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Il detector di generi musicali che conosce davvero la differenza tra deep house e tech house.

Registra qualsiasi brano intorno a te o carica un MP3 — ti diremo il genere, il sottogenere, i BPM e il mood. Basato sulla nostra audio AI — addestrata e gestita internamente. Fino al 96% di precisione su GTZAN e MagnaTagATune.

ultimo aggiornamento 200+ generi e sottogeneri~3s di analisi
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detector.placeholderSub
detector.placeholderConfidencedetector.placeholderMooddetector.placeholderVibedetector.placeholderKey
// cosa lo rende preciso

Costruito su ricerca vera, non sulle vibe.

Costruiamo e addestriamo il nostro modello audio — abbinato a una tassonomia di oltre 500 generi che abbiamo curato da anni di dati reali. Niente tentativi a caso, niente scorciatoie basate sulle classifiche.

96%

Precisione da benchmark

Su GTZAN e MagnaTagATune raggiungiamo il 91–96% top-1, a seconda della famiglia di genere. Facciamo benchmark su GTZAN e MagnaTagATune e riportiamo numeri che abbiamo misurato noi stessi.

Analisi in ~3 secondi

Registri 10 secondi, ottieni un risultato in tre. L'inferenza gira sul nostro server GPU; il tuo audio grezzo non viene mai memorizzato.

🎛

Sottogeneri, non contenitori

“Elettronica” è troppo generico. Separiamo la Deep House dalla Tech House, il Drum & Bass dal Liquid DnB, il Phonk dal Drift Phonk.

🎧

Rilevamento di BPM e tonalità

L'analisi della griglia ritmica ti dà il tempo entro ±1 BPM e la tonalità in 24 classi — utile per i DJ che preparano un set o i producer a caccia di tracce di riferimento.

🌐

Niente registrazione, niente pubblicità

Tre analisi gratuite nel browser per provare, poi illimitate con l'app mobile. Non mostriamo pubblicità né vendiamo i tuoi dati. Promesso per iscritto nella pagina Chi siamo.

📈

Vettore del mood

Lettura del mood in 12 dimensioni: energico, malinconico, speranzoso, cupo, sognante, ballabile, aggressivo… Gli stessi dati che usiamo per alimentare “trova tracce simili” nell'app.

// tre passaggi

Come funziona.

01

Tocca il microfono, o trascina un file.

Ci servono circa 10 secondi di audio. Il browser chiede il permesso per il microfono; quando carichi un file leggiamo il buffer in locale — il tuo audio non lascia la tua scheda finché non avvii l'analisi.

02

Il nostro modello legge l'audio.

L'audio viene elaborato dal nostro modello proprietario — addestrato su milioni di tracce etichettate in oltre 500 categorie di genere. Assegna un punteggio a ogni genere simultaneamente e li riordina con una testa ottimizzata, addestrata su dati reali curati.

03

Genere, sottogenere, BPM, mood — in 3s.

Ottieni l'etichetta principale con un punteggio di affidabilità, i generi in seconda posizione nel caso sia un ibrido, e l'analisi di BPM/tonalità/mood. Salva nei preferiti, condividi un link al risultato o analizza un altro brano.

// sfoglia la tassonomia

Alcuni dei 200+ generi che conosciamo.

Tocca un'etichetta qualsiasi per vedere tracce di esempio che il nostro detector ha trovato in giro.

+ altri 174 sottogeneri
/* come è costruito questo coso */

Il nostro modello. Costruito per la musica, non preso in prestito.

La maggior parte dei detector di genere riutilizza embedding audio generici. Noi abbiamo preso una strada diversa — addestrando un modello dedicato su milioni di tracce etichettate, ottimizzandolo specificamente per la granularità dei sottogeneri. Ecco perché separa la Deep House dalla Tech House, il Drum & Bass dal Liquid DnB, il Phonk dal Drift Phonk. Facciamo benchmark su GTZAN e MagnaTagATune e riportiamo numeri che abbiamo misurato noi stessi.

// domande, perlopiù reali

FAQ.

Shazam confronta un'impronta audio con il suo catalogo di tracce conosciute. Se il brano non è nel catalogo (un edit di un DJ, un bootleg, un'uscita che hai comprato su Bandcamp), si arrende. Noi non proviamo a identificare il brano — ascoltiamo e ti diciamo che tipo di musica è. Così sia un vinile rippato del 1996 che un upload di ieri su SoundCloud vengono entrambi analizzati.
Sì. Tre analisi gratuite nel browser, senza registrazione. Paghiamo il server GPU con i ricavi degli abbonamenti dell'app mobile. Se ti serve di più, l'app iOS/Android ti dà analisi illimitate al prezzo di un caffè al mese.
Qualsiasi cosa, da una registrazione col microfono del telefono in un bar rumoroso a un WAV lossless, andrà bene. La precisione aumenta con un audio più pulito — a 128 kbps MP3 raggiungerai comunque ~88% sul benchmark GTZAN; a 320 kbps o in lossless siamo oltre il 94%.
No. Teniamo l'audio in memoria solo per il tempo necessario al passaggio di embedding, poi lo eliminiamo. Il risultato (genere + BPM + mood) viene registrato con un ID di risultato così puoi condividerlo; l'audio sorgente no.
È proprio questo il punto. La nostra tassonomia ha oltre 200 foglie e la testa del classificatore è stata ottimizzata specificamente per distinguere coppie ravvicinate. Otterrai un sottogenere top-1 con affidabilità e i secondi classificati per le tracce ambigue.
Le tracce che stanno a metà tra due generi sono genuinamente ambigue — un brano che è 60% Trap e 40% Phonk verrà classificato in un modo o nell'altro a seconda dell'intro che hai campionato. Mostriamo affidabilità e secondi classificati così puoi accorgerti quando il modello è incerto. Per le cose davvero di confine (drone, free jazz, microsound) la tassonomia non è ancora abbastanza profonda.
Non ancora pubblicamente. Se sei un DJ pool, una library o un partner B2B con un caso d'uso reale, facci un saluto e possiamo parlare di prezzi.

Smetti di chiamare tutto “house”.

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Rilevatore di genere musicale online gratuito — Genre AI