Анализ: как SubmitHub AI Song Checker распознаёт трек

**Архитектура детектора**

*Random Forest classifier обученный на 21 аудио-фиче в 3 категориях:*

**Категория 1: Basic Spectral Properties (спектральные)**

Это «картинка» спектра трека. Каждая AI-модель (Suno, Udio, ElevenLabs, Google Lyria, MiniMax) оставляет уникальный спектральный отпечаток — характерное распределение частот. Детектор сравнивает статистический профиль трека с паттернами известных генераторов.

**Типичные фичи:**

**Spectral centroid** — центр тяжести спектра (ИИ часто слишком «яркий» или слишком «ровный»)

**Spectral rolloff** — точка где накапливается 85% энергии (ИИ обрезает резко)

**Spectral flux** — скорость изменения спектра (ИИ слишком плавный)

**MFCC (13-40 коэффициентов)** — тимбральная характеристика, как её воспринимает человек

**Spectral bandwidth** — ширина спектра

**Категория 2: Harmonic Analysis (гармонический)**

*Анализ гармоник и их соотношений*

ИИ-аудио часто имеет «слишком чистые» гармоники или наоборот — отсутствие естественных 2-й/3-й гармоник от аналогового оборудования

**Категория 3: Long-range Pattern Analysis (временной/структурный)**

**Timing precision** — ИИ ставит ноты с миллисекундной точностью (живой исполнитель всегда отклоняется)

**Dynamic range** — ИИ имеет искусственно узкий диапазон громкости

**Stereo symmetry** — ИИ делает каналы слишком симметричными

**Pattern repetition** — ИИ повторяет паттерны слишком точно

**Что детектор считает признаком ИИ**

**Флаги срабатывают когда:**

Спектральный отпечаток совпадает с известной AI-моделью

Тайминг слишком точный — каждый транзиент в математически вычисленной позиции

Динамика плоская — громкость в искусственно узком диапазоне

Стерео симметричное — «unnervingly symmetrical»

Шумовой порог слишком чистый — отсутствие естественного аналогового шума

Метаданные содержат теги AI-генераторов