Новый инструмент для диггеров Diggercamp: ИИ ищет музыку по её ДНК

Для многих любителей электронной музыки поиск новых треков давно является отдельным хобби. Кто-то часами листает Bandcamp, кто-то следит за YouTube-каналами и виниловыми магазинами, а кто-то надеется на удачу в рекомендациях стриминговых сервисов. Новый проект Diggercamp предлагает другой подход: искать музыку не по жанровым ярлыкам и популярности, а по самому звуку.

Платформа, созданная миланским музыкантом и куратором ti es, использует анализ аудио и технологии искусственного интеллекта, чтобы находить композиции со схожим характером звучания. Пользователю достаточно вставить ссылку на трек с YouTube, Bandcamp или SoundCloud либо загрузить аудиофайл, после чего система подберёт музыкально близкие записи.

В отличие от привычных алгоритмов, которые опираются на теги, прослушивания и пользовательские предпочтения, Diggercamp изучает ритм, текстуры, тембр, энергетику и другие звуковые характеристики. По сути, каждый трек получает собственный «звуковой отпечаток», который затем сравнивается с миллионами других записей.

Сейчас база платформы насчитывает более двух миллионов треков, причём ежедневно пополняется тысячами новых релизов из независимых источников. Пока основной акцент сделан на техно, транс, электро, даб-техно и эйсид, однако в будущем каталог планируют расширить за счёт джаза, эмбиента, фанка, регги и хип-хопа.

Создатели подчёркивают, что не пытаются заменить традиционный диггинг. Скорее наоборот — сделать вход в бесконечную музыкальную кроличью нору чуть шире. Для тех, кто устал от однообразных рекомендаций стриминговых сервисов и ищет действительно неожиданные находки, идея выглядит весьма любопытно.