Suno Studio - जनरेटिव AI आधारित DAW (डिजिटल ऑडियो वर्कस्टेशन)

• Suno Studio AI का उपयोग करने वाला एक ऑटोमेटेड म्यूज़िक प्रोडक्शन प्लेटफ़ॉर्म है, जो AI को केंद्र में रखकर वेब-आधारित जनरेटिव ऑडियो वर्कस्टेशन(DAW) प्रदान करता है
• उपयोगकर्ता मल्टीट्रैक एडिटिंग वातावरण में बेस, ड्रम, मेलोडी जैसे AI-जनरेटेड stem तुरंत बना सकते हैं और उन्हें मौजूदा गीत में इंटीग्रेट कर सकते हैं
• पारंपरिक sample library खोजने या session musician पर निर्भर हुए बिना, स्टाइल·key·tempo के अनुरूप ट्रैक अपने-आप जनरेट किए जाते हैं
• ऑडियो फ़ाइलें और stem स्वतंत्र रूप से इम्पोर्ट करके layering·editing करने के बाद, दूसरे DAW में export करना ऑडियो·MIDI फ़ॉर्मेट में संभव है
• शौकिया उपयोगकर्ताओं से लेकर पेशेवर composers तक, सभी के लिए उपयोगी, और AI व प्रोफेशनल प्रोडक्शन टूल्स के संयोजन से संगीत निर्माण का नया पैरेडाइम प्रस्तुत करता है

---

Suno Studio क्या है?

• Suno Studio, जनरेटिव AI पर आधारित एक डिजिटल ऑडियो वर्कस्टेशन(DAW) प्लेटफ़ॉर्म है, जो मल्टीट्रैक एडिटिंग इंटरफ़ेस को सपोर्ट करता है
• उपयोगकर्ता केवल text prompt डालकर नए म्यूज़िक ट्रैक आसानी से जनरेट कर सकते हैं
• उपयोगकर्ता Suno Song या बाहरी ऑडियो फ़ाइलें लाकर एडिट कर सकते हैं
• AI stem generation से अधूरे हिस्से भरे जा सकते हैं, और उन्हें स्वतंत्र रूप से arrange·modify किया जा सकता है
• संगीत निर्माण प्रक्रिया में recording, editing, mixing फीचर्स देने के साथ-साथ, AI अपने-आप स्टाइल और मूड को भी दर्शाता है
• शुरुआती उपयोगकर्ताओं से लेकर विशेषज्ञों तक, हर किसी के लिए तेज़ी से संगीत रचना करने या प्रेरणा पाने का वातावरण उपलब्ध कराता है
• project collaboration, cloud-आधारित storage जैसी वेब प्लेटफ़ॉर्म की खूबियों का सक्रिय उपयोग करता है

नया क्रिएटिव पैरेडाइम

• पारंपरिक DAW केवल पहले से मौजूद source को संभाल सकते थे, लेकिन Suno Studio AI generation फीचर को इंटीग्रेट करके असीम संभावनाएँ देता है
• आर्टिस्ट रचनात्मक बाधाओं से आगे बढ़कर नए स्टाइल्स पर प्रयोग कर सकते हैं और आइडियाज़ को तेज़ी से विस्तार दे सकते हैं
• AI genre, mood, lyrics डेटा को समझकर उपयोगकर्ता की इच्छित स्टाइल का ऑडियो जनरेट करता है

मुख्य फीचर्स

• अनलिमिटेड stem generation: vocals, drums, synth आदि तुरंत जनरेट करके गीत में स्वाभाविक रूप से जोड़े जा सकते हैं
• कहीं से भी शुरुआत: नया sample upload, Suno library का उपयोग, या individual stem से शुरुआत संभव
• सटीक एडिटिंग: मल्टीट्रैक timeline में BPM, volume, pitch आदि को एडजस्ट करने का समर्थन
• आसान export: ऑडियो और MIDI में export कर दूसरे DAW के साथ इंटीग्रेशन संभव

अलग क्या है

• मौजूदा DAW sample या direct recording पर निर्भर होते हैं, जबकि Suno Studio में workflow के भीतर AI integration मुख्य तत्व है
• बार-बार होने वाली और समय लेने वाली sample search·recording प्रक्रिया के बिना, ज़रूरी ट्रैक तुरंत जनरेट किए जा सकते हैं
• real-time prompt modification और iterative generation options देकर यूज़र-केंद्रित क्रिएटिव workflow को संभव बनाता है
• यह मौजूदा workflow को replace नहीं करता, बल्कि उसे पूरक और विस्तृत करता है
• projects को आसानी से share किया जा सकता है, और कई उपयोगकर्ता एक साथ collaboration कर सकते हैं
• intuitive usability और professional control फीचर्स, दोनों से लैस टूल

लक्षित उपयोगकर्ता

• संगीत की शुरुआत करने वाले creators से लेकर पेशेवर composers तक, कोई भी इसका उपयोग कर सकता है
• मौजूदा DAW के विपरीत, जटिल instrument performance, production, music theory ज्ञान के बिना भी संगीत बनाना संभव है
• Suno Songs को विस्तार देने या नई ध्वनियों को एक्सप्लोर करने वाले आर्टिस्ट्स के लिए उपयुक्त
• startup, game development companies, video creators जैसे विभिन्न IT क्रिएटिव क्षेत्रों में कम लागत·उच्च दक्षता वाले संगीत निर्माण के लिए उपयोगी

उपलब्धता

• Suno Studio फिलहाल desktop Premier users के लिए उपलब्ध है
• इसका लक्ष्य पूरी निर्माण प्रक्रिया को समेटने वाला पूर्ण क्रिएटिव वर्कस्पेस बनना है

[GN⁺]

Hacker News राय

• Suno जैसे टूल्स मुझे बुनियादी तौर पर बहुत बड़ी संभावना देते हैं। मैं लगभग 40 साल का हूँ, लेकिन बचपन से ही संगीत में मेरी कोई खास प्रतिभा नहीं थी। मैंने बहुत कोशिश की, फिर भी सुर पकड़ने और ताल मिलाने में हमेशा दिक्कत हुई। यह कुछ-कुछ डिस्लेक्सिया जैसा लगता था। अगर मेरी पढ़ाई ऐसी संस्कृति में हुई होती जहाँ संगीत को पढ़ाई या गणित जितनी अहमियत दी जाती, तो शायद मैं ज़्यादा समय तक अभ्यास करता, लेकिन आख़िरकार मैं हताश हो गया और संगीत की क्लास भी छोड़ दी। फिर भी संगीत बनाने की इच्छा कभी खत्म नहीं हुई। जब मेरी मुलाकात Suno और उससे पहले OpenAI Jukebox से हुई, तो सचमुच दिमाग खुल जाने जैसा नया झटका लगा। जैसे किसी सुपरहीरो फ़िल्म में अचानक किसी को सुपरपावर मिल जाए। मेरा संगीत पेशेवर नहीं है, लेकिन मैं लंबे समय से कविता लिखता रहा हूँ, और अब मैं उन कविताओं को आसानी से संगीत में बदल सकता हूँ। इस टूल का इस्तेमाल करना इतना शानदार अनुभव है कि उसे शब्दों में बताना मुश्किल है, और यह लगातार बेहतर भी हो रहा है। मुझे लगता है कि इस तरह की रचनात्मक तकनीक सीखना “guitar सीखने” से बिल्कुल अलग नहीं है। बहुत से लोग generative art को नीचा समझते हैं, लेकिन मेरे लिए खुद रचनात्मक प्रक्रिया का सक्रिय हिस्सा बनने का अनुभव बेहद कीमती है। मैं इससे जुड़े ऑडियो और लेख भी साझा कर रहा हूँ एल्बम लिंक परिचय लेख

  • संगीत रचना का आनंद लेना सबसे महत्वपूर्ण बात है। लेकिन मेरे हिसाब से “Suno सीखना” और किसी असली वाद्ययंत्र को सीखना पूरी तरह अलग चीज़ें हैं। मुझे याद है कि मेरी 8 साल की भांजी/भतीजी ने Suno से एक घंटा भी लगे बिना गाना बना लिया था। यह वैसा ही है जैसे 3 साल का बच्चा iPad बहुत कुशलता से चला ले और बड़े लोग हैरान हों। Generative tools मौजूदा creators के लिए बहुत ताकतवर सहायक बन सकते हैं। उदाहरण के लिए, अगर कोई खुद melody और harmony बनाए और AI से सिर्फ beat या rhythm भरवाकर चीज़ को ज़्यादा समृद्ध करे, तो वह उपयोगी हो सकता है। लेकिन text-to-music के चरण में, आख़िरकार lyrics के अलावा अपनी व्यक्तिगत पहचान को गहराई से डालना मुश्किल लगता है। मेरा मानना है कि Suno के ज़्यादातर users शायद lyrics भी खुद नहीं लिखते। सैकड़ों गाने generate करके उनमें से चुनना, curator की भूमिका निभाना, अपने आप में रचना के मूल स्वभाव से काफ़ी अलग है। non-musicians अगर Suno में सिर्फ “मज़ेदार वाक्य” डालकर यह महसूस करें कि वे रचना के मुख्य कर्ता बन गए, तो यह बात मुझे कभी ठीक से समझ नहीं आती।

  • Suno सीखना और guitar सीखना सचमुच बहुत अलग है। guitar में आपको लंबे समय तक मेहनत करके अपने दिमाग की आवाज़ को वास्तविक रूप देना पड़ता है, जबकि Suno तुरंत संतुष्टि देता है। अगर Suno से संगीत बनाना आपको मज़ेदार लगता है, तो कीजिए, लेकिन अगर आप यह मानते हैं कि AI melody “चुराकर” उसे गाने पर चढ़ा दे और वही असली सृजन हो, तो यह भ्रम है। ज़्यादा से ज़्यादा आप सीधे lyrics लिखने वाले lyricist हैं, जबकि असल में आप robot composer पर निर्भर हैं। ऐसा काम पहले भी musicians के साथ सहयोग करके आराम से किया जा सकता था। उदाहरण के लिए Bernie Taupin और Elton John की साझेदारी।

  • “Suno सीखना guitar सीखने जैसा है” कहना बहुत ही अपमानजनक दावा है।

  • अच्छा है कि तुम संतुष्ट हुए, लेकिन ईमानदारी से कहूँ तो Suno के साथ तुमने संगीत की दृष्टि से कुछ भी नहीं किया। यह वैसा ही है जैसे किसी फ़ोटो पर painting filter लगा कर कहना, “मैं painter हूँ।”

  • मुझे नहीं लगता कि Suno सीखना और guitar सीखना किसी भी तरह समान हैं।

• Suno धीरे-धीरे browser-based DAW (Digital Audio Workstation) में बदल रहा है। पहले से ही बहुत ज़्यादा ताकतवर और जाने-माने DAW मौजूद हैं, और मुझे लगता है कि वे AI को अपने workflow में कहीं ज़्यादा सटीक और वास्तव में उपयोगी तरीके से integrate कर सकते हैं। बहुत से DAW पहले ही AI अपना रहे हैं। मुझे समझ नहीं आता कि Suno किस दिशा में जाना चाहता है। मेरे हिसाब से Suno का मतलब तभी बनता है जब वह या तो एक बटन दबाते ही बिल्कुल वही संगीत पूरी सटीकता से दे दे जो आप चाहते हैं, या फिर संगीत निर्माण का कोई बिल्कुल नया तरीका और human creators के लिए सचमुच क्रांतिकारी support दे। अभी वह दोनों में से कुछ भी पूरा नहीं कर रहा। मुझे नहीं लगता कि Suno किसी वास्तविक समस्या को हल कर रहा है। creators को कला-निर्माण की प्रक्रिया और self-expression से ही अर्थ और आनंद मिलता है। और consumers भी प्रामाणिक कला और उसकी नकली नकल में फ़र्क कर सकते हैं।

  • एक बटन दबाकर कुछ भी generate करना, या एक शक्तिशाली professional tool बनना—इन दो रास्तों के अलावा तीसरा रास्ता भी है: बस असरहीन “खाली content” की बाढ़ ला देना। अभी कुछ generative AI कंपनियाँ ईमानदारी से मानती भी हैं कि हर चैनल को ऐसी content flood से भर देना ही उनका लक्ष्य है संबंधित लेख

  • मैं पहले से Reason के साथ ऐसा मिलता-जुलता काम हाथ से कर रहा हूँ। मैं एक basic song बनाता हूँ, फिर audio को Suno में भेजकर style cover और instant variations माँगता हूँ। जो हिस्से पसंद आते हैं, उन्हें stems में अलग करके Reason में वापस लाता हूँ, फिर उन्हें instruments से दोबारा बनाता हूँ या piano roll में सीधे edit करता हूँ। इस तरह rework करते हुए मुझे और ज़्यादा inspiration भी मिलती है। अंत में Suno से बने tracks सब हटा देता हूँ, इसलिए final result में Suno का कोई निशान नहीं रहता। यहाँ तक कि Suno के latest model के साथ भी वह कभी पूरी तरह वैसा नहीं देता जैसा मैं चाहता हूँ, इसलिए यही तरीका सबसे तर्कसंगत है। इससे Suno audio watermark की समस्या से भी बच जाता हूँ।

  • “creators कला रचने की प्रक्रिया से नफ़रत नहीं करते” इस बात से मैं 100% सहमत हूँ। COVID से पहले मैं music producer था और मैं सचमुच ऐसा ही सोचता हूँ। बल्कि संगीत से पैसा कमाने के सारे रास्तों का टूट जाना मुझे कुछ हद तक राहत देता है। अब मैं किसी और पेशे से पैसा कमाता हूँ और संगीत सिर्फ मज़े और प्यार के लिए बना सकता हूँ, जो मुझे बेहतर लगता है।

  • “listeners प्रामाणिक कला और नकली चीज़ में फ़र्क कर सकते हैं” इस राय से मैं ज़ोरदार असहमति रखता हूँ। मेरी नज़र में आजकल ऐसे consumers बहुत कम प्रतिशत में हैं जो सचमुच यह फ़र्क कर पाते हैं। ईमानदारी से कहूँ तो Suno से बना संगीत और इंसानों द्वारा बनाया गया commercial pop मुझे बहुत अलग नहीं लगता। पहले से ही charts के ऊपर के बहुत से गाने professional songwriters द्वारा बनाए गए औपचारिक products ही हैं। मूल लक्ष्य भी कुछ refined listeners नहीं बल्कि mass audience थी, और अगर थोड़ा भी अच्छा किया जाए तो कहीं बड़ा market share लिया जा सकता है।

  • यह तर्क के लिहाज़ से बहुत मज़बूत बात है। लेकिन image generation में Adobe जैसे मौजूदा दिग्गज AI competition में उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन नहीं कर पाए हैं। Code generation में भी मौजूदा IDEs AI wave में पीछे रह गए। संगीत अलग हो सकता है, लेकिन “मौजूदा tools AI को आसानी से integrate कर सकते हैं” यह दावा हमेशा सही नहीं होता।

• Suno 5 की खास बात यह है कि AI से बने गाने अब इतने सुनने लायक हो गए हैं कि वे professionally produced tracks के बराबर लगते हैं। उदाहरण के लिए, मैं ‘new jack swing’ का fan हूँ, और यह genre 90 के दशक में थोड़े समय के लिए लोकप्रिय था, इसलिए इसमें गानों की संख्या सचमुच बहुत कम है। अब Suno की वजह से मैं अनगिनत नए गाने आसानी से पा सकता हूँ, और यह बिल्कुल पता नहीं चलता कि वे AI ने बनाए हैं। सिर्फ experts ही पहचान पाएँगे; consumer के नज़रिए से यह Spotify playlist से लगभग अलग नहीं है। AI-generated music content पर पैसा खर्च करने की मेरी यह पहली वजह बनी, और यह सचमुच क़ीमती लगा। Content flood आ रही है, और अब देखने, पढ़ने और सुनने के लिए बहुतायत होगी, और यह सब वास्तविक value भी रखेगा। यह इस बात का संकेत है कि creators के labor market की संरचना बदलने वाली है। इंसानों द्वारा बनाया गया content हमेशा महत्वपूर्ण रहेगा, लेकिन अब AI लगातार प्रतिस्पर्धा करेगा, इसलिए उसकी बराबरी करना दिन-ब-दिन कठिन होगा। आख़िरकार लोग इसकी परवाह करना भी कम कर देंगे। Suno पर व्यंग्यात्मक comments ज़रूर हैं, लेकिन consumer के रूप में अगर कोई artist किसी चीज़ पर सालों लगाए या नहीं, उससे ज़्यादा मेरे लिए यह मायने रखता है कि मुझे आज अभी वही मिल जाए जो मैं चाहता हूँ। Quality gap भी लगभग नहीं है। Suno टीम ने सचमुच कमाल की उपलब्धि हासिल की है। मैं, जिसने पूरी ज़िंदगी mp3 डाउनलोड किए और Youtube पर नए गाने खोजे, अब subscription पर आ गया हूँ। और Youtube से नए genres खोजने के बावजूद, आजकल ज़्यादातर मैं Suno में ही अपनी पसंद की sound अनंत रूप से सुन रहा हूँ।

  • कला में “मात्रा गुणवत्ता से ज़्यादा महत्वपूर्ण है” यह दावा काफ़ी अनोखा नज़रिया है।

  • एक consumer के रूप में मैं तो उल्टा यह सोचता हूँ कि अगर creator ने अपनी आत्मा झोंकी है या बहुत समय लगाया है, तो मैं उस काम को ज़्यादा मूल्य देता हूँ।

  • केवल इंसानी content से ही हम पहले से ‘oversupply’ तक पहुँच चुके हैं।

  • मैंने Suno 5 इस्तेमाल किया और मज़ा आया, लेकिन यह इंसानों के बनाए गानों का विकल्प बिल्कुल नहीं बन सकता। इसमें बहुत बार ज़रूरत से ज़्यादा polished और overproduced feel आती है, और ज़्यादातर गाने जल्दी भुला दिए जाते हैं। मैं जब इन्हें आसपास के लोगों को सुनाता हूँ, तो सब तुरंत पहचान लेते हैं कि यह AI ने बनाया है।

  • आपने कहा कि आपका पसंदीदा genre new jack swing है—क्या आपने कभी सोचा है कि यह genre सबसे पहले किसने बनाया था? आख़िरकार AI जिस चीज़ की नकल कर रहा है, उसकी जड़ भी मानवीय रचना में ही है।

• Suno जैसी AI ‘composition’ का ‘Guitar Hero’ version है। यह user को यह भ्रम देती है कि उसने कुछ रचा है। हक़ीक़त में, Guitar Hero गेम की तरह, इससे न तो असली composition सीख सकते हैं और न ही creative skills। LLM कितना भी आगे बढ़ जाए, आख़िर में यह दूसरों के संगीत को जोड़ने-घटाने वाले एक जटिल खेल से ज़्यादा नहीं है। फ़र्क सिर्फ इतना है कि Guitar Hero कम-से-कम मूल कलाकारों के संगीत के उपयोग पर royalty देता है।

  • Suno में cover feature है, जहाँ आप अपने बजाए हुए किसी साधारण melody को upload कर सकते हैं और वह उसके आधार पर पूरा गाना, यहाँ तक कि lyrics भी बना देता है। यह संतुष्टि दे सकता है, लेकिन पूरी composition पर बारीक नियंत्रण नहीं देता। यही AI की सीमा है।

• मैं अपने गाने Tascam 688 8-track tape recorder पर mix करता हूँ। हाथ से काम करने का अनुभव, उसकी sound, और अपने हाथों से बनाया हुआ परिणाम मुझे बहुत बड़ी उपलब्धि का एहसास देता है। यह बात कि वह इंसान द्वारा बनाई गई कलाकृति है, मेरे लिए महत्वपूर्ण है। मेरे लिए कोई भी AI इस अनुभव की जगह नहीं ले सकता।

  • मुझे लगता है कि तुम्हारे बनाए हुए गाने किसी भी AI-generated “art” से ज़्यादा दिलचस्प होंगे। यह सच है कि Suno genre के मुताबिक़ 'catchy' गाने अच्छी तरह बना लेता है। मेरे साथ भी एक समय ऐसा हुआ था जब Suno का बनाया परिणाम दिमाग में बार-बार चलता रहा। लेकिन जब मैंने AI से अधिक दिलचस्प संगीत बनवाने की कोशिश की, तो वह पूरी तरह असफल रहा। मैं ऐसा व्यक्ति हूँ जिसे formal, abstract, यहाँ तक कि boring संगीत भी पसंद है, फिर भी AI से बने गानों की कमज़ोरी यह है कि उनमें ‘intention’ और ‘creativity’ नहीं होती। यह commercial music market को बड़ा झटका दे सकता है, लेकिन कला के रूप में यह उससे बिल्कुल अलग चीज़ है।

• मैं एक amateur musician हूँ। कॉलेज के दिनों में piano सिखाकर जेबखर्च कमाता था, और कभी-कभी cocktail piano भी बजाता था। Suno/Udio जैसे tools से अपनी पुरानी compositions को बिल्कुल अलग तरह की sound में बदलकर देखना सचमुच दिलचस्प था। मैंने एक ऐसी रचना, जिसे पहले सिर्फ piano के लिए बनाया था, Suno के "Audio Influence Slider" को बढ़ाकर chamber quartet जैसी feel में बदलकर देखा, और मुझे लगा कि structure और melody लगभग 1:1 बनी रही। मैं तुलना के लिए एक संबंधित blog post भी साझा कर रहा हूँ blog

  • यह वास्तव में दिलचस्प use case और composition है। खासकर वह violin performance जिसे AI ने cover किया—मुझे नहीं पता कि कोई वास्तविक इंसान उसे उस गति से बजा पाएगा या नहीं। यह ऐसी composition है जो शायद सिर्फ digital performance से ही संभव है।

  • मेरे लिए अहम सवाल यह है: “riff किसने बनाया?” अगर यह सीमा टूट गई, तो जब मानवीय मौलिकता किसी असली audio track में गहराई से उतर सकेगी, तब AI musician का कोई superstar उभरेगा। Training data के copyright से जुड़ी समस्याएँ ज़रूर हैं, लेकिन राजनीति AI के पक्ष में दिखती है, इसलिए मुझे लगता है कि AI के जीतने की संभावना ज़्यादा है।

• DAW, Digital Audio Workstation का संक्षिप्त रूप है, व्याख्या लिंक

• मैं Suno का paid user हूँ। 4.5 से V5 version upgrade में मेरे लिए सबसे प्रभावशाली बात यह थी कि अब MIDI output संभव हो गया है। लेकिन UI अभी भी भरा-भरा है और bugs भी बहुत हैं। VC funding की वजह से लगातार training संभव हुई है, लेकिन सिर्फ Ableton जैसे professional tool बन जाने भर से शायद profitability नहीं आएगी। Professionals और आम users—दोनों की ज़रूरतें पूरी करना बहुत कठिन समस्या है। मुझे संदेह है कि आम लोग संगीत निर्माण के लिए इतने महंगे monthly subscription को लंबे समय तक जारी रखेंगे या नहीं।

• मैं पिछले कुछ महीनों से AI detector विकसित कर रहा हूँ। मैंने उसे बुधवार को Suno V5 के हिसाब से update किया। यह देखना दिलचस्प होगा कि Studio version मेरे model को कैसे प्रभावित करता है। अगर test करना चाहें तो यह link देखें ai-song-checker

• मुझे इसकी उम्मीद नहीं थी, लेकिन कभी-कभी Suno से बने गाने सुनकर मेरे रोंगटे खड़े हो गए। ऐसा लगता है कि जिन artists में स्पष्ट प्रतिभा होती है, वे इस नए medium को अच्छी तरह संभाल लेते हैं। जैसे लोग LLM को बार-बार आज़माकर हैरतअंगेज़ नतीजे निकलवाते हैं, वैसे ही Suno जैसे AI tools में भी यह बात लागू होती है। मुझे भरोसा है कि Suno टीम भी इस UX को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रही होगी। आगे चलकर अगर guide melody को आवाज़ या MIDI से तय किया जा सके, तो मैं और उत्साहित हो जाऊँगा। एक पारंपरिक musician होने के नाते, मैं सचमुच ऐसे detailed control features चाहता हूँ। मेरे दिमाग में वह sound है जो मैं चाहता हूँ, लेकिन session musicians, महंगे VSTs, और समय जैसी सीमाएँ हैं। अभी मैं उपलब्ध tools से जैसे-तैसे काम चलाता हूँ, लेकिन अगर ऐसी तकनीक हो, तो कोई भी अपने काम को एक स्तर ऊपर ले जा सकता है।

  • यह सचमुच दिलचस्प उदाहरण है। क्या आप ऐसे किसी गाने का उदाहरण साझा कर सकते हैं?

  • मेरे अनुभव में ज़्यादातर लोग संगीत सुनते तो हैं, लेकिन औसतन वे ऐसा संगीत ज़्यादा पसंद करते हैं जो अनुमानित शैली का हो, यानी सबसे सांख्यिकीय रूप से सुरक्षित विकल्पों को परत-दर-परत जोड़कर बनाया गया हो। फ़िल्म, साहित्य, खाना—ज़्यादातर रचनात्मक क्षेत्रों में भी यही बात लागू होती है। Suno के गाने भी कुछ ऐसे ही लगते हैं। niche market ज़रूर है, लेकिन यह उन लोगों की पसंद नहीं है जिनकी संगीत में औसत से ज़्यादा रुचि होती है।

  • generated sound सुनकर रोंगटे खड़े हो जाना, मेरी नज़र में, किसी बड़ी प्रतिभा से जुड़ी बात नहीं है।