te enseñamos cómo lo hacemos.

última actualización MP3 / WAV / FLAC · ≤ 30 MBanálisis en ~5 s
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87%
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Gratis — hasta 2 análisis por hora por IP.

// por qué nuestro veredicto vale algo

No es una corazonada. Es un modelo.

Nuestro modelo forense de música con IA está diseñado a propósito para cazar las huellas que los generadores de IA dejan en el audio. Mostramos la probabilidad en bruto: sin redondeos, sin evasivas.

🤖

Nuestro modelo. Siempre al día.

Afinado con las últimas salidas de Suno v3/v4 y Udio v1.5. Se actualiza de forma continua a medida que aparecen nuevos generadores y acumulan suficientes muestras por ahí.

Veredicto en ~5 segundos

Termina la subida, corre la inferencia y obtienes una probabilidad. No te pedimos que esperes en una cola ni que mires una barra de progreso falsa.

📊

Probabilidad, no una etiqueta

Mostramos un 0-100% con una zona de veredicto (Probablemente humano / No concluyente / Probablemente IA). Cuando el modelo no está seguro, lo decimos, en lugar de fingir certeza.

🔒

Tu archivo se queda en privado

El audio se procesa en memoria y se descarta de inmediato. Registramos el veredicto y un breve hash del embedding para monitorizar la deriva, no el audio.

🆓

Gratis, sin registro

Tres subidas gratuitas para probar. ¿Necesitas detección por lotes o acceso a la API? Hemos hablado con discográficas y DSP sobre esto: ponte en contacto.

📖

Metodología abierta

Cada afirmación de esta página sobre la cobertura de generadores y la precisión está respaldada por fuentes. Publicamos nuestros benchmarks internos en el blog cuando cambian de forma significativa.

// tres pasos

Cómo funciona la detección.

01

Suelta un archivo de audio.

MP3, WAV o FLAC de hasta 30 MB. Lo dividimos en ventanas de 5 segundos; no hace falta que recortes ningún fragmento.

02

Nuestro modelo puntúa cada ventana.

El detector genera, por cada ventana, una probabilidad de que el segmento provenga de un generador de IA conocido (Suno, Udio, MusicGen, Stable Audio). Las agregamos en una puntuación a nivel de tema, ponderada por la energía del audio.

03

Veredicto + coincidencia más cercana + señales.

Obtienes una probabilidad (0-100%), una zona de veredicto, el generador conocido más cercano y las tres principales señales que motivaron la decisión: artefactos vocales, planitud dinámica, huellas espectrales, etc.

// qué cazamos y qué cuesta

Cobertura de generadores a mayo de 2026.

Hacemos benchmarks mensuales. La generalización a modelos completamente nuevos es la parte difícil: reentrenamos y publicamos actualizaciones del modelo en cuanto los nuevos generadores tienen suficientes muestras por ahí.

Tabla de cobertura de generadores
GeneradorLanzamiento¿Voces?Nuestra detecciónNotas
Suno v3 / v42024–2598% recallEl más común por ahí. Huella fuerte en la sibilancia vocal.
Udio v1 / v1.52024–2596% recallMezclas más limpias que Suno; lo cazamos por la planitud dinámica + la imagen estéreo.
MusicGen (Meta)2023No91% recallSolo instrumental. Más antiguo: más difícil cuando se superpone a un stem vocal real.
Stable Audio 22024Limitado89% recallFuerte en instrumental de larga duración; el ambient / drone es el punto débil.
Riffusion / unknownsvariosMixto~70%Conjunto abierto: cualquier cosa que no esté en nuestro conjunto de afinado. Aquí «No concluyente» es la respuesta honesta.
Grabación de estudio humana3% de falsos positivosEl pop hipercomprimido y las voces cargadas de AutoTune son los falsos positivos más complicados.

Lee el artículo sobre la metodología →

/* cómo está construido nuestro detector */

Análisis forense de IA, no conjeturas.

Nuestro detector de música con IA plantea la detección como un análisis forense de audio: aprende huellas espectrales y firmas dinámicas específicas de cada generador a través de un benchmark de millones de muestras generadas por IA de Suno, Udio y MusicGen. Se afina de forma continua con nuestra propia colección para cazar las últimas versiones de los modelos. Cuando un tema proviene de un generador que no hemos visto, el detector dice «No concluyente», y estamos de acuerdo con él.

// preguntas justas

Preguntas frecuentes.

Fíate de la probabilidad, no de una etiqueta binaria. Un veredicto de "98% Probablemente IA" con Suno como coincidencia más cercana es una prueba sólida; un 60% en la zona No concluyente significa que un oído humano debería decidir. No afirmamos tener una certeza de grado forense, y ningún flujo de trabajo responsable debería hacerlo tampoco.
Ese es el problema del conjunto abierto, y por eso la última fila de la tabla de comparación pone ~70%. Nuestro modelo generaliza razonablemente a generadores no vistos porque las huellas espectrales/dinámicas riman, pero deberías esperar más veredictos "No concluyente" en modelos verdaderamente novedosos.
Detectamos a nivel de segmento y luego agregamos. Las producciones híbridas suelen caer en la zona No concluyente con una señal alta de "artefactos vocales". Estamos planeando un modo a nivel de stem para 2026.
No. El audio se procesa en memoria y se descarta justo después de la pasada de inferencia. Conservamos un hash anonimizado del embedding + el veredicto para monitorizar la deriva; ese hash no es reversible a audio.
Tres subidas gratuitas caben en nuestro presupuesto de GPU. Las suscripciones de la app móvil pagan el resto. Para volumen B2B (discográficas, distribuidoras, DSP) estaremos encantados de hablar de precios para una API de verdad: consulta Contacto.

Quédate con la verdad, no con una corazonada.

Gratis en tu navegador. Lotes y API bajo petición.

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