‘Mousai’ es una aplicación de reconocimiento de canciones para Linux

La próxima vez que desee identificar una canción que escuche en un programa de televisión, película u otro video, proporcione Mousai atrás.

Mousai por SeaDve es una aplicación de reconocimiento de canciones para escritorio Linux (y lleva el nombre de la antigua diosa griega de la canción y la música). Construido en GTK y aprovechando la API de reconocimiento de canciones AudD, Mousai es básicamente Shazam para Linux.

Abra Mousai, presione el botón ‘escuchar’, reproduzca la canción que desea identificar (idealmente cerca del micrófono de su computadora portátil), espere unos segundos y bam: le indica el nombre de la canción y quién la interpreta.

Aplicación de reconocimiento de canciones de Mousai que se escucha en el escritorio de Linux
Bip, bip

La aplicación es ideal para identificar una canción que escuchó en un programa de televisión, un anuncio o una película, o cuando está trabajando en una cafetería y la radio de la tienda reproduce una pista que tengo para saber más sobre.

A veces estoy viendo un programa de televisión en mi computadora portátil y escucho una canción que me gusta mucho, pero no tengo idea de quién la canta. Mi método de referencia para averiguar quién canta una canción es bastante analógico: memoriza algunas líneas de la letra y luego búscalas en Google con la palabra «letra» agregada y espero que no haya demasiados resultados coincidentes.

Pero con Mousai puedo seleccionar el audio de mi escritorio como fuente de audio, dejar que la aplicación escuche y descubrir cómo se llama la canción y quién la interpreta.

Aplicación de reconocimiento de canciones de Mousai en el escritorio de Linux
Mousai tiene una interfaz de usuario simple

Mousai usa el API de AudD, que tiene una tarifa limitada. Esto significa que solo puede usarlo para ‘escuchar’ un puñado de canciones todos los días de forma gratuita. ¿Necesitar más? Puede registrarse para obtener su propia clave API y usarla dentro de la aplicación. Tenga en cuenta que AudD tiene su propio política de privacidad que debe consultar antes de usar esta aplicación o registrarse para obtener acceso a la API.

Mousai también incorpora un par de « comodidades » adicionales, como la capacidad de escuchar extractos de canciones previamente identificadas y acceder a una página web llena de enlaces para reproducir una canción en su totalidad en servicios populares de transmisión de música, incluido Spotify.

Enlace rápido para transmitir la canción coincidente

Mousai está completamente bajo demanda; no permanece ‘escuchando’ en segundo plano como lo hacen aplicaciones similares para Windows y macOS, lo cual es una buena ventaja.

Entonces, ¿qué tan bien funciona?

Tomé la última versión de la aplicación de Flathub y la probé en mi escritorio Fedora Rawhide (usando GNOME 40.3). Obtuve una tasa de coincidencia del 100% al probar canciones de artistas establecidos. De Spice Girls para Gloria recién descubierta consiguió todas y cada una de las pistas que probé exactamente bien, la primera vez, en cuestión de segundos.

Pero, ¿qué pasa cuando probé cosas menos populares?

No se encontró la aplicación de reconocimiento de canciones de Mousai para la canción de escritorio de Linux
Mousai no es perfecto

Aquí los resultados fueron mixtos.

Mousai no pudo identificar pistas de algunas de las bandas de pop-punk menos convencionales que escucho, pero coincidió correctamente con otras. Lo reciente parecía ser la ruta más indicativa hacia el fracaso; cuanto más nueva es una canción, es menos probable que la API de AudD la identifique.

Si planea ‘probar’ Mousai lanzando el lado B más oscuro o la grabación perdida que pueda encontrar, prepárese para ver el «Perdón. La canción no fue reconocida ” cuadro de diálogo – y tenga en cuenta que las coincidencias fallidas consumen su asignación diaria de coincidencias gratuitas.

Instalar Mousai en Linux

Mousai es un software gratuito de código abierto disponible en Flathub:



Consigue Mousai en Flathub

El código fuente y las instrucciones de compilación están disponibles en GitHub si te apetece el desafío de ejecutarlo con la compilación oficial de Flatpak.

gracias @KiveyGaming

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