AudioMuse-AI
AudioMuse-AI es una herramienta open source que utiliza análisis acústico para descubrir canciones olvidadas y generar listas de reproducción inteligentes sin depender de metadatos externos ni APIs, integrándose con servidores multimedia autohospedados.
Ficha actualizada 9 nov 2026, 22:37 · upstream 5 nov 2026, 16:58 · release v3.7.1
Qué es AudioMuse-AI
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AudioMuse-AI es una herramienta de código abierto y autohospedada que emplea análisis acústico para redescubrir canciones olvidadas en la biblioteca musical del usuario y generar listas de reproducción conscientes del ritmo. Funciona sin depender de metadatos o servicios externos, lo que garantiza privacidad y control total sobre los datos.
El software soporta múltiples servidores multimedia simultáneamente, incluyendo Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby y Plex. Permite agrupar canciones por similitud sonora (clustering), crear mapas musicales 2D y generar listas de reproducción basadas en hábitos de escucha o grabaciones de audio cortas.
Ofrece despliegue flexible mediante contenedores Docker, Kubernetes (con Helm Chart) o paquetes nativos para macOS, Linux y Windows. La arquitectura utiliza Python como framework principal y PostgreSQL como base de datos persistente.
- Descubrimiento de música en bibliotecas grandes mediante análisis acústico sin metadatos externos.
- Generación de listas de reproducción inteligentes para Navidrome, Jellyfin o Plex basadas en afinidad sonora.
- Búsqueda de canciones por grabación de audio (20 segundos) o por tema/letras en 72 idiomas.
- Visualización de la colección musical mediante un mapa 2D basado en género y sonido.
- Creación de rutas sonoras entre dos canciones específicas para una experiencia de escucha continua.
- Análisis acústico compartido entre múltiples instancias de servidores multimedia.
- Análisis acústico nativo sin depender de APIs externas ni metadatos comerciales.
- Soporte multi-servidor integrado para Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby y Plex.
- Funcionalidad de búsqueda por grabación de audio (20 segundos) o subida de clips.
- Arquitectura autohospedada con despliegue en Docker, Kubernetes o paquetes nativos.
- Soporte para hardware AMD64 y ARM64 en todas las plataformas compatibles.
- Base de datos PostgreSQL persistente para mantener el estado del análisis acústico.
- Requiere PostgreSQL v15 según la documentación oficial; versiones diferentes pueden causar errores.
- La búsqueda por letras está limitada a 72 idiomas específicos listados en la documentación.
- Las aplicaciones nativas para macOS y Windows no están firmadas, generando advertencias de seguridad del SO.
- Complejidad técnica clasificada como HIGH según el análisis técnico del repositorio.
- No incluye soporte oficial para Lyrion hasta versión 9.0.2 (plugins no oficiales disponibles).
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Pendiente de la cola editorial R11-R6 con investigación verificable.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.