yet another dev

1️⃣ Удалось поднять точность до 97%. Сейчас из всех кого модель называет ИИ, 97.33% действительно оказываются ИИ, а из всех ИИ-артистов модель находит 97.15%.

Для классификатора по аудиосигналу, мне кажется, это максимум. Но, возможно, получится ещё улучшить общую точность, если совместить с классификатором по метаданным.

2️⃣ Мне хочется заопенсорсить код и рассказать как он работает. Но компании, типа Suno и Udio, возможно, придумают как обходить детекторы.

С другой стороны, если я смог сделать такой классификатор, то наверняка может кто-то ещё, в том числе и инженеры упомянутых компаний. Им же тоже нужно определять ИИ-музыку, чтобы удалять её из своих датасетов для обучения.

Да и опять же, влияние этого классификатора на индустрию будет, скорее всего, околонулевым. Поэтому какой смысл скрывать? Что думаете?

Итоги эксперимента с DeepSeek и OpenCode

За май я потратил $3.51.

Большую часть времени использовал deepseek-v4-flash. Плюс несколько дней работал с deepseek-v4-pro. Большой разницы между ними я не заметил. Так что счёт мог бы быть ещё меньше.

Смысла возвращаться на GitHub Copilot нет.

🤔 Матан работает

1. В ИИ музыке действительно есть артефакты, которые определяются ДОВОЛЬНО ЛЕГКО при помощи преобразования Фурье и щепотки алгоритмов машинного обучения. В своей статье на Хабре я был не прав: не нужны никакие нейросети и мощные датацентры. Всё на уровне университетской программы матанализа и цифровой обработки сигналов.

2. Точность нового классификатора выше, чем у первой версии. Он полагается только на аудиосигнал. Я всё так же использую статистическую модель XGBoost. Обучение было на наборе данных из 10К треков в соотношении 50% ИИ и 50% не ИИ.

Из всех, кого модель назвала ИИ, 93.05% действительно оказались ИИ. Из всех ИИ-артистов модель нашла 93.17%.

Пока продолжу экспериментировать. Возможно получится ещё улучшить общую точность классификатора. До Deezer ещё 6%.

Последнюю неделю много размышлял о том, как же можно распознавать ИИ-музыку. Думал о том, что там же есть слышимые артефакты, но как их от туда выцепить?

Вспомнил учёбу в университете и свою специальность (релейная защита и автоматизация электроэнергитеских систем).

В электроэнергетике очень важен электрический ток. В идеале, ток должен быть чистой синусоидой частотой 50 Гц. Но, например, при коротких замыканиях, помимо основной гармоники (50 Гц), появляются и другие, как, например пятая (250 Гц). Из-за сложения волн, сигнал превращается из чистой синусоиды во что-то другое - это сильно зависит от гармоник (см. картинку).

И одной из важнейших задач электроэнергетики является обработка и анализ сигналов. Это необходимо для понимания, в каком состоянии сейчас энергосистема. Может сейчас происходит какой-то аварийный процесс и необходимо отключать повреждённый участок от остальной энергосистемы для предотвращения ещё большей аварии.

Для этого в электроэнергетике используется математический аппарат и, в частности, преобразование Фурье.

Простыми словами, преобразование Фурье позволяет разложить любой гармонический сигнал на гармоники. И мне кажется, это то что нужно для анализа музыки. Что-то мне подсказывает, что у нейромузыки будут какие-то артефакты, позволяющие с высокой точностью её задетектить.

Сильно переживающим создателям нейромузыки нужно перестать трястись. Значение MAU Яндекс Музыки на конец 2025 года составило 30.5 млн человек. Если предположить, что суммарное значение DAU Slopless будет даже 1000 пользователей, то на фоне количества пользователей Яндекс Музыки это ~0.003%. Иначе говоря, статистическая погрешность.

Как я уже писал ещё 19 мая в комментариях под статьёй, большинство переоценивают влияние этого расширения на индустрию.

У никому не нужной хуеты уже 2500+ уникальных пользователей

Прошло чуть больше недели с момента релиза и наконец-то появилась статистика с 18 по 25 мая.

Расширением в Chrome за этот срок воспользовались 2553 уникальных пользователей (WAU). Значение ежедневных активных пользователей (DAU) колеблется в районе 600 — 800. Ретеншн около 81% (581 установка и 112 удалений). У Google очень непонятная статистика и меня она, честно говоря, поначалу путала. Но насколько я понял, WAU показывает количество уникальных пользователей за неделю, а DAU — за день. WAU всегда выше DAU, потому что пользователи не заходят каждый день. Кроме того, один человек на нескольких устройствах учитывается несколько раз, поэтому суммарное количество пользователей может превышать количество установок.

В Firefox расширение скачали 64 раза за неделю. Значение WAU сейчас 63.

Спасибо за поддержку 😀

Получаю отзывы от пользователей расширения.

Некоторые из оставивших отзыв занимаются созданием ИИ-музыки. Наверное им зашёл новый функционал.

Нраица 🇰🇿

Вышла новая версия Slopless

Пользователи Firefox уже могут насладиться обновлённым UI и гибкими настройками. Остальным соболезную.

Ладно, это шутка. Просто Mozilla апрувит обновления практически мгновенно. А Google проверяет 2-3 дня, поэтому придётся подождать. 🤷‍♂️

Что нового в релизе можно почитать тут.

UPD: В Chrome теперь тоже доступно. Апрувнули за полдня.

Литералли события последних нескольких дней

Товарищи, внимательнее относитесь к тому, какие расширения ставите. Тут говорят какой-то "деятель против ИИ музыки" завёлся и сделал расширение для браузера, которое ставит дизлайки ИИ артистам.

Кто-то его себе поставил и, внезапно, оно действительно ставит дизлайки.

Будьте осторожны.

Новая версия с исправленным багом доступна в Chrome и Firefox.

Теперь расширение работает на .com, .ru, .by, .kz и .uz доменах.