NeptuneHub/AudioMuse-AI

解决的问题

AudioMuse-AI 是一个自托管工具，旨在帮助用户重新发现音乐库中被遗忘的歌曲，并基于音乐的实际声音而非依赖元数据或外部 API 创建播放列表。它解决了音乐收藏在多个服务器之间分散的问题，以及传统搜索和组织工具依赖标签的局限性。

工作原理

该系统对音乐库进行声学分析，为每首歌曲创建一个“声学指纹”。利用此分析，将相似的歌曲进行聚类，并在二维空间中可视化映射。它可与 Navidrome、Jellyfin、Plex、Emby 等流行的自托管音乐服务器集成，分析曲目并导出播放列表。它还能分析 20 秒的短音频片段，以在库中查找匹配的歌曲。

适用人群

自托管音乐服务器的音乐收藏家和家庭实验室爱好者，希望在不依赖外部服务的情况下，通过更直观、AI 驱动的方式探索、组织和搜索其音乐收藏。

主要亮点

• 多服务器集成：可将多个媒体服务器（Navidrome、Jellyfin、LMS、Lyrion、Emby、Plex）连接到单一部署，并内置重复检测功能。
• 声学聚类：自动将声学特征相似的歌曲分组，生成打破流派界限的播放列表。
• 音乐地图：基于声音的视觉化二维地图，用于探索音乐收藏。
• 高级搜索：支持情绪、乐器、流派的文本搜索，以及跨 72 种语言的歌词搜索。
• 录音搜索：使用 20 秒的音频片段或录音在库中查找歌曲。
• 歌曲炼金术：通过添加或移除曲目来调整特定氛围，定制播放列表。
• 歌曲路径：寻找连接两首歌曲的过渡曲目，实现无缝的声学过渡。