AudioMuse-AI
AudioMuse-AI verwendet akustische Analysen, um vergessene Songs wiederzuentdecken, versteckte Verbindungen in deiner Musiksammlung aufzudecken und intelligente Playlists für Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby und Plex zu erstellen: keine Metadaten oder externen Dienste erforderlich.
Erstellen Sie personalisierte Musik-Playlists und entdecken Sie vergessene Songs aus Ihrer Bibliothek, ohne Songdetails angeben zu müssen.
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AudioMuse-AI hat 2.3k Sterne auf GitHub. Es wurde 137-mal geforkt. AudioMuse-AI ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2025 aktiv entwickelt. AudioMuse-AI ist unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: clap, docker, emby, jellyfin.
Was ist AudioMuse-AI?
AudioMuse-AI verwendet akustische Analysen, um vergessene Songs wiederzuentdecken, versteckte Verbindungen in deiner Musiksammlung aufzudecken und intelligente Playlists für Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby und Plex zu erstellen: keine Metadaten oder externen Dienste erforderlich.
Ist AudioMuse-AI Open Source?
AudioMuse-AI ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der AGPL-3.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist AudioMuse-AI kostenlos?
Ja. AudioMuse-AI ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht AudioMuse-AI?
AudioMuse-AI ist unter der AGPL-3.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist AudioMuse-AI geschrieben?
AudioMuse-AI ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/neptunehub-audiomuse-ai.html)
