AudioMuse-AI utiliza análisis sonoro para redescubrir canciones olvidadas, descubrir conexiones ocultas en tu biblioteca musical y generar listas de reproducción inteligentes para Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby y Plex: no se requieren metadatos ni servicios externos.
Crea listas de reproducción de música personalizadas y redescubre canciones olvidadas de tu biblioteca sin necesidad de detalles de las canciones.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasAudioMuse-AI utiliza análisis sonoro para redescubrir canciones olvidadas, descubrir conexiones ocultas en tu biblioteca musical y generar listas de reproducción inteligentes para Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby y Plex: no se requieren metadatos ni servicios externos.
AudioMuse-AI tiene 2.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 137 veces. AudioMuse-AI está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2025. AudioMuse-AI está disponible bajo la licencia AGPL-3.0. Sus temas principales son: clap, docker, emby, jellyfin.
AudioMuse-AI utiliza análisis sonoro para redescubrir canciones olvidadas, descubrir conexiones ocultas en tu biblioteca musical y generar listas de reproducción inteligentes para Navidrome, Jellyfin, LMS, Lyrion, Emby y Plex: no se requieren metadatos ni servicios externos.
AudioMuse-AI es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia AGPL-3.0.
Sí. AudioMuse-AI es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
AudioMuse-AI está disponible bajo la licencia AGPL-3.0.
AudioMuse-AI está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/neptunehub-audiomuse-ai.html)