Вторая статью про ИИ музыку
Я начал собирать материал для статьи ещё 2 недели назад. База данных на текущий момент весит 30+ Гб. Сейчас в основном занимаюсь аналитикой. Готово будет примерно в течение одной-двух недель. В ней будет:
1. Про классификатор аудио. Я решил-таки его заопенсорсить. Расскажу про математический аппарат, покажу пример работы на тестовых данных.
2. Снова затрону текущее состояние Яндекс Музыки. Всё аудио у меня не получится проанализировать, но с января по май этого года точно смогу.
———
Теперь заспойлерю для вас кое-какую информацию, которую я уже выяснил в ходе аналитики. Не зря же вы подписаны на этот канал. Информация основана на релизах за май 2026 года с количеством лайков >= 10.
1. Соотношение слушателей к лайкам у ИИ / не ИИ артистов заметно отличается. У ИИ артистов слушателей больше, но при этом им меньше ставят лайков. По-моему, это хороший кандидат для признака для классификатора по метаданным.
2. Жанры с наибольшим количество ИИ треков: поп, рок и рэп. Если смотреть на соотношение, то фолк и шансон.
3. Жанры с наименьшим количеством ИИ треков: классическая музыка и русский рэп (внезапно). Слушайте русский рэп - так меньше шансов нарваться на ИИ.
4. Главные создатели ИИ-музыки: SFEROOM DISTRIBUTION, Aerosound и nostalgic. Вместе они создают больше половины всех нейротреков.
Я начал собирать материал для статьи ещё 2 недели назад. База данных на текущий момент весит 30+ Гб. Сейчас в основном занимаюсь аналитикой. Готово будет примерно в течение одной-двух недель. В ней будет:
1. Про классификатор аудио. Я решил-таки его заопенсорсить. Расскажу про математический аппарат, покажу пример работы на тестовых данных.
2. Снова затрону текущее состояние Яндекс Музыки. Всё аудио у меня не получится проанализировать, но с января по май этого года точно смогу.
———
Теперь заспойлерю для вас кое-какую информацию, которую я уже выяснил в ходе аналитики. Не зря же вы подписаны на этот канал. Информация основана на релизах за май 2026 года с количеством лайков >= 10.
1. Соотношение слушателей к лайкам у ИИ / не ИИ артистов заметно отличается. У ИИ артистов слушателей больше, но при этом им меньше ставят лайков. По-моему, это хороший кандидат для признака для классификатора по метаданным.
2. Жанры с наибольшим количество ИИ треков: поп, рок и рэп. Если смотреть на соотношение, то фолк и шансон.
3. Жанры с наименьшим количеством ИИ треков: классическая музыка и русский рэп (внезапно). Слушайте русский рэп - так меньше шансов нарваться на ИИ.
4. Главные создатели ИИ-музыки: SFEROOM DISTRIBUTION, Aerosound и nostalgic. Вместе они создают больше половины всех нейротреков.
👏3🤯3
Ещё немного занимательной аналитики.
Я закончил проверять майские релизы с хоть какой-то информацией по лайкам и прослушиваниям. Всего проверил 202К трека. Вот что интересно:
1 график. Половина новых релизов в мае — это ИИ. Тут важно отметить, что всего в этом месяце было 695К релизов. Мною было проверено только 202К, поскольку у Яндекса по оставшимся 493К релизам нет статистики по лайкам. А нет её, поскольку эти 493К никто не слушает. Смею предположить, что там тоже будет много ИИ музыки. Почему? Смотрим 2-й график.
2 график. ИИ музыку меньше лайкают. Это мы выяснили ещё позавчера, но сейчас же картина более полная. Меньше лайков — больше вероятность, что это нейромузыка и наоборот. Предполагаю, что треки совсем без статистики по большей части окажутся сгенерированными. Так это или нет мы обязательно выясним. Для статьи я полностью проанализирую один из месяцев. Скорее всего, это будет май или июнь.
Кстати, попробуйте угадать, что это за ИИ трек с более 10К лайков?
Я закончил проверять майские релизы с хоть какой-то информацией по лайкам и прослушиваниям. Всего проверил 202К трека. Вот что интересно:
1 график. Половина новых релизов в мае — это ИИ. Тут важно отметить, что всего в этом месяце было 695К релизов. Мною было проверено только 202К, поскольку у Яндекса по оставшимся 493К релизам нет статистики по лайкам. А нет её, поскольку эти 493К никто не слушает. Смею предположить, что там тоже будет много ИИ музыки. Почему? Смотрим 2-й график.
2 график. ИИ музыку меньше лайкают. Это мы выяснили ещё позавчера, но сейчас же картина более полная. Меньше лайков — больше вероятность, что это нейромузыка и наоборот. Предполагаю, что треки совсем без статистики по большей части окажутся сгенерированными. Так это или нет мы обязательно выясним. Для статьи я полностью проанализирую один из месяцев. Скорее всего, это будет май или июнь.
Кстати, попробуйте угадать, что это за ИИ трек с более 10К лайков?
❤4
Forwarded from Разработчик
Как вы используете LLM на работе?
Final Results
4%
Использую кого?
36%
Спрашиваю всякое
6%
Генерю доки/комментарии/задачи
5%
Генерю тесты на готовый код
29%
Генерю код под простые задачи, но сложное пишу руками
20%
Генерю всё, обмазался ральфами и вообще код не трогаю
🤝1
Разработчик
Как вы используете LLM на работе?
Мой знакомый и хороший товарищ Никита Чурсин в эту пятницу выступает на TeamLeadConf в Петербурге. Там он проводит воркшоп по TDD, где будет отдельный блок, посвящённый TDD и LLM. Давайте поможем ему собрать статистику по использованию LLM среди айтишников.
🤝2
Оказывается бигтехи обучают свои модели на музыке которую артисты сами загружали в их сервисы.
Со статьёй без пейвола можно ознакомиться тут.
Что там есть интересного?
1. Google заявил, что у них есть полное право использовать доступный им контент в YouTube "в соответствии с правилами пользования сервисиом и пользовательскими соглашениями".
Короче говоря, загружаешь музыку на YouTube — автоматически даёшь право тренировать модели на своём творчестве.
2. Есть информация и про Suno. Этим пришлось сложнее, т.к. своих сервисов с пользовательским контентом у них нет. Они сказали, что их датасеты включают:
Понимайте это как хотите. Теоретически, сюда и торренты подходят, так ведь?
3. Если посмотреть на отечественный Яндекс, то он не отстаёт от мировой практики. Читаем пункт 2.5 пользовательского соглашения с Яндекс Музыкой:
Ждём модель для генерации музыки от Яндекса.
Со статьёй без пейвола можно ознакомиться тут.
Что там есть интересного?
1. Google заявил, что у них есть полное право использовать доступный им контент в YouTube "в соответствии с правилами пользования сервисиом и пользовательскими соглашениями".
Короче говоря, загружаешь музыку на YouTube — автоматически даёшь право тренировать модели на своём творчестве.
2. Есть информация и про Suno. Этим пришлось сложнее, т.к. своих сервисов с пользовательским контентом у них нет. Они сказали, что их датасеты включают:
практически все музыкальные файлы приемлимого качества, доступные в открытом доступе в Интернете, без платных ограничений, защиты паролем и тому подобного.
Понимайте это как хотите. Теоретически, сюда и торренты подходят, так ведь?
3. Если посмотреть на отечественный Яндекс, то он не отстаёт от мировой практики. Читаем пункт 2.5 пользовательского соглашения с Яндекс Музыкой:
2.5. Размещая на Сервисе Пользовательские материалы, Пользователь автоматически безвозмездно, безусловно и безотзывно предоставляет Яндексу и ООО «ЯНДЕКС» (ОГРН — 1027700229193) неисключительное право на использование Пользовательских материалов на территории всего мира на срок размещения Пользовательских материалов на Сервисе, в том числе но не ограничиваясь, на воспроизведение, копирование, подбор, систематизацию, преобразование, изменение, редактирование, перевод, опубликование, доведение до всеобщего сведения, распространение Пользовательских материалов (частично или полностью) любыми законными способами. Также, размещая на Сервисе Пользовательские материалы, Пользователь подтверждает, что обладает соответствующими правами и полномочиями для предоставления Яндексу и ООО «ЯНДЕКС» указанных прав на использование размещенных Пользовательских материалов. Пользователь соглашается с тем, что размещенные им в рамках Сервиса Пользовательские материалы, могут быть использованы Яндексом и ООО «ЯНДЕКС» в иных сервисах и программных приложениях Яндекса и ООО «ЯНДЕКС»...
Ждём модель для генерации музыки от Яндекса.
🤷♂1🤔1
yet another dev
Ещё немного занимательной аналитики. Я закончил проверять майские релизы с хоть какой-то информацией по лайкам и прослушиваниям. Всего проверил 202К трека. Вот что интересно: 1 график. Половина новых релизов в мае — это ИИ. Тут важно отметить, что всего…
Закончил проверять релизы с января по май 2026 года. Учитывались новые релизы с доступной информацией по лайкам.
Интересная тенденция...
Интересная тенденция...
😐5❤🔥4🤬2🖕2
Я полностью проверил майские релизы. Да, все 695К релизов.
Какая в итоге сложилась картина:
- Изменилось распределение ИИ / не-ИИ. 36.6% майских релизов — это ИИ. Получилось близко к цифрам, которые я называл в своей предыдущей статье (около 40%). И ситуация схожа с тем, что происходит в Deezer — в апреле они заявили, что около 44% всех новых загрузок на их платформу сгенерированы. Смею предположить, что сейчас ситуация плюс-минус одна и та же на всех стримингах: не важно, российский ли это сервис или зарубежный.
- Гипотеза о том, что релизы без лайков будут по большей части сгенерированы не подтвердилась. Там сгенерированных треков оказалось ровно треть.
- Немного изменилось распределение по жанрам. Интересно, что 88% K-pop релизов сгенерированы.
- Лейблы-лидеры по количеству сгенерированного контента — Context Collapse и SFEROOM DISTRIBUTION.
Тем временем, я начал проверку релизов за июнь, почти дописал вторую статью и подготовил классификатор к релизу. На следующей неделе будет много интересного. Ждите :)
Какая в итоге сложилась картина:
- Изменилось распределение ИИ / не-ИИ. 36.6% майских релизов — это ИИ. Получилось близко к цифрам, которые я называл в своей предыдущей статье (около 40%). И ситуация схожа с тем, что происходит в Deezer — в апреле они заявили, что около 44% всех новых загрузок на их платформу сгенерированы. Смею предположить, что сейчас ситуация плюс-минус одна и та же на всех стримингах: не важно, российский ли это сервис или зарубежный.
- Гипотеза о том, что релизы без лайков будут по большей части сгенерированы не подтвердилась. Там сгенерированных треков оказалось ровно треть.
- Немного изменилось распределение по жанрам. Интересно, что 88% K-pop релизов сгенерированы.
- Лейблы-лидеры по количеству сгенерированного контента — Context Collapse и SFEROOM DISTRIBUTION.
Тем временем, я начал проверку релизов за июнь, почти дописал вторую статью и подготовил классификатор к релизу. На следующей неделе будет много интересного. Ждите :)
🔥12
На днях пообщался с изданием The Bell (иностранный агент). Они выпустили большой материал об ИИ-музыке в России. К сожалению, статья платная, поэтому тезисно о самом интересном.
- Там есть крупный блок, посвященный моей аналитике. Тут ничего нового для вас нет, поэтому повторяться не буду.
- Есть дистрибьюторы, которые встроили генерацию музыки в процесс публикации. Теперь можно за несколько минут создать трек и сразу отправить его на стриминги. Дистрибьютор сперва получит деньги за использование ИИ для генерации трека, а если он залетит, то удержит ещё и % с роялти.
- Раньше производство песни требовало команды и бюджета. Теперь стратегия некоторых авторов — это выпускать огромное количество треков в надежде, что один из них выстрелит. Но заработать на ИИ-музыке не так просто, как обещает реклама. Большинство релизов, как мы знаем, остаются незамеченными. Но, видимо, стоимость их генерации настолько низкая, что такая модель производства контента всё равно оказывается жизнеспособной.
- Один из собеседников издания отметил, что, по его ощущениям, системы рекомендаций "охотнее" продвигают ИИ-музыку. Но не потому что это сделано специально разработчиками системы рекомендаций, а просто ИИ-музыка максимально соответствует шаблонам популярных треков и поэтому лучше продвигается.
- Ещё один собеседник тревожится за культурное будущее. Он считает, что новым музыкантам будет всё сложнее бороться за внимание, так как нейросеть делает песню за минуты, а человеку нужны недели или месяцы. В целом, ситуация схожа с IT и наймом джунов: в нынешнюю эпоху, дать сеньоруфару на лоб ИИ выходит дешевле и быстрее, чем обучить молодого специалиста.
- Там есть крупный блок, посвященный моей аналитике. Тут ничего нового для вас нет, поэтому повторяться не буду.
- Есть дистрибьюторы, которые встроили генерацию музыки в процесс публикации. Теперь можно за несколько минут создать трек и сразу отправить его на стриминги. Дистрибьютор сперва получит деньги за использование ИИ для генерации трека, а если он залетит, то удержит ещё и % с роялти.
- Раньше производство песни требовало команды и бюджета. Теперь стратегия некоторых авторов — это выпускать огромное количество треков в надежде, что один из них выстрелит. Но заработать на ИИ-музыке не так просто, как обещает реклама. Большинство релизов, как мы знаем, остаются незамеченными. Но, видимо, стоимость их генерации настолько низкая, что такая модель производства контента всё равно оказывается жизнеспособной.
- Один из собеседников издания отметил, что, по его ощущениям, системы рекомендаций "охотнее" продвигают ИИ-музыку. Но не потому что это сделано специально разработчиками системы рекомендаций, а просто ИИ-музыка максимально соответствует шаблонам популярных треков и поэтому лучше продвигается.
- Ещё один собеседник тревожится за культурное будущее. Он считает, что новым музыкантам будет всё сложнее бороться за внимание, так как нейросеть делает песню за минуты, а человеку нужны недели или месяцы. В целом, ситуация схожа с IT и наймом джунов: в нынешнюю эпоху, дать сеньору
The Bell
Победное шествие ИИ-музыки по российским стримингам, амнистия Anthropic и как Google оставила Meta без Gemini
После начала войны российский музыкальный рынок почти полностью отрезали от мирового: из страны ушел Spotify, западные сервисы отключили монетизацию и подписки, а
👍3🤮2❤1🔥1🌚1
yet another dev
Всё кто голосовал за трек 1 оказались правы. Для наглядности, на втором графике первая производная спектра (скорость измерения сигнала). Пики в спектре - основной отличительный артефакт в ИИ-музыке.
Завтра опубликую статью на Хабре с техническими подробностями, кодом и полной аналитикой.
Завтра опубликую статью на Хабре с техническими подробностями, кодом и полной аналитикой.
👍9
Под моим последним рилсом*, где я объясню принцип определения ИИ музыки, один музыкант рассказал, что ИИ-музыка не может генерировать стабильный BPM.
Интересное наблюдение. Надо бы поисследовать...
* Instagram принадлежит Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией, деятельность которой запрещена на территории РФ.
Интересное наблюдение. Надо бы поисследовать...
* Instagram принадлежит Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией, деятельность которой запрещена на территории РФ.
🔥4🤔3🤓2
Треть новых релизов на Яндекс Музыке – ИИ. Теперь точно
Прошло полтора месяца с публикации предыдущей моей статьи. Всё это время я продолжал исследовать тему определения ИИ в музыке. Итогом изысканий стал алгоритм, позволяющий определять сгенерированные треки с точностью, близкой к 100%.
Кроме того, я проанализировал релизы в Яндекс Музыке за первое полугодие 2026 года и выяснил, что 37% всех новых релизов имеют признаки ИИ-музыки. А если учитывать только релизы с лайками, то количество нейромузыки достигает 50%.
В новой статье я подробно расскажу, как работает алгоритм детекта ИИ-музыки, почему для него не требуется GPU, а также покажу аналитику по Яндекс Музыке.
—
Поддержите публикацию плюсами👉
Прошло полтора месяца с публикации предыдущей моей статьи. Всё это время я продолжал исследовать тему определения ИИ в музыке. Итогом изысканий стал алгоритм, позволяющий определять сгенерированные треки с точностью, близкой к 100%.
Кроме того, я проанализировал релизы в Яндекс Музыке за первое полугодие 2026 года и выяснил, что 37% всех новых релизов имеют признаки ИИ-музыки. А если учитывать только релизы с лайками, то количество нейромузыки достигает 50%.
В новой статье я подробно расскажу, как работает алгоритм детекта ИИ-музыки, почему для него не требуется GPU, а также покажу аналитику по Яндекс Музыке.
—
Поддержите публикацию плюсами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥5❤2
Люблю читать старые новости. Что политические, что бытовые. Очень интересно наблюдать за тем, что мудрое начальство говорит, и что потом получается на деле.
Певица Аманиэль тут напомнила, что представители Яндекса в марте заявляли, что не могут определить самостоятельно, создана ли музыка с помощью ИИ или нет.
Видимо, им моя помощь требовалась?
Ну вот, я помог. Теперь ведь появится маркировка? Появится же, да? *мем с Падме*
Певица Аманиэль тут напомнила, что представители Яндекса в марте заявляли, что не могут определить самостоятельно, создана ли музыка с помощью ИИ или нет.
Видимо, им моя помощь требовалась?
Ну вот, я помог. Теперь ведь появится маркировка? Появится же, да? *мем с Падме*
❤6😁5
В комментариях на Хабре посоветовали обратить внимание на бенчмарк Echoes
Все эти классификаторы сильно зависят от датасетов и, в частности, от модели генератора музыки.
Представьте, что ваш классификатор обучен находить шарики с синими полосками из кучи разноцветных шариков. В какой-то момент, в куче появляются шарики с красными полосками и всё, приехали. Ваш классификатор их не видит. Вам нужно собрать датасет из новых шариков и дообучить модель.
То же самое с музыкой. У разных генераторов артефакты могут отличаться. И классификатор обученный на треках одного генератора, может ошибаться на треках другого.
Как заявляют авторы статьи и бенчмарка:
Echoes - самый сложный датасет. Классификаторы, обученные на существующих датасетах (например, SONICS), хуже определяют ИИ-музку из Echoes. И наоборот, обучив классификатор на Echoes, результаты становятся точнее.
Echoes содержит в себе 3577 треков от 10 генераторов музыки: Suno, Udio, DiffRhythm, Stable Audio, AudioLDM, SongGen, Brev, Mubert, AceStep, Riffusion. А тот же SONICS, о котором я рассказывал в статье, содержит треки всего от 2 генераторов: Suno и Udio.
Я проверил свой алгоритм на Echoes. Методология следующая:
- ИИ-музыка из датасета Echoes (3577 треков).
- Обычная музыка из датасета FMA Small (8000 треков).
- Балансировка классов из-за неравного количества треков в датасетах.
- Тестовый сплит 80:20.
Результаты на диаграмме. Хуже всего классификатор определяет Mubert — всего 26%. По-сути, он не способен определить треки от этого генератора. Почему так — это тема для отдельного исследования. Скорее всего, там нет checkerboard artifacts. Но наверняка есть что-то другое.
В остальном, результаты хорошие. Общая точность составляет 98.44%.
Все эти классификаторы сильно зависят от датасетов и, в частности, от модели генератора музыки.
Представьте, что ваш классификатор обучен находить шарики с синими полосками из кучи разноцветных шариков. В какой-то момент, в куче появляются шарики с красными полосками и всё, приехали. Ваш классификатор их не видит. Вам нужно собрать датасет из новых шариков и дообучить модель.
То же самое с музыкой. У разных генераторов артефакты могут отличаться. И классификатор обученный на треках одного генератора, может ошибаться на треках другого.
Как заявляют авторы статьи и бенчмарка:
Echoes - самый сложный датасет. Классификаторы, обученные на существующих датасетах (например, SONICS), хуже определяют ИИ-музку из Echoes. И наоборот, обучив классификатор на Echoes, результаты становятся точнее.
Echoes содержит в себе 3577 треков от 10 генераторов музыки: Suno, Udio, DiffRhythm, Stable Audio, AudioLDM, SongGen, Brev, Mubert, AceStep, Riffusion. А тот же SONICS, о котором я рассказывал в статье, содержит треки всего от 2 генераторов: Suno и Udio.
Я проверил свой алгоритм на Echoes. Методология следующая:
- ИИ-музыка из датасета Echoes (3577 треков).
- Обычная музыка из датасета FMA Small (8000 треков).
- Балансировка классов из-за неравного количества треков в датасетах.
- Тестовый сплит 80:20.
Результаты на диаграмме. Хуже всего классификатор определяет Mubert — всего 26%. По-сути, он не способен определить треки от этого генератора. Почему так — это тема для отдельного исследования. Скорее всего, там нет checkerboard artifacts. Но наверняка есть что-то другое.
В остальном, результаты хорошие. Общая точность составляет 98.44%.
🔥8❤2🖕2
Я в последнее время много рассказываю про ИИ в музыке. Думаю разбавлять контент чем-то другим пару раз в месяц. Вот вам на выбор.
Final Results
62%
Заметки про программирование (олды помнят, что канал изначально был про C#).
55%
Жизнь в эмиграции в Сербии.
31%
Образ жизни (спорт, питание, ЗОЖ). Я в прошлом спортсмен, поэтому есть что рассказать.
4%
Что-то другое (напишу в комментариях).