MusicDET：零样本 AI 生成音乐检测
声音
2026-05-19 v1
摘要
检测 AI 生成音乐对于维护艺术真实性和防止生成式音乐技术的滥用至关重要。然而，现有的判别式检测器在训练期间通常依赖生成样本，当面对由未见生成器产生的音乐时往往会出现严重的性能下降，这限制了它们在现实世界中的适用性。为了解决这个问题，我们为 AI 生成音乐检测构建了一个零样本设置，其中检测器仅在真实音乐上训练，无法访问任何生成样本。在此设置下，我们提出了 MusicDET，这是一个基于频率引导归一化流的生成器无关检测框架，它对真实音乐特征的分布进行概率建模。通过评估输入样本在学习到的真实音乐分布下的似然，MusicDET 能够有效检测分布外音乐信号。在 FakeMusicCaps 和 SONICS 数据集上的实验表明，MusicDET 始终优于传统的判别式检测器，尤其是在检测由先前未见模型生成的音乐时。
引用
@article{arxiv.2605.18072,
title = {MusicDET: Zero-Shot AI-Generated Music Detection},
author = {Chaolei Han and Hongsong Wang and Jie Gui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.18072},
year = {2026}
}
备注
Accepted by ICML 2026