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Un detector de géneros musicales que de verdad sabe la diferencia entre deep house y tech house.

Graba cualquier canción a tu alrededor o sube un MP3: te diremos el género, subgénero, BPM y estado de ánimo. Impulsado por nuestra propia IA de audio, entrenada y mantenida internamente. Hasta un 96% de precisión en GTZAN y MagnaTagATune.

última actualización más de 200 géneros y subgénerosanálisis en ~3 s
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// qué lo hace preciso

Construido sobre investigación real, no sobre intuiciones.

Creamos y entrenamos nuestro propio modelo de audio, combinado con una taxonomía de más de 500 géneros que hemos curado a partir de años de datos del mundo real. Sin conjeturas, sin atajos basados en listas de éxitos.

96%

Precisión de referencia

En GTZAN y MagnaTagATune alcanzamos un 91-96% de top-1, según la familia de géneros. Hacemos las pruebas con GTZAN y MagnaTagATune y publicamos las cifras que medimos nosotros mismos.

Análisis en ~3 segundos

Graba 10 segundos y obtén un resultado en tres. La inferencia corre en nuestro servidor GPU; tu audio en bruto nunca se almacena.

🎛

Subgéneros, no categorías genéricas

«Electrónica» es demasiado amplio. Separamos Deep House de Tech House, Drum & Bass de Liquid DnB, Phonk de Drift Phonk.

🎧

Detección de BPM y tonalidad

El análisis de la rejilla de beats te da el tempo con ±1 BPM y la tonalidad en 24 clases, útil para DJ que preparan una sesión o productores que buscan temas de referencia.

🌐

Sin registro, sin anuncios

Tres análisis gratuitos en el navegador para probar, luego ilimitados con la app móvil. No mostramos anuncios ni vendemos tus datos. Promesa por escrito en la página Acerca de.

📈

Vector de estado de ánimo

Lectura del estado de ánimo en 12 dimensiones: enérgico, melancólico, esperanzador, oscuro, soñador, bailable, agresivo… Los mismos datos con los que potenciamos la función «encontrar temas similares» en la app.

// tres pasos

Cómo funciona.

01

Toca el micro o suelta un archivo.

Necesitamos unos 10 segundos de audio. El navegador te pide permiso para el micro; al subir un archivo leemos el búfer en local: tu audio no sale de tu pestaña hasta que decides analizarlo.

02

Nuestro modelo lee el audio.

El audio lo procesa nuestro modelo propio, entrenado con millones de temas etiquetados en más de 500 categorías de géneros. Puntúa todos los géneros a la vez y los reordena con una cabeza afinada entrenada con datos curados del mundo real.

03

Género, subgénero, BPM y estado de ánimo, en 3 s.

Obtienes la etiqueta principal con una puntuación de confianza, los géneros finalistas por si es un híbrido y el desglose de BPM/tonalidad/estado de ánimo. Guarda en favoritos, comparte un enlace al resultado o analiza otro.

// explora la taxonomía

Algunos de los más de 200 géneros que conocemos.

Toca cualquier etiqueta para ver temas de ejemplo que nuestro detector encontró por ahí.

+ 174 subgéneros más
/* cómo está construido esto */

Nuestro propio modelo. Hecho para la música, no prestado.

La mayoría de los detectores de género reaprovechan embeddings de audio genéricos. Nosotros elegimos otro camino: entrenar un modelo dedicado con millones de temas etiquetados, afinándolo específicamente para la granularidad de subgéneros. Por eso separa Deep House de Tech House, Drum & Bass de Liquid DnB, Phonk de Drift Phonk. Hacemos las pruebas con GTZAN y MagnaTagATune y publicamos las cifras que medimos nosotros mismos.

// preguntas, casi todas reales

Preguntas frecuentes.

Shazam compara una huella de audio con su catálogo de temas conocidos. Si la canción no está en el catálogo (una edición de DJ, un bootleg, un lanzamiento que compraste en Bandcamp), se rinde. Nosotros no intentamos identificar la canción: la escuchamos y te decimos qué tipo de música es. Así, tanto un vinilo de 1996 ripeado como una subida de ayer a SoundCloud se analizan igual.
Sí. Tres análisis gratuitos en el navegador, sin registro. El servidor GPU lo pagamos con los ingresos de las suscripciones de la app móvil. Si necesitas más, la app para iOS/Android te da análisis ilimitados por el precio de un café al mes.
Desde la grabación con el micro de un móvil en un bar ruidoso hasta un WAV sin pérdidas, todo funciona. La precisión sube con un audio más limpio: con MP3 a 128 kbps seguirás alcanzando un ~88% en el benchmark de GTZAN; a 320 kbps o sin pérdidas estamos en más del 94%.
No. Mantenemos el audio en memoria solo el tiempo necesario para la pasada de embedding y luego lo descartamos. El resultado (género + BPM + estado de ánimo) se registra con un ID de resultado para que puedas compartirlo; el audio original, no.
Es justo el propósito de todo esto. Nuestra taxonomía tiene más de 200 hojas y la cabeza del clasificador se afinó específicamente para desambiguar parejas próximas. Obtendrás un subgénero top-1 con su confianza y los finalistas para los temas ambiguos.
Los temas que están a caballo entre géneros son genuinamente ambiguos: una canción que es 60% Trap y 40% Phonk se puntuará como uno u otro según qué intro hayas muestreado. Mostramos la confianza y los finalistas para que detectes cuándo el modelo no está seguro. Para cosas realmente marginales (drone, free jazz, microsound) la taxonomía aún no es lo bastante profunda.
Todavía no de forma pública. Si eres un pool de DJ, una biblioteca o un socio B2B con un caso de uso real, salúdanos y podemos hablar de precios.

Deja de llamar «house» a todo.

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Detector de género musical gratuito en línea — Genre AI