Wir entwickeln Werkzeuge, die Menschen dabei helfen, wirklich zu verstehen, welche Musik sie hören.

Musikverständnis schnell und kostenlos machen.

Die Menge an Musik, die täglich veröffentlicht wird, explodiert — Streaming-Plattformen verzeichnen täglich Hunderttausende neuer Uploads, und ein wachsender Anteil davon ist KI-generiert. Genre AI existiert, um Hörern, DJs, Music Supervisors und Journalisten schnelle, präzise Werkzeuge an die Hand zu geben, um all das einzuordnen: Welches Genre hat dieser Track, und wurde er von einem Menschen gemacht?

Die kostenlosen Web-Tools erfordern keine Anmeldung, denn Hürden ersticken die Neugier. Die mobile App existiert, weil manche Menschen Verlauf, Geschmacksprofile und unbegrenzte Analysen wollen — und weil die Abonnementeinnahmen die Entwicklung finanzieren.

Zwei kostenlose Web-Tools und eine mobile App.

• Musikgenre-Detektor — nimmt Audio in deinem Browser auf, identifiziert das Genre und Subgenre über 500+ Kategorien hinweg mithilfe unseres eigenen Audio-KI-Modells, das auf Millionen beschrifteter Tracks trainiert wurde.
• KI-Musikdetektor — lade eine Audiodatei hoch und finde heraus, mit welcher Wahrscheinlichkeit sie von KI generiert wurde (Suno, Udio, MusicGen, Stable Audio). Angetrieben von unserem KI-Musikforensik-Modell, das speziell dafür entwickelt wurde, die spektralen Fingerabdrücke aufzuspüren, die KI-Generatoren hinterlassen.
• Genre AI für iOS und Android — dieselbe Technologie mit Verlaufsverfolgung, Geschmacksprofilen und unbegrenzten Analysen.

Zwei Menschen, die ständig Deep House mit Tech House verwechseln.

Das ist das ganze Team. Wir haben keine Marketingabteilung, keinen Head of Vibes und keinen Discord-Moderator. Wir beantworten unsere E-Mails selbst.

Hausintern entwickelt. Keine Abkürzungen.

Genre AI ist ein kleines, unabhängiges Team. Wir schalten keine Werbung, wir verkaufen keine Nutzerdaten, und die Web-Detektoren erfordern keine Anmeldung. Die mobilen Apps bieten optionale Abonnements für Nutzer, die unbegrenzte Analysen und Verlaufsfunktionen möchten — diese Einnahmen finanzieren die Entwicklungsarbeit.

Beide Detektoren laufen auf Modellen, die wir selbst trainiert und gewartet haben. Das Genre-Modell hat mehrere Generationen durchlaufen und wird etwa alle zwei Wochen mit neuen Subgenre-Daten aktualisiert. Wir benchmarken auf GTZAN und MagnaTagATune und berichten Zahlen, die wir selbst gemessen haben — wenn du eine Behauptung siehst, steckt eine Methodik dahinter.

Wenn wir uns mit anderen Tools vergleichen, sagen wir es.

Wenn unser Blog KI-Musik-Tools bewertet oder vergleicht, weisen wir stets darauf hin, dass Genre AI selbst konkurrierende Erkennungstools betreibt. Wir versuchen, die Berichterstattung sachlich und quellenbasiert zu halten; falls dir eine Behauptung ohne Quellenangabe auffällt, lass es uns wissen, und wir korrigieren es.

Fragen? Bug? Interessanter Datensatz?

Wir beantworten alle E-Mails. Kooperationsideen, Fehlerberichte, Nischen-Genre-Vorschläge, die in die Taxonomie gehören, Datensätze, gegen die wir benchmarken sollen — alles willkommen.

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