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Detector de gênero musical que realmente sabe a diferença entre deep house e tech house.

Grave qualquer música ao seu redor ou faça upload de um MP3 — a gente diz o gênero, o subgênero, o BPM e o clima. Movido pela nossa própria AI de áudio — treinada e mantida internamente. Até 96% de precisão no GTZAN e no MagnaTagATune.

última atualização Mais de 200 gêneros e subgênerosanálise em ~3s
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// o que o torna preciso

Construído sobre pesquisa de verdade, não em achismo.

Construímos e treinamos o nosso próprio modelo de áudio — combinado com uma taxonomia de mais de 500 gêneros que curamos a partir de anos de dados do mundo real. Sem chutes, sem atalhos baseados em paradas musicais.

96%

Precisão de benchmark

No GTZAN e no MagnaTagATune, atingimos 91–96% de top-1, dependendo da família de gêneros. Fazemos benchmark no GTZAN e no MagnaTagATune e relatamos números que nós mesmos medimos.

Análise em ~3 segundos

Grave 10 segundos, receba o resultado em três. A inferência roda no nosso servidor de GPU; o seu áudio bruto nunca é armazenado.

🎛

Subgêneros, não baldes

“Eletrônica” é amplo demais. Separamos Deep House de Tech House, Drum & Bass de Liquid DnB, Phonk de Drift Phonk.

🎧

Detecção de BPM e tom

A análise de grade rítmica te dá o andamento com margem de ±1 BPM e o tom em 24 classes — útil para DJs preparando um set ou produtores caçando faixas de referência.

🌐

Sem cadastro, sem anúncios

Três análises gratuitas no navegador para testar, depois ilimitadas com o app mobile. Não exibimos anúncios nem vendemos seus dados. Promessa por escrito na página Sobre.

📈

Vetor de clima

Leitura de clima em 12 dimensões: energético, melancólico, esperançoso, sombrio, sonhador, dançante, agressivo… Os mesmos dados que usamos para alimentar o “encontrar faixas semelhantes” no app.

// três passos

Como funciona.

01

Toque no microfone ou solte um arquivo.

Precisamos de cerca de 10 segundos de áudio. O navegador pede permissão para o microfone; no upload de arquivo, lemos o buffer localmente — o seu áudio não sai da sua aba até você decidir analisar.

02

Nosso modelo lê o áudio.

O áudio é processado pelo nosso modelo proprietário — treinado em milhões de faixas rotuladas em mais de 500 categorias de gênero. Ele pontua todos os gêneros simultaneamente e reordena com uma camada final ajustada, treinada em dados curados do mundo real.

03

Gênero, subgênero, BPM, clima — em 3s.

Você recebe o rótulo principal com uma pontuação de confiança, os gêneros vice-campeões caso seja um híbrido, e a análise de BPM/tom/clima. Salve nos favoritos, compartilhe um link do resultado ou analise outra.

// explore a taxonomia

Alguns dos mais de 200 gêneros que conhecemos.

Toque em qualquer chip para ver faixas de exemplo que o nosso detector encontrou por aí.

+ 174 outros subgêneros
/* como essa coisa é construída */

Nosso próprio modelo. Feito para música, não emprestado.

A maioria dos detectores de gênero reaproveita embeddings de áudio genéricos. Nós seguimos um caminho diferente — treinando um modelo dedicado em milhões de faixas rotuladas, ajustando-o especificamente para a granularidade de subgênero. É por isso que ele separa Deep House de Tech House, Drum & Bass de Liquid DnB, Phonk de Drift Phonk. Fazemos benchmark no GTZAN e no MagnaTagATune e relatamos números que nós mesmos medimos.

// perguntas, em sua maioria reais

FAQ.

O Shazam compara uma impressão digital de áudio com o seu catálogo de faixas conhecidas. Se a música não estiver no catálogo (uma edição de DJ, um bootleg, um lançamento que você comprou no Bandcamp), ele desiste. A gente não tenta identificar a música — a gente ouve e te diz que tipo de música é. Então um rip de vinil de 1996 e um upload de ontem no SoundCloud são ambos analisados.
Sim. Três análises gratuitas no navegador, sem cadastro. Pagamos pelo servidor de GPU com a receita das assinaturas do app mobile. Se você precisar de mais, o app para iOS/Android te dá análises ilimitadas pelo preço de um café por mês.
Qualquer coisa, de uma gravação com microfone de celular num bar barulhento até um WAV sem perdas, funciona. A precisão sobe com áudio mais limpo — a 128 kbps em MP3 você ainda atinge ~88% no benchmark do GTZAN; a 320 kbps ou sem perdas, ficamos em 94%+.
Não. Mantemos o áudio em memória apenas pelo tempo necessário para a passagem de embedding, e então o descartamos. O resultado (gênero + BPM + clima) é registrado num ID de resultado para que você possa compartilhá-lo; o áudio de origem, não.
É exatamente esse o ponto. Nossa taxonomia tem mais de 200 folhas e a camada final do classificador foi ajustada especificamente para desambiguar pares próximos. Você recebe um subgênero top-1 com confiança e os vice-campeões para faixas ambíguas.
Faixas que ficam entre gêneros são genuinamente ambíguas — uma música que é 60% Trap e 40% Phonk vai ser pontuada como uma ou outra dependendo de qual trecho você amostrou. Mostramos a confiança e os vice-campeões para que você perceba quando o modelo está em dúvida. Para coisas realmente marginais (drone, free jazz, microsound) a taxonomia ainda não é profunda o suficiente.
Ainda não publicamente. Se você é um DJ pool, uma biblioteca ou um parceiro B2B com um caso de uso real, dê um oi e podemos conversar sobre preços.

Pare de chamar tudo de “house”.

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Detector de gênero musical online gratuito — Genre AI