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Beets 是一个专为那些强迫性人格(obsessive-compulsive)又痴迷音乐的 geek 打造的媒体库管理系统。
Beets 的目标是让你一次性整理所有的音乐集合(collection),它会为你的音乐分目录,自动改善涉及的元数据(metadata),提供一束管理和访问音乐的数据的工具;
源代码项目放在:
https://github.com/sampsyo/beets这里是一个 Beets 智能的 tag 收集器工作的示例:
$ beet import ~/music/ladytron
Tagging:
Ladytron - Witching Hour
(Similarity: 98.4%)
* Last One Standing -> The Last One Standing
* Beauty -> Beauty*2
* White Light Generation -> Whitelightgenerator
* All the Way -> All the Way...
由于 Beets 最初是被设计为一个库,所以它几乎可以做你能想象到的在音乐库上能做的事,通过
插件,Beets 变成了一个
百宝箱(panacea)。
- 取得或者计算所有可能需要的元数据(metadata): 专辑封面(album art) , 歌词(lyrics) 流派(genres) 速度 (tempos) 回放增益(ReplayGain) levels, or 声音指纹(acoustic fingerprints) .
- 从 MusicBrainz Discogs , 或者 Beatport 中取得元数据(metadata)。或者从歌曲的文件名或者声音指纹(acoustic fingerprints)去猜想;
- 把 音频转码 成其他你喜欢的格式;
- 检查库中的重复的歌曲和专辑,或者检查那些空专辑;
- 清理过于粗糙复制的标签,听起来没前几个酷;
- 从文件元数据(metadata)中嵌入和抽取专辑封面信息;
- 通过浏览器浏览你的音乐库,在支持 HTML5 Audio 的浏览器上还可以直接播放;
- 从命令行上分析音乐文件的元数据(metadata);
- 在支持 MPD 协议的音乐播放器上播放库中的音乐,能支持非常多的接口;
如果 Beets 还不支持你想要的东西,而且你也懂一点点 Python 的话,要
写一个插件自己去实现是非常的容易的。