RepoRadar AudioMuse-AI: автоматический анализ музыки и создание плейлистов
AudioMuse-AI — это инструмент для автоматического анализа музыки, который помогает находить забытые треки и генерировать умные плейлисты без использования метаданных или сторонних API. Он идеально подходит для владельцев крупных музыкальных библиотек, которые хотят оживить свои коллекции.
В отличие от обычных музыкальных сервисов, AudioMuse-AI использует алгоритмы звукового анализа, чтобы выявлять скрытые связи между треками и создавать настраиваемые плейлисты. Работает с популярными медиа-серверами, такими как Navidrome, Jellyfin, Plex и многими другими. Можно запускать локально с помощью Docker Compose, Podman или на Kubernetes кластере — поддерживаются архитектуры AMD64 и ARM64, а также есть нативные приложения для macOS, Windows и Linux.
Имей в виду, что проект всё еще развивается, и не все функции могут работать идеально. Если не хочешь заниматься хостингом самостоятельно, можешь воспользоваться предложением от Elestio.
Общий обзор
AudioMuse-AI — это инструмент с открытым исходным кодом для саморазмещения, который использует звуковой анализ для поиска забытых песен в твоей музыкальной библиотеке и создания плейлистов, учитывающих ритм и настроение треков. Он не полагается на метаданные или внешние API, что позволяет работать с библиотекой проще и интереснее.
Функционал
С помощью AudioMuse-AI ты можешь:
- Подключать несколько музыкальных серверов, таких как Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby и Plex — данные о треках будут делиться между серверами без дублирования анализа.
- Автоматически группировать музыкальные композиции по их звучанию, создавая уникальные плейлисты.
- Создавать плейлисты по различным запросам; достаточно сообщить, что ты хочешь услышать.
- Визуализировать свою музыкальную коллекцию на 2D-карте по жанрам.
- Находить аналогичные треки и создавать новые плейлисты на основе любимых песен.
- Искать песни по тексту или темам, а также записывать и анализировать аудиоклипы, чтобы выяснить, какая песня у тебя в библиотеке.
Поддерживается поиск по текстам песен на 72 языках.
Установка и запуск
AudioMuse-AI можно запустить несколькими способами:
- С помощью Docker: требуется Docker и Docker Compose. После их установки ты можешь развернуть AudioMuse-AI всего за несколько минут с помощью следующих команд:
cp deployment/.env.example deployment/.env
docker compose -f deployment/docker-compose.yaml up -d- Для macOS просто перемести в Applications и убери флажок карантина.
- Для Linux используй .deb или .rpm пакеты с установкой как root, но запускай как обычный пользователь.
- Для Windows просто распакуй архив и запусти приложение из терминала.
Ограничения и требования
AudioMuse-AI имеет минимальные требования к аппаратному обеспечению:
- 4-ядерный процессор Intel с поддержкой AVX2 или ARM.
- 8 ГБ оперативной памяти.
- NVMe SSD для хранения данных.
Важно учесть, что проект требует PostgreSQL версии 15, и использование других версий может вызвать ошибки.
Поддержка и документация
Дополнительная информация о проекте доступна в [документации](docs), где ты найдешь описание архитектуры, алгоритмов и стратегии развертывания. Также там есть детали о подключении к различным музыкальным серверам и FAQ.
Надеюсь, этот разбор поможет тебе понять, стоит ли попробовать AudioMuse-AI для оптимизации управления музыкальной библиотекой!
Радар проекта: 82 из 100 — зрелый и живой проект
- Импульс 37 ≈ 6 звёзд в день
- Темп разработки 98 266 коммитов за 12 недель
- Зрелость 91 проекту 18 месяцев, больше 100 релизов
- Сообщество 65 41 участник, 168 форков
- Свежесть 96 последний коммит — 7 дней назад
- Быстрый старт 100 есть: команда установки, Docker, сайт/демо, примеры
- Готовность к продакшену 90 релиз v3.7.1, автосборка, тесты
- Безопасность и доверие 80 лицензия AGPL-3.0, SECURITY.md
- Документация 97 README 14.7 тыс. знаков, 9 разделов, папка docs
- Экосистема 68 10 подписчиков на обновления, 18 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 07.11.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: NeptuneHub/AudioMuse-AI →
