ArtifactNet: AI 생성 음악 판별
ArtifactNet은 음원이 AI로 생성됐는지 판별하는 포렌식 모델입니다. 논문(arXiv:2604.16254)은 ArtifactBench(v9.4) 미공개 테스트 2,263곡(전체 6,183곡, AI 음악 생성기 22종 포함)에서 F1 0.9829, 사람 음악을 AI로 잘못 판정하는 비율 1.49%를 보고했습니다. 이 평가셋 하나에 대한 과거 결과입니다.
판별은 사람의 검토를 돕는 분석 신호이며 저작자를 증명하지 않습니다.
성능 (논문 기준)
| 평가셋 | 규모 | F1 | 오탐률 |
|---|---|---|---|
| ArtifactBench (v9.4, 미공개 테스트) | 2,263곡 (전체 6,183곡, AI 생성기 22종, 실제 음원 6종) | 0.9829 | 1.49% |
| SONICS (v9.5) | 23,288곡 | 0.9993 | 0.09% |
| 비교: CLAM (같은 조건) | ArtifactBench | 0.7576 | 69.26% |
| 비교: SpecTTTra (같은 조건) | ArtifactBench | 0.7713 | 19.43% |
출처: Oh, H. (2026). ArtifactNet: Detecting AI-Generated Music via Forensic Residual Physics. arXiv:2604.16254v2. 4분 곡 추론 5–10초(RTX 4090).
작동 방식
Suno, Udio, Stable Audio, MusicGen, Riffusion 같은 생성기는 잔차 벡터 양자화(RVQ)를 쓰는 신경 오디오 코덱을 거칩니다. ArtifactNet은 특정 생성기의 스타일이 아니라 이 코덱이 남기는 물리적 잔여물을 찾기 때문에, 논문이 평가한 범위에서 학습에 없던 생성기에도 일반화됩니다.
- ArtifactUNet(360만 파라미터)이 스펙트로그램에서 코덱 잔차를 뽑습니다.
- HPSS가 잔차를 7채널 포렌식 특징으로 나눕니다.
- 경량 CNN(40만 파라미터)이 4초 구간별로 점수를 내고 곡 단위 판정으로 모읍니다.
대량 분석과 API
대시보드나 REST API로 배치를 만들고 파일을 추가한 뒤 커밋하면 비동기로 처리됩니다. 한 배치에 여러 트랙을 넣는 일괄 분석은 Creator 요금제부터이고, 모든 요금제(무료 포함)는 한 번에 한 트랙을 분석할 수 있습니다. 결과는 XLSX, CSV, 구간별 CSV, JSONL로 받으며 파일 해시, 구간별 확률, 판정에 쓰인 모델 버전이 함께 들어 있습니다. API 키는 Pro 요금제부터 제공합니다. 요금제 보기
자주 묻는 질문
- 어떤 AI 음악 생성기를 판별하나요?
- ArtifactNet은 여러 음악 생성기의 출처가 표시된 샘플로 평가됐습니다. 논문은 명시된 데이터셋과 모델 버전에서 학습에 없던 생성기를 포함한 평가 결과를 보고합니다. 이 결과가 각 상용 서비스의 내부 구조를 입증하거나 모든 생성기·버전·곡의 판별을 보장하지는 않습니다. 평가 범위와 한계는 arXiv:2604.16254v2를 참고하세요.
- 워터마크 탐지기인가요?
- 아니요. ArtifactNet은 심어 놓은 워터마크를 찾거나 생성기에 신호를 요청하는 대신 오디오의 패턴을 분석합니다. 판별 점수는 모델의 추정이며, 어떤 코덱이나 생성 구조로 만들어졌는지를 입증하지 않습니다. 오탐과 미탐이 발생할 수 있습니다.
- 가입 없이 써 볼 수 있나요?
- 네. demo.intrect.io에 WAV, MP3, FLAC 등 오디오 파일을 올리면 계정 없이 결과 라벨과 AI 확률을 받을 수 있습니다. 무료 계정은 총 10분 분량의 오디오를 분석할 수 있고 카드가 필요 없습니다.
- 모델이 공개되어 있나요?
- 모델 가중치와 추론 코드는 Hugging Face 저장소에 CC BY-NC 4.0(비상업·개인·연구 용도)으로 공개되어 있고, 논문은 arXiv:2604.16254에서 무료로 볼 수 있습니다.