Miễn phí · Không cần đăng ký · Chạy ngay trên trình duyệt

Bộ nhận diện thể loại nhạc thật sự biết phân biệt giữa deep house và tech house.

Ghi âm bất kỳ bài hát nào quanh bạn hoặc tải lên một file MP3 — chúng tôi sẽ cho biết thể loại, dòng nhạc con, BPM và tâm trạng. Vận hành bằng AI âm thanh của riêng chúng tôi — tự huấn luyện và duy trì nội bộ. Độ chính xác lên tới 96% trên GTZAN và MagnaTagATune.

cập nhật lần cuối •hơn 200 thể loại và dòng nhạc con•phân tích ~3 giây
detector.widgetSticker
detector.widgetTitle

detector.signInToScan

detector.widgetOr
detector.placeholderGenre
detector.placeholderSub
detector.placeholderConfidencedetector.placeholderMooddetector.placeholderVibedetector.placeholderKey
// điều gì làm nó chính xác

Xây trên nghiên cứu thật, không phải cảm tính.

Chúng tôi tự xây và huấn luyện mô hình âm thanh của riêng mình — kết hợp với hệ phân loại hơn 500 thể loại mà chúng tôi tuyển chọn từ nhiều năm dữ liệu thực tế. Không đoán mò, không đi đường tắt dựa vào bảng xếp hạng.

96%

Độ chính xác chuẩn benchmark

Trên GTZAN và MagnaTagATune chúng tôi đạt 91–96% top-1, tùy vào nhóm thể loại. Chúng tôi benchmark trên GTZAN và MagnaTagATune và báo cáo những con số do chính chúng tôi đo được.

⚡

Phân tích ~3 giây

Ghi 10 giây, có kết quả trong ba giây. Suy luận chạy trên máy chủ GPU của chúng tôi; âm thanh thô của bạn không bao giờ bị lưu trữ.

🎛

Dòng nhạc con, không phải nhóm gộp

“Electronic” quá rộng. Chúng tôi tách Deep House khỏi Tech House, Drum & Bass khỏi Liquid DnB, Phonk khỏi Drift Phonk.

🎧

Nhận diện BPM & tông nhạc

Phân tích lưới nhịp cho bạn nhịp độ trong khoảng ±1 BPM và tông trong 24 lớp — hữu ích cho DJ chuẩn bị set hay nhà sản xuất đi tìm bài tham chiếu.

🌐

Không đăng ký, không quảng cáo

Ba lần phân tích miễn phí trên trình duyệt để dùng thử, sau đó không giới hạn với ứng dụng di động. Chúng tôi không chạy quảng cáo hay bán dữ liệu của bạn. Đã cam kết bằng văn bản trên trang Giới thiệu.

📈

Vector tâm trạng

Đọc tâm trạng theo 12 chiều: sôi động, u sầu, hy vọng, u tối, mộng mơ, dễ nhảy, dữ dội… Cũng chính là dữ liệu chúng tôi dùng để chạy tính năng “tìm bài tương tự” trong ứng dụng.

// ba bước

Cách hoạt động.

01

Chạm vào mic, hoặc thả một file vào.

Chúng tôi cần khoảng 10 giây âm thanh. Trình duyệt xin quyền dùng mic; khi tải file lên, chúng tôi đọc bộ đệm ngay trên máy bạn — âm thanh của bạn không rời khỏi tab cho đến khi bạn quyết định phân tích.

02

Mô hình của chúng tôi đọc âm thanh.

Âm thanh được xử lý bởi mô hình độc quyền của chúng tôi — huấn luyện trên hàng triệu bản nhạc đã gắn nhãn thuộc hơn 500 nhóm thể loại. Nó chấm điểm mọi thể loại cùng lúc và xếp hạng lại bằng một đầu mô hình được tinh chỉnh trên dữ liệu thực tế đã tuyển chọn.

03

Thể loại, dòng nhạc con, BPM, tâm trạng — trong 3 giây.

Bạn nhận được nhãn hàng đầu kèm điểm độ tin cậy, các thể loại á quân phòng khi đó là bản lai, cùng phần phân tích BPM/tông/tâm trạng. Lưu vào yêu thích, chia sẻ liên kết kết quả, hoặc phân tích bài khác.

// duyệt hệ phân loại

Vài thể loại trong hơn 200 thể loại chúng tôi biết.

Chạm vào bất kỳ chip nào để xem các bài ví dụ mà bộ nhận diện của chúng tôi tìm thấy ngoài thực tế.

ElectronicDeep HouseTechnoHip-HopRockJazzClassicalR&BPopDrum & BassAmbientCountryFolkReggaeMetalTranceSoulLatinPhonkLiquid DnBLo-fi Hip-HopSynthwaveDrillAfrobeatsBossa NovaDub Techno
+ 174 dòng nhạc con nữa
/* thứ này được xây thế nào */

Mô hình của riêng chúng tôi. Xây cho âm nhạc, không phải mượn.

Hầu hết các bộ nhận diện thể loại tái sử dụng các embedding âm thanh chung chung. Chúng tôi chọn một con đường khác — huấn luyện một mô hình chuyên biệt trên hàng triệu bản nhạc đã gắn nhãn, tinh chỉnh nó riêng cho độ chi tiết ở cấp dòng nhạc con. Đó là lý do nó tách được Deep House khỏi Tech House, Drum & Bass khỏi Liquid DnB, Phonk khỏi Drift Phonk. Chúng tôi benchmark trên GTZAN và MagnaTagATune và báo cáo những con số do chính chúng tôi đo được.

bộ dữ liệu GTZANMagnaTagATune
// câu hỏi, phần lớn là thật

FAQ.

Shazam đối chiếu dấu vân âm thanh với danh mục các bản nhạc đã biết của nó. Nếu bài hát không có trong danh mục (một bản DJ edit, một bản bootleg, một bản phát hành bạn mua trên Bandcamp), nó chịu thua. Chúng tôi không cố nhận diện tên bài — chúng tôi nghe và cho bạn biết đó là loại nhạc gì. Vì vậy một bản rip từ đĩa than năm 1996 và một bản tải lên SoundCloud hôm qua đều được phân tích.
Có. Ba lần phân tích miễn phí trên trình duyệt, không cần đăng ký. Chúng tôi trả tiền máy chủ GPU bằng doanh thu đăng ký từ ứng dụng di động. Nếu bạn cần nhiều hơn, ứng dụng iOS/Android cho bạn phân tích không giới hạn với giá chỉ bằng một ly cà phê mỗi tháng.
Bất cứ thứ gì, từ bản ghi bằng mic điện thoại trong một quán bar ồn ào đến một file WAV không nén đều chạy được. Độ chính xác tăng lên khi âm thanh sạch hơn — với MP3 128 kbps bạn vẫn đạt ~88% trên benchmark GTZAN; ở 320 kbps hoặc không nén thì chúng tôi đạt 94%+.
Không. Chúng tôi chỉ giữ âm thanh trong bộ nhớ vừa đủ lâu cho lần xử lý embedding rồi bỏ đi. Kết quả (thể loại + BPM + tâm trạng) được ghi lại theo một ID kết quả để bạn có thể chia sẻ; còn âm thanh gốc thì không.
Đó chính là cốt lõi vấn đề. Hệ phân loại của chúng tôi có hơn 200 nhánh và đầu phân loại được tinh chỉnh riêng để phân định những cặp gần nhau. Bạn sẽ nhận được dòng nhạc con top-1 kèm độ tin cậy và các á quân cho những bài mơ hồ.
Những bài nằm giữa các thể loại thật sự mơ hồ — một bài 60% Trap và 40% Phonk sẽ bị chấm là loại này hay loại kia tùy vào đoạn intro bạn lấy mẫu. Chúng tôi hiển thị độ tin cậy và các á quân để bạn nhận ra khi mô hình không chắc chắn. Với những thứ thật sự bên lề (drone, free jazz, microsound) thì hệ phân loại chưa đủ sâu.
Chưa công khai. Nếu bạn là một DJ pool, thư viện nhạc hay đối tác B2B với nhu cầu thực tế, hãy chào hỏi và chúng ta có thể bàn về giá.

Đừng gọi mọi thứ là “house” nữa.

Miễn phí trên trình duyệt. Không giới hạn trong ứng dụng.

Tải trên iOS →Tải trên Android →
Bộ phát hiện thể loại nhạc trực tuyến miễn phí — Genre AI