IA_Humain_music

Dataset de classification audio pour distinguer les musiques générées par IA des musiques humaines.

Contenu

• Humain : extraits de musiques humaines, d'une durée d'environ 30 secondes.
• IA : chansons synthétiques de bout en bout (voix, musique, paroles) générées par Suno et Udio, issues du dataset SONICS (Chang et al., ICLR 2025).

Classe	Fichiers
Humain	[999]
IA	[999]

Les deux classes sont équilibrées : chaque fichier IA ajouté de SONICS correspond à un fichier humain.

Structure

Champ	Type	Description
audio	Audio (16 kHz)	Signal audio, rééchantillonné à 16 kHz
label	ClassLabel	0 = Humain, 1 = IA

Splits : train (80 %) et test (20 %), stratifiés par classe, mélange avec seed=42.

Utilisation

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("jojomoi-meme/IA_Humain_music")
print(ds["train"][0])

Limites et biais

• Biais de durée : les extraits humains durent environ 30 s, alors que les chansons IA de SONICS sont beaucoup plus longues.
• Biais de source : la classe IA vient de deux générateurs (Suno, Udio) et ne couvre pas les autres modèles de génération musicale.
• Formats : les fichiers sont en MP3 et WAV, donc les artefacts de compression peuvent différer d'une classe à l'autre.

Sources et licence

• Chansons IA : SONICS, voir la licence du dataset d'origine (Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0))
• Extraits humains : GTZAN.

Citations:

• SONICS:

@inproceedings{rahman2025sonics,
  title     = {SONICS: Synthetic Or Not - Identifying Counterfeit Songs},
  author    = {Rahman, Md Awsafur and Zaman, Zaber Ibn Abdul and Chowdhury, Dipannita and Rahman, Md Tawsif and Karim, Md Rezaul and Hossain, Md Ashraful},
  booktitle = {ICLR},
  year      = {2025}
}