इस प्रोजेक्ट के बारे में

ऑडियोम्यूज़-एआई आपकी संगीत लाइब्रेरी की वास्तविक ऑडियो सामग्री का विश्लेषण सोनिक फिंगरप्रिंटिंग और एआई मॉडल का उपयोग करके करता है, ताकि ध्वनि की दृष्टि से समान ट्रैक्स का स्वचालित क्लस्टरिंग, प्राकृतिक भाषा विवरणों से तत्काल प्लेलिस्ट निर्माण (जैसे, "हाई-टेम्पो, लो-एनर्जी म्यूज़िक"), आपके संग्रह का विज़ुअल 2डी म्यूज़िक मैप, दो ट्रैक्स को सहजता से जोड़ने वाले सॉन्ग पाथ्स, सुनने की आदतों पर आधारित सोनिक फिंगरप्रिंट प्लेलिस्ट, ऐड/सबट्रैक्ट नियंत्रणों के साथ वाइब-आधारित क्यूरेशन के लिए सॉन्ग अल्केमी, मूड/इंस्ट्रूमेंट/जॉनर के आधार पर टेक्स्ट खोज, 72 भाषाओं में लिरिक्स खोज, और रिकॉर्डिंग द्वारा खोज (20-सेकंड क्लिप से गाना पहचानना या वैकल्पिक रिकॉर्डिंग खोजना) जैसी सुविधाएँ सक्षम हो सकें। यह एक साथ कई म्यूज़िक सर्वरों का समर्थन करता है (नेविड्रोम, जेलीफिन, एलएमएस, लायरियन, एम्बी, प्लेक्स) और बिल्ट-इन डुप्लिकेट डिटेक्शन के साथ प्रत्येक ट्रैक का विश्लेषण केवल एक बार किया जाता है तथा परिणाम साझा किए जाते हैं। तैनाती विकल्पों में डॉकर कम्पोज़, पॉडमैन, कुबेरनेटि्स (हेल्म चार्ट उपलब्ध, एएमडी64/एआरएम64), और मैकओएस (एप्पल सिलिकॉन), लिनक्स (एक्स86_64/एआरएम64 .डेब/.आरपीएम), तथा विंडोज़ (एक्स86_64) के लिए नेटिव एप्लिकेशन शामिल हैं। न्यूनतम हार्डवेयर: एवीएक्स2 वाला 4-कोर सीपीयू (इंटेल 2015+ या एआरएम), 8 जीबी रैम, एनवीएमई एसएसडी। तेज़ विश्लेषण के लिए जीपीयू त्वरण (एनवीडिया, प्रयोगात्मक एआरएम डीजीएक्स स्पार्क) वैकल्पिक है। कॉन्फ़िगरेशन ब्राउज़र-आधारित सेटअप विज़ार्ड द्वारा प्रबंधित किया जाता है; पोस्टग्रेएसक्यूएल 15 आवश्यक है। यह परियोजना समुदाय-संचालित है और audiomuse.ai से संबद्ध नहीं है।