AhmadHassan-BTed/NaSuno

해결하는 문제

NaSuno는 AI 생성 오디오의 "포렌식 태깅" 문제를 해결합니다. Suno, Udio, ElevenLabs와 같은 플랫폼은 생성된 오디오 파일에 보이지 않는 워터마크, 초음파 캐리어, 메타데이터를 삽입하여 출처를 추적합니다. 이 프로젝트는 이러한 마커를 제거하는 도구를 제공하여 제작자가 AI 생성 스템이나 텍스처를 자신의 작곡에 사용할 때 자동으로 플래그되거나 해당 플랫폼에 귀속되지 않도록 합니다.

작동 방식

NaSuno는 디지털 신호 처리(DSP)와 심리음향 모델링을 결합하여 오디오 품질을 보존하면서 추적 마커를 정밀하게 제거합니다. 제로 위상 IIR 노치 필터링과 같은 기술을 사용하여 초음파 캐리어(예: 19.5 kHz 톤)를 제거하고, ISO 226 등청감 곡선을 사용하여 수정 사항이 들리지 않도록 보장하며, 비트스트림 구조 절제를 통해 숨겨진 메타데이터(예: C2PA 또는 ID3 태그)를 제거합니다. 처리는 투명하게 설계되어 원본 오디오의 과도 펀치와 스테레오 무결성을 유지합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 작업에 AI 생성 요소를 통합하고 창작 프라이버시를 유지하며 자동 플랫폼 감시나 저작권 귀속을 피하려는 음악가, 사운드 디자이너, 오디오 프로듀서를 위한 것입니다.

주요 기능

• 포괄적 제거: 초음파 캐리어, 위상 고정 미세 아티팩트, 숨겨진 메타데이터 청크를 포함한 14가지 별개의 포렌식 벡터를 대상으로 합니다.
• 심리음향 무결성: Bark 스케일 임계 대역 분석을 사용하여 반귀속 조치가 수학적으로 들리지 않도록 보장합니다.
• 웹 기반 스튜디오: 사용자가 데이터를 업로드하지 않고 브라우저에서 직접 파일을 처리할 수 있는 클라이언트 측 Web Audio DSP 스튜디오를 포함합니다.
• 투명한 처리: 제로 위상 필터링을 사용하여 위상 번짐이나 링잉을 방지하고 원본 오디오 품질이 보존되도록 합니다.