AudioMuse-AI
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.
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AudioMuse-AI tiene 2.5k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 145 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.
¿Qué es AudioMuse-AI?
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 de código abierto?
AudioMuse-AI es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia AGPL-3.0.
¿AudioMuse-AI es gratis?
Sí. AudioMuse-AI es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo. Su licencia AGPL-3.0 es un copyleft fuerte: toda versión modificada que distribuya — incluso ofrecida como servicio en línea — debe publicarse bajo la misma licencia.
¿Bajo qué licencia está AudioMuse-AI?
AudioMuse-AI está disponible bajo la licencia AGPL-3.0.
¿En qué lenguaje está escrito AudioMuse-AI?
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://olud.ai/project/neptunehub-audiomuse-ai.html)
