ArtifactNet: AI 생성 음악 판별
ArtifactNet은 음원이 AI로 생성됐는지 판별하는 포렌식 모델입니다. AI 음악 생성기 22종을 포함한 ArtifactBench 6,183곡 평가(v9.4)에서 F1 0.9829, 사람 음악을 AI로 잘못 판정하는 비율 1.49%를 기록했습니다(arXiv:2604.16254).
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. 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?
- RVQ 기반 신경 오디오 코덱을 쓰는 생성기를 판별합니다. Suno, Udio, Stable Audio, MusicGen, Riffusion, EnCodec 기반 시스템이 포함됩니다. 학습에 없던 생성기로의 일반화는 논문이 평가한 생성기에서 측정한 결과이며 모든 미래 생성기를 보장하지는 않습니다.
- 워터마크 탐지기인가요?
- 아니요. ArtifactNet은 워터마크를 찾지 않으며 생성기의 협조도 필요 없습니다. 신경 오디오 코덱이 남기는 포렌식 잔여 패턴을 분석합니다.
- 가입 없이 써 볼 수 있나요?
- 네. demo.intrect.io에 WAV, MP3, FLAC 파일을 올리면 계정 없이 판정을 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.