Clasificador de Géneros Musicales IA

Acerca del Clasificador de Géneros Musicales IA

Esta herramienta utiliza un modelo de IA de deep learning entrenado con más de 2 millones de canciones para clasificar música en 400+ estilos en 14 géneros. Impulsado por TensorFlow.js, todo el procesamiento ocurre localmente en tu navegador para máxima privacidad.

¿Cómo funciona la clasificación de géneros musicales con IA?

La herramienta utiliza una red neuronal convolucional (CNN) entrenada en la base de datos de música Discogs. Extrae características mel-spectrogram de tu audio y las compara con patrones aprendidos de millones de canciones para identificar los géneros y estilos más probables.

¿Qué géneros y estilos pueden ser detectados?

La IA puede identificar 400+ estilos musicales en 14 géneros principales: Blues, Clásica, Electrónica (House, Techno, Dubstep, etc.), Folk/World/Country, Funk/Soul/R&B (incluyendo Contemporary R&B, Neo Soul), Hip Hop (Trap, Boom Bap, etc.), Jazz, Latina (Reggaeton, Salsa, etc.), Pop (K-pop, J-pop, etc.), Reggae, Rock (Metal, Punk, Indie, etc.) y más.

¿Puede esta herramienta detectar música R&B?

¡Sí! A diferencia de clasificadores básicos, esta IA puede detectar con precisión R&B y estilos relacionados incluyendo Contemporary R&B, Neo Soul, New Jack Swing, Rhythm & Blues y Soul. Estos se categorizan bajo el género principal 'Funk / Soul'.

¿Qué tan precisa es la clasificación IA?

El modelo logra alta precisión en el conjunto de datos Discogs. Funciona mejor en canciones con características de género claras. Para canciones de géneros mixtos, muestra distribuciones de probabilidad en múltiples estilos, lo cual es más informativo que una sola etiqueta.

¿Qué formatos de audio son soportados?

Todos los formatos de audio comunes son soportados incluyendo MP3, WAV, OGG, AAC, M4A, FLAC, OPUS y más. Se pueden procesar archivos de hasta 100MB. La herramienta analiza hasta 60 segundos de audio desde el medio de la pista.

¿Están seguros mis datos de audio?

¡Sí! Todo el procesamiento ocurre localmente en tu navegador usando TensorFlow.js. Tus archivos de audio nunca se suben a ningún servidor. El modelo de IA se descarga una vez y se ejecuta completamente en tu dispositivo.

¿Por qué el primer análisis es más lento?

El modelo de IA (~50MB) necesita descargarse e inicializarse en el primer uso. Los análisis posteriores son mucho más rápidos ya que el modelo se almacena en memoria. El modelo también se 'calienta' con una predicción de prueba para optimizar el rendimiento de GPU.

¿Cuál es la diferencia entre género y estilo?

El género es la categoría amplia (ej: Electrónica, Hip Hop). El estilo es el subgénero específico (ej: Deep House, Trap). La herramienta muestra ambos: los estilos más detectados y cómo se agregan en géneros principales.

¿Puedo ver cómo cambia el género a lo largo de la pista y exportar los resultados?

Sí. Cada ventana de análisis se asigna a un instante real, así que la Línea de tiempo de géneros muestra el género, estilo y confianza principales de cada segmento: ideal para distinguir una intro de un drop o un outro, marcar puntos de cue o dividir popurrís. Puedes exportar toda la línea de tiempo más el top 10 de estilos en CSV o JSON para hojas de cálculo, un DAW, una base de datos de catálogo o el etiquetado de playlists de DJ/biblioteca. Todo se genera localmente; nada se sube.

¿Cómo funciona el análisis técnicamente (frecuencia de muestreo, bandas mel, ventana)?

El audio se convierte a mono, se remuestrea a 16 kHz y se transforma en un mel-espectrograma logarítmico con 96 bandas mel (tramas de 512 muestras, salto de 256), igual que la entrada de Discogs EffNet. El modelo procesa parches solapados de 128 tramas; las predicciones se promedian para el resultado global y se guardan por parche para la línea de tiempo. Por defecto se analizan hasta 60 segundos del centro de la pista, lo que captura la sección principal manteniendo la inferencia rápida. Considera fuertes los estilos por encima de un 20-30% de confianza y usa la distribución completa para material de géneros mixtos.