Målt, ikke påstått
Hvert eksperiment sier hva som ble testet, hvordan, og hvilke tall vi fikk — også når resultatet var kjedelig.
Research
Ting vi målte mens vi bygde dette produktet, publisert med metode og begrensninger så du kan sjekke dem. Kort liste med vilje — en side havner her bare når det finnes et eksperiment eller et datasett bak.
2026-08-10
Måling av senterkanalens vokalseparasjon
Båndbegrenset mid/side-kansellering fjernet en senterpannet testtone med 29,5 dB — omtrent 97% av amplituden — mens en hardt pannet tone i samme fil bare mistet 0,5 dB. Det gapet er hele grunnlaget for karaoke-stil vokalfjerning, og det er målbart, ikke en smakssak.
2026-08-10
Hva AI-musikk-sitemaps avslører om markedet
Offentlige sitemaps viser hvor et selskap faktisk har investert. Suno publiserer tre separate programmerte flater som til sammen utgjør omtrent 1 090 URL-er, hvorav rundt 967 er sjanger- og stilsider — og omtrent 16 av 69 verktøy-landingssider retter seg mot vokalfjerning alene.
Hva som teller som forskning her
En side dukker opp i denne seksjonen bare hvis det finnes et eksperiment eller et datasett bak den. Det utelukker det meste som publiseres som forskning i denne bransjen: en omskrevet pressemelding, en undersøkelse med ukjent utvalg, eller en benchmark uten metode vedlagt. Hvis vi ikke kan fortelle deg hvordan du kan reprodusere et tall, publiserer vi ikke tallet.
Hver side oppgir metoden sin detaljert nok til å gjentas, rapporterer målingene slik de kom ut, og lister begrensningene like tydelig som resultatene. Begrensningsdelen er ikke en ansvarsfraskrivelse — det er den delen som forteller deg om funnet gjelder for ditt tilfelle. En måling på syntetiske testtoner sier noe presist om en algoritme og mye mindre om en kommersiell master, og å si det er forskjellen på forskning og markedsføring.
Figurer har datoen de ble tatt opp. I et felt der modellversjoner slippes månedlig, er en udatert benchmark nærmere et rykte enn et faktum, og alt her som er eldre enn et kvartal bør dobbeltsjekkes før du stoler på det.
Inni
Hva vi målte
Eksperimenter kjørt internt, med metoden publisert så du kan gjenta dem.
1 / 5
De fleste påstander i dette feltet er uten kilde
Å publisere metoden er den billigste måten å være til å stole på i en kategori der nesten ingen er det.
Negative resultater er nyttige
Eksperimenter som fant ingenting publiseres også, fordi å vite hva som ikke funker sparer tid.
Det holder vår egen copy ærlig
En måling vi har publisert er en påstand vi ikke kan blåse opp i det stille senere.
Lesere kan sjekke oss
Den beste korreksjonen er at noen kjører testen på nytt og sier vi tok feil.
Ofte stilte spørsmål
Hva slags forskning publiseres her?
Egne målinger — hvordan separasjonskvalitet testes, hvordan søkemotorer indekserer AI-musikksider — med metoden publisert ved siden av hvert tall så testen kan gjentas.
Er denne forskningen fagfellevurdert?
Nei. Det er interne målinger publisert med metode og begrensninger oppgitt, som er noe annet enn akademisk publisering og bør behandles deretter.
Kan jeg sitere disse studiene?
Ja, med dato og oppgitte begrensninger. Hver studie angir hva den ikke testet, som betyr like mye som hva den fant.
Hvorfor publisere begrensningene?
Fordi en måling uten sine grenser er en markedsføringspåstand. Alle som gjentar testen må vite hvor den slutter å være gyldig.
Publiserer du negative resultater?
Ja. En metode som ikke viste det vi forventet, er mer nyttig for en leser enn en som bekreftet det, og å utelate dem er måten en forskningsside blir markedsføring på.
Kan jeg be om en studie?
Forslag tas imot, særlig der en påstand sirkulerer uten måling bak. Det er de nyttigste tingene å teste.