北京
同一首歌，导出成WAV和MP3，AI检测器给出的分数可能不一样。这不是检测器坏了，而是测量对象变了——它测的是你上传的那个文件，不是这首歌的"创作历史"。
Creatune团队的Alex给出了一套审核工作流模板，基于2026年10月19日核验的公开AI音乐检测器界面。他明确说明：这里不提供任何检测结果或准确率基准，他本人也没有提交测试录音。
核心区分只有一句话：来自某个文件的测量值，和关于这首歌如何制作的断言，是两回事。改导出参数可以改变测量值，却改变不了歌曲的历史。
从原始授权文件开始
该检测器接受MP3、WAV、FLAC、OGG、M4A、AAC六种格式，单文件上限50 MB。公开页面写明：超过五分钟的录音只检查前五分钟。界面不需要账号，也不消耗额度。
上传前先确认你有权上传这个文件。优先选最早能拿到的导出版本，并保持原样不动。同时记录它的性质——是母带成品、压缩预览，还是源文件导出。这些描述是有用的审核上下文，但不能拿来当"人"和"AI"的替代标签。
把观察结果留下来
检测完成后，复制页面上显示的分数、标签、分析日期，以及任何时长警告。公开页面说明没有结果历史，所以离开页面并不是保存观察结果的可靠方式。
最小记录模板长这样：
- file_sha256：文件哈希
- source_description：来源描述
- checked_at：检测时间
- displayed_score：显示分数
- displayed_label：显示标签
- analyzed_duration_note：分析时长备注
- review_status：审核状态，默认 needs_context
分数和标签字段留空，意思是"还没有观察结果"。不要用预期分数去填结果字段，也不要把一次失败的请求记成零分。
上传前可以在本地给文件算指纹，Python几行就够：读取文件字节，用sha256取十六进制摘要。哈希只能标识字节是否完全相同，既不证明作者身份，也不检测AI生成。同一段演奏重新导出一次，哈希通常就变了。
"不确定"是一个合法结论
公开指南区分三种标签：可能是AI生成、不确定、可能不是AI生成。应用里应当原样保留返回的标签，而不是自己再发明一套阈值规则。
分数高，是去要更多上下文的理由——工程文件、分轨、来源披露、导出历史。分数低，也不能排除更新的生成器、混合工作流，或者改变了相关信号的处理。这个分数不是"某首歌有特定概率由AI创作"的校准陈述。
传输失败不等于音乐证据
审核状态至少要能区分四种：
- 未检测：没有任何请求完成
- 请求失败：技术问题导致没有拿到结果
- 结果已记录：分数和标签来自那个确切的文件
- 结合上下文复核：有人考虑了额外证据
如果WAV和MP3拿到不同分数，两份记录都留着，各自带上哈希和导出描述。不要把两者平均成一个"作者身份分"。反复重新编码直到出现想要的标签，同样不是有效来源测试。
这套流程让一个检测结果可审计，同时不夸大它。检测器只能贡献一条技术观察；制作历史和人工复核，才回答得了更大的那个问题。
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