概述
大多数录了多年音频的人，无论是有旧 demo 的音乐人、有未用录音的播客制作者还是采集环境音的现场录音师，硬盘里都塞满了多年未听的文件。AudioMuse 解决了这个问题：它是一款 AI 工具，分析你的本地音频库，帮你找到忘记拥有的东西。
AudioMuse 是一款开源 AI 应用，对本地音频文件执行声音分析。它从每首曲目中提取速度、调性、音色、能量和情绪等特征，然后为其建立索引以支持智能搜索。用户无需按文件名浏览，而是可以按声音特征搜索："找与这首相似的曲目"或"显示所有 90 BPM 以下的黑暗环境录音"。
怎么用
AudioMuse 扫描用户指定的音频文件目录（WAV、MP3、FLAC 等常见格式）。对每个文件运行特征提取管道，分析频谱内容、节奏模式、和声结构和动态范围。这些特征存储在本地索引中。
搜索界面接受文字查询（"有钢琴的欢快爵士"）和参考曲目（"找更多像这样的"）。AI 计算查询与索引库之间的相似度分数，返回排序结果。由于处理在本地完成，音频数据不会离开用户机器。
核心功能
- 本地处理。 所有分析在设备上运行。音频文件永不离开用户电脑。
- 声音特征提取。 分析每首曲目的速度、调性、音色、能量、情绪和数十种其他声学特征。
- 相似度搜索。 使用参考曲目在库中查找声音相似的文件。
- 文字搜索。 按情绪（"黑暗"）、乐器（"钢琴"）、速度（"慢"）或任意组合查询。
- 开源。 代码在 GitHub 公开，支持定制和社区贡献。
适合谁
有大量未用录音、demo 和采样库的音乐人和制作人。有数小时已录制但未整理的录音的播客制作者。管理数千条环境录音的声音设计师和现场录音师。本地音频收藏太大无法手动浏览的任何人。
局限
- 仅本地。 AudioMuse 是桌面应用而非云服务。需要本地存储和处理能力。
- 需要设置。 用户须安装软件、指向音频目录并等待初始索引扫描。
- 特征提取准确性。 声音分析对鲜明音乐特征效果好，但环境音、无调性音乐或重度处理的音频可能不一致。
- 无云同步。 没有跨设备库同步。每个安装索引自己的本地文件。
AudioMuse 在 GitHub 开源。
