Ingyenes · Regisztráció nélkül · Böngészőben működik

Zenei műfaj-felismerő, amely tényleg tudja a különbséget a deep house és a tech house között.

Vegyél fel bármilyen körülötted szóló dalt, vagy tölts fel egy MP3-at — megmondjuk a műfajt, az alműfajt, a BPM-et és a hangulatot. A saját audio AI-unk hajtja — házon belül tanítva és karbantartva. Akár 96% pontosság a GTZAN és a MagnaTagATune adathalmazokon.

utoljára frissítve 200+ műfaj és alműfaj~3 mp elemzés
Élő detektor
Műfaj azonosítása

Jelentkezz be a vizsgálathoz — próbáld ki ingyen

vagy tölts fel egy fájlt
Deep House
alműfaj · Melodic House & Techno · 122 BPM
94% bizonyossággaleuforikuséjszakai utazása-moll
// mitől pontos

Valódi kutatásra építve, nem vibe-okra.

A saját audio modellünket építjük és tanítjuk — egy 500+ műfajos taxonómiával párosítva, amelyet évek valós adataiból állítottunk össze. Nincs találgatás, nincsenek listaalapú gyorsmegoldások.

96%

Benchmark-pontosság

A GTZAN és a MagnaTagATune adathalmazokon 91–96% top-1 pontosságot érünk el, a műfajcsaládtól függően. A GTZAN és a MagnaTagATune adathalmazokon mérjük, és az általunk mért számokat közöljük.

~3 másodperces elemzés

Vegyél fel 10 másodpercet, három alatt megkapod az eredményt. A következtetés a GPU-szerverünkön fut; a nyers hangod soha nem kerül tárolásra.

🎛

Alműfajok, nem kategóriák

Az „elektronikus” túl tág. Mi elkülönítjük a Deep House-t a Tech House-tól, a Drum & Bass-t a Liquid DnB-től, a Phonkot a Drift Phonktól.

🎧

BPM- és hangnem-felismerés

A beat-grid elemzés ±1 BPM-en belül adja meg a tempót és 24 osztályban a hangnemet — hasznos a szettjüket előkészítő DJ-knek vagy a referenciaszámokra vadászó producereknek.

🌐

Nincs regisztráció, nincsenek reklámok

Három ingyenes elemzés a böngészőben a kipróbáláshoz, aztán korlátlan a mobilappal. Nem futtatunk reklámokat és nem adjuk el az adataidat. Írásban ígérjük a Rólunk oldalon.

📈

Hangulatvektor

12 dimenziós hangulat-leolvasás: energikus, melankolikus, reményteli, sötét, álmodozó, táncolható, agresszív… Ugyanazok az adatok, amelyekkel az appban a „hasonló számok keresése” működik.

// három lépés

Hogyan működik.

01

Koppints a mikrofonra, vagy dobj be egy fájlt.

Körülbelül 10 másodpercnyi hangra van szükségünk. A böngésző mikrofonengedélyt kér; fájlfeltöltésnél helyben olvassuk be a puffert — a hangod nem hagyja el a füledet, amíg el nem indítod az elemzést.

02

A modellünk beolvassa a hangot.

A hangot a saját fejlesztésű modellünk dolgozza fel — több millió címkézett számon tanítva, 500+ műfajkategóriában. Egyszerre pontozza az összes műfajt, és egy valós adatokra finomhangolt fejjel rangsorolja újra.

03

Műfaj, alműfaj, BPM, hangulat — 3 mp alatt.

Megkapod a fő címkét egy biztonsági pontszámmal, a második helyezett műfajokat arra az esetre, ha hibrid, valamint a BPM/hangnem/hangulat lebontását. Mentsd a kedvencek közé, oszd meg az eredmény linkjét, vagy elemezz egy másikat.

// böngészd a taxonómiát

Néhány a 200+ ismert műfajunkból.

Koppints bármelyik chipre, hogy lásd a felismerőnk által a vadonban talált példa-számokat.

+ még 174 alműfaj
/* hogyan épül fel ez a dolog */

A saját modellünk. Zenére építve, nem kölcsönvéve.

A legtöbb műfaj-felismerő általános audio-beágyazásokat hasznosít újra. Mi más utat választottunk — egy dedikált modellt tanítottunk több millió címkézett számon, és kifejezetten az alműfajok finomságára hangoltuk. Ezért különíti el a Deep House-t a Tech House-tól, a Drum & Bass-t a Liquid DnB-től, a Phonkot a Drift Phonktól. A GTZAN és a MagnaTagATune adathalmazokon mérjük, és az általunk mért számokat közöljük.

// kérdések, többnyire valódiak

GYIK.

A Shazam egy audio-ujjlenyomatot vet össze az ismert számok katalógusával. Ha a dal nincs a katalógusban (egy DJ-átdolgozás, egy bootleg, egy Bandcampen vett kiadás), feladja. Mi nem próbáljuk azonosítani a dalt — meghallgatjuk és megmondjuk, milyen zene. Így egy 1996-os bakelitfelvétel és egy tegnapi SoundCloud-feltöltés egyaránt elemzésre kerül.
Igen. Három ingyenes elemzés a böngészőben, regisztráció nélkül. A GPU-szervert a mobilapp-előfizetések bevételéből fizetjük. Ha többre van szükséged, az iOS/Android app korlátlan elemzést ad egy havi kávé áráért.
Bármi működik, egy zajos bárban telefonmikrofonnal készült felvételtől a veszteségmentes WAV-ig. A pontosság a tisztább hanggal nő — 128 kbps MP3-nál még mindig ~88%-ot érsz el a GTZAN benchmarkon; 320 kbps-nél vagy veszteségmentesnél 94%+-on vagyunk.
Nem. A hangot csak addig tartjuk a memóriában, ameddig a beágyazási menethez szükséges, aztán eldobjuk. Az eredmény (műfaj + BPM + hangulat) egy eredményazonosítóhoz naplózódik, hogy megoszthasd; a forráshang nem.
Pontosan ez a lényeg. A taxonómiánknak 200+ levele van, és a klasszifikátorfejet kifejezetten a közeli párok megkülönböztetésére hangoltuk. Egy top-1 alműfajt kapsz biztonsági szinttel és a második helyezetteket a kétértelmű számoknál.
A műfajok között elhelyezkedő számok valóban kétértelműek — egy 60%-ban Trap, 40%-ban Phonk dal vagy az egyik, vagy a másik pontszámot kapja attól függően, melyik intrót mintáztad. Mi mutatjuk a biztonsági szintet és a második helyezetteket, hogy felismerd, mikor bizonytalan a modell. Az igazán perem-dolgoknál (drone, free jazz, microsound) a taxonómia még nem elég mély.
Nyilvánosan még nincs. Ha DJ pool, könyvtár vagy B2B-partner vagy valós felhasználással, jelentkezz és beszélhetünk az árazásról.

Ne hívj mindent „house”-nak.

Ingyenes a böngészőben. Korlátlan az appban.

Töltsd le iOS-re →Töltsd le Androidra →
Ingyenes online zenei műfajfelismerő — Genre AI