Musik-Genre-Detector, der wirklich den Unterschied kennt zwischen Deep House und Tech House.
Nimm einen Song um dich herum auf oder lade eine MP3 hoch – wir nennen dir Genre, Sub-Genre, BPM und Stimmung. Angetrieben von unserer eigenen Audio-KI – im Haus trainiert und gepflegt. Bis zu 96 % Genauigkeit auf GTZAN und MagnaTagATune.
Auf echter Forschung gebaut, nicht auf Bauchgefühl.
Wir bauen und trainieren unser eigenes Audio-Modell – kombiniert mit einer 500+ Genre-Taxonomie, die wir aus Jahren echter Daten kuratiert haben. Kein Raten, keine Chart-basierten Abkürzungen.
Benchmark-Genauigkeit
Auf GTZAN und MagnaTagATune erreichen wir 91–96 % Top-1, je nach Genre-Familie. Wir benchmarken auf GTZAN und MagnaTagATune und berichten Zahlen, die wir selbst gemessen haben.
~3 Sekunden Analyse
Nimm 10 Sekunden auf, bekomm in drei ein Ergebnis. Die Inferenz läuft auf unserem GPU-Server; dein Roh-Audio wird nie gespeichert.
Sub-Genres, keine Schubladen
„Electronic“ ist viel zu breit. Wir trennen Deep House von Tech House, Drum & Bass von Liquid DnB, Phonk von Drift Phonk.
BPM- & Tonart-Erkennung
Die Beat-Grid-Analyse liefert dir das Tempo auf ±1 BPM genau und die Tonart in 24 Klassen – nützlich für DJs, die ein Set vorbereiten, oder Producer auf der Suche nach Referenztracks.
Keine Anmeldung, keine Werbung
Drei kostenlose Analysen im Browser zum Ausprobieren, danach unbegrenzt mit der mobilen App. Wir schalten keine Werbung und verkaufen deine Daten nicht. Schriftlich versprochen auf der Über-uns-Seite.
Stimmungsvektor
12-dimensionale Stimmungsanalyse: energetisch, melancholisch, hoffnungsvoll, düster, verträumt, tanzbar, aggressiv… Dieselben Daten, mit denen wir „ähnliche Tracks finden“ in der App antreiben.
So funktioniert's.
Tippe aufs Mikro oder lege eine Datei ab.
Wir brauchen etwa 10 Sekunden Audio. Der Browser fragt nach Mikrofon-Erlaubnis; beim Datei-Upload lesen wir den Buffer lokal – dein Audio verlässt deinen Tab erst, wenn du die Analyse bestätigst.
Unser Modell liest das Audio.
Das Audio wird von unserem eigenen Modell verarbeitet – trainiert auf Millionen beschrifteter Tracks über 500+ Genre-Kategorien. Es bewertet jedes Genre gleichzeitig und ordnet mit einem fein abgestimmten Head neu, der auf kuratierten echten Daten trainiert wurde.
Genre, Sub-Genre, BPM, Stimmung – in 3 Sek.
Du bekommst das Top-Label mit Sicherheitswert, die zweitplatzierten Genres für den Fall eines Hybrids und die Aufschlüsselung von BPM/Tonart/Stimmung. Speichere in Favoriten, teile einen Ergebnis-Link oder analysiere einen weiteren.
Einige der 200+ Genres, die wir kennen.
Tippe auf einen beliebigen Chip, um Beispieltracks zu sehen, die unser Detector in freier Wildbahn gefunden hat.
Unser eigenes Modell. Für Musik gebaut, nicht geliehen.
Die meisten Genre-Detektoren zweckentfremden allgemeine Audio-Embeddings. Wir sind einen anderen Weg gegangen – wir trainieren ein dediziertes Modell auf Millionen beschrifteter Tracks und stimmen es gezielt auf Sub-Genre-Granularität ab. Deshalb trennt es Deep House von Tech House, Drum & Bass von Liquid DnB, Phonk von Drift Phonk. Wir benchmarken auf GTZAN und MagnaTagATune und berichten Zahlen, die wir selbst gemessen haben.