AI म्यूज़िक फ़ोरेंसिक्स · Genre AI

क्या यह ट्रैक बनाया किसी इंसान ने या Suno ने?

एक ऑडियो फ़ाइल अपलोड करें और जानें कि इसके Suno, Udio, MusicGen या Stable Audio से जेनरेट होने की कितनी संभावना है। हमारा AI म्यूज़िक फ़ोरेंसिक्स मॉडल उन स्पेक्ट्रल फ़िंगरप्रिंट को पढ़ता है जो AI जेनरेटर पीछे छोड़ जाते हैं — और हम अपना काम दिखाते हैं।

आख़िरी अपडेट MP3 / WAV / FLAC · ≤ 30 MB~5s एनालिसिस
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मुफ़्त — प्रति IP प्रति घंटे 2 जाँच तक।

// हमारा फ़ैसला किसी काम का क्यों है

कोई वाइब चेक नहीं। एक मॉडल।

हमारा AI म्यूज़िक फ़ोरेंसिक्स मॉडल ख़ासतौर पर उन फ़िंगरप्रिंट को पकड़ने के लिए बना है जो AI जेनरेटर ऑडियो में छोड़ जाते हैं। हम रॉ संभावना दिखाते हैं — कोई राउंडिंग नहीं, कोई टालमटोल नहीं।

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हमारा मॉडल। अप-टू-डेट रखा गया।

नवीनतम Suno v3/v4 और Udio v1.5 आउटपुट पर फ़ाइन-ट्यून किया गया। जैसे-जैसे नए जेनरेटर आते हैं और वास्तविक दुनिया में पर्याप्त सैंपल इकट्ठा होते हैं, इसे लगातार अपडेट किया जाता है।

~5 सेकंड में फ़ैसला

अपलोड ख़त्म होता है, इन्फ़ेरेंस चलता है, आपको एक संभावना मिलती है। हम आपसे कतार में इंतज़ार करने या एक नकली प्रोग्रेस बार देखने को नहीं कहते।

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संभावना, कोई लेबल नहीं

हम एक वर्डिक्ट ज़ोन (Likely Human / Inconclusive / Likely AI) के साथ 0–100% दिखाते हैं। जब मॉडल अनिश्चित होता है, तो हम वैसा ही कहते हैं — निश्चित होने का दिखावा करने के बजाय।

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आपकी फ़ाइल निजी रहती है

ऑडियो मेमोरी में प्रोसेस होता है और तुरंत हटा दिया जाता है। हम अपनी ड्रिफ़्ट मॉनिटरिंग के लिए वर्डिक्ट और एक छोटा एम्बेडिंग हैश लॉग करते हैं — ऑडियो नहीं।

🆓

फ़्री, कोई साइन-अप नहीं

आज़माने के लिए तीन फ़्री अपलोड। बैच डिटेक्शन या API एक्सेस चाहिए? हमने लेबल्स और DSPs से इस बारे में बात की है — संपर्क करें।

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खुली कार्यप्रणाली

इस पेज पर जेनरेटर कवरेज और सटीकता का हर दावा सोर्स किया गया है। जब हमारे आंतरिक बेंचमार्क में अहम बदलाव होते हैं, तो हम उन्हें ब्लॉग में प्रकाशित करते हैं।

// तीन कदम

डिटेक्शन कैसे काम करता है।

01

एक ऑडियो फ़ाइल ड्रॉप करें।

30 MB तक MP3, WAV या FLAC। हम इसे 5-सेकंड की विंडो में काटते हैं; आपको क्लिप ट्रिम करने की ज़रूरत नहीं।

02

हमारा मॉडल हर विंडो को स्कोर करता है।

डिटेक्टर हर विंडो के लिए यह संभावना देता है कि वह सेगमेंट किसी जाने-पहचाने AI जेनरेटर (Suno, Udio, MusicGen, Stable Audio) से आया है। हम इसे ऑडियो एनर्जी के हिसाब से वेट करके एक ट्रैक-स्तरीय स्कोर में जोड़ते हैं।

03

फ़ैसला + सबसे करीबी मैच + सिग्नल।

आपको एक संभावना (0–100%), एक वर्डिक्ट ज़ोन, सबसे करीबी जाना-पहचाना जेनरेटर, और वे टॉप तीन सिग्नल मिलते हैं जिन्होंने यह फ़ैसला तय किया — वोकल आर्टिफ़ैक्ट, डायनैमिक फ़्लैटनेस, स्पेक्ट्रल फ़िंगरप्रिंट, वग़ैरह।

// हम क्या पकड़ते हैं, क्या मुश्किल है

मई 2026 तक जेनरेटर कवरेज।

हम हर महीने बेंचमार्क करते हैं। बिल्कुल नए मॉडल पर ओपन-सेट जनरलाइज़ेशन सबसे कठिन हिस्सा है — जैसे ही नए जेनरेटर के पास वास्तविक दुनिया में पर्याप्त सैंपल हो जाते हैं, हम री-ट्रेन करके मॉडल अपडेट भेजते हैं।

जेनरेटर कवरेज टेबल
जेनरेटररिलीज़वोकल्स?हमारा डिटेक्शननोट्स
Suno v3 / v42024–25हाँ98% recallवास्तविक दुनिया में सबसे आम। वोकल sibilance में मज़बूत फ़िंगरप्रिंट।
Udio v1 / v1.52024–25हाँ96% recallSuno से साफ़ मिक्स; हम इसे डायनैमिक फ़्लैटनेस + स्टीरियो इमेज पर पकड़ते हैं।
MusicGen (Meta)2023नहीं91% recallसिर्फ़ इंस्ट्रुमेंटल। पुराना — किसी असली वोकल स्टेम के ऊपर रखने पर कठिन।
Stable Audio 22024सीमित89% recallलंबे इंस्ट्रुमेंटल पर मज़बूत; ambient / drone कमज़ोर जगह है।
Riffusion / unknownsविविधमिश्रित~70%ओपन-सेट: हमारे फ़ाइन-ट्यून डेटासेट में जो कुछ भी नहीं है। यहाँ Inconclusive ही ईमानदार जवाब है।
ह्यूमन स्टूडियो रिकॉर्डिंग3% false-positiveहाइपर-कंप्रेस्ड pop और AutoTune-भारी वोकल्स सबसे पेचीदा false positive हैं।

कार्यप्रणाली पोस्ट पढ़ें →

/* हमारा डिटेक्टर कैसे बना है */

AI फ़ोरेंसिक्स, अंदाज़ा नहीं।

हमारा AI म्यूज़िक डिटेक्टर डिटेक्शन को ऑडियो फ़ोरेंसिक्स की तरह देखता है: यह Suno, Udio और MusicGen के लाखों AI-जेनरेटेड सैंपल के बेंचमार्क में जेनरेटर-विशिष्ट स्पेक्ट्रल फ़िंगरप्रिंट और डायनैमिक्स सिग्नेचर सीखता है। हमारे अपने संग्रह पर लगातार फ़ाइन-ट्यून किया गया ताकि हम नवीनतम मॉडल वर्ज़न पकड़ सकें। जब कोई ट्रैक ऐसे जेनरेटर से होता है जिसे हमने नहीं देखा, तो डिटेक्टर कहता है “Inconclusive” — और हम इससे सहमत हैं।

// जायज़ सवाल

FAQ.

संभावना पर भरोसा करें, किसी बाइनरी लेबल पर नहीं। Suno को सबसे करीबी मैच के साथ "98% Likely AI" का फ़ैसला मज़बूत सबूत है; Inconclusive ज़ोन में 60% का मतलब है कि फ़ैसला किसी इंसानी कान को करना चाहिए। हम फ़ोरेंसिक-ग्रेड निश्चितता का दावा नहीं करते और किसी भी ज़िम्मेदार वर्कफ़्लो को भी नहीं करना चाहिए।
यह ओपन-सेट समस्या है और इसीलिए तुलना टेबल की सबसे निचली पंक्ति में ~70% लिखा है। हमारा मॉडल अनदेखे जेनरेटर पर ठीक-ठाक जनरलाइज़ करता है क्योंकि स्पेक्ट्रल/डायनैमिक्स फ़िंगरप्रिंट आपस में मिलते-जुलते हैं, पर सचमुच नए मॉडल पर आपको ज़्यादा "Inconclusive" फ़ैसलों की उम्मीद रखनी चाहिए।
हम सेगमेंट स्तर पर डिटेक्ट करके जोड़ते हैं। हाइब्रिड प्रोडक्शन आमतौर पर एक ऊँचे "vocal artifacts" सिग्नल के साथ Inconclusive ज़ोन में आते हैं। हम 2026 में एक स्टेम-स्तरीय मोड की योजना बना रहे हैं।
नहीं। ऑडियो मेमोरी में प्रोसेस होता है और इन्फ़ेरेंस पास के तुरंत बाद हटा दिया जाता है। हम ड्रिफ़्ट मॉनिटरिंग के लिए एक गुमनाम एम्बेडिंग हैश + वर्डिक्ट रखते हैं — वह हैश वापस ऑडियो में नहीं बदला जा सकता।
तीन फ़्री अपलोड हमारे GPU बजट में फ़िट हो जाते हैं। बाकी का खर्च मोबाइल-ऐप सब्सक्रिप्शन उठाते हैं। B2B वॉल्यूम (लेबल्स, डिस्ट्रिब्यूटर्स, DSPs) के लिए हम एक असली API पर प्राइसिंग पर बात करके खुश होंगे — Contact देखें।

सच पाएँ, कोई वाइब्स-चेक नहीं।

आपके ब्राउज़र में फ़्री। बैच और API अनुरोध पर।

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