Beets: ferramenta de gerenciamento de mídia para aficionados por música

• Beets é uma ferramenta open source de gerenciamento musical que organiza e corrige automaticamente os metadados de coleções de música
• Usa o banco de dados MusicBrainz para complementar automaticamente informações de álbuns, faixas e outros dados, além de oferecer várias ferramentas de manipulação e busca
• Por meio de uma arquitetura de plugins, é possível importar ou calcular diversos metadados, como capas de álbuns, letras, gênero, tempo, ReplayGain e impressões digitais de áudio
• Oferece recursos como detecção de faixas duplicadas, verificação de faixas ausentes, conversão de formatos de áudio e reprodução em navegador web
• Como é fácil desenvolver plugins diretamente em Python, oferece um ambiente de gerenciamento musical com alta extensibilidade e personalização

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Visão geral do Beets

• Beets é uma ferramenta de automação para gerenciamento musical projetada para organizar uma coleção inteira de uma só vez
  • Cataloga a coleção e usa o banco de dados MusicBrainz para melhorar automaticamente os metadados
  • Depois disso, oferece um conjunto variado de ferramentas para manipular e acessar a música

Principais recursos

• Com uma estrutura extensível baseada em plugins, é possível realizar praticamente qualquer tarefa de gerenciamento musical
  • Importa ou calcula todos os metadados necessários (capa de álbum, letras, gênero, tempo, ReplayGain e impressão digital de áudio)
  • Busca metadados em MusicBrainz, Discogs e Beatport, ou os estima com base no nome do arquivo e na impressão digital de áudio
  • Faz transcodificação de áudio para converter arquivos ao formato desejado
  • Oferece detecção de faixas duplicadas e de faixas ausentes
  • Permite navegar e reproduzir por uma interface gráfica em navegadores compatíveis com HTML5 Audio

Extensibilidade e desenvolvimento

• Se o Beets não oferecer o recurso desejado, é possível escrever plugins facilmente em Python
  • Com conhecimentos básicos de Python, já dá para adicionar novas funcionalidades

Instalação e primeiros passos

• Comando de instalação: pip install beets
• Após a instalação, é possível fazer a configuração inicial consultando o guia Getting Started
• As atualizações podem ser acompanhadas pela conta @beets no Fosstodon

Resumo

• Beets é uma ferramenta de gerenciamento musical com organização automática de metadados, extensibilidade por plugins e acessibilidade via web
• Em combinação com o ecossistema Python, permite personalização amigável para desenvolvedores e é uma solução útil tanto para amantes de música quanto para usuários técnicos

[GN⁺]

Comentários do Hacker News

• Para quem diz que parte da própria coleção não existe em nenhum DB, a melhor solução é adicionar diretamente ao Musicbrainz
  Na prática, adicionar itens ao Musicbrainz é uma tarefa bem simples e divertida.
  No caso de lançamentos de streaming ou do Bandcamp, basta colocar a URL no Harmony e ele resolve quase tudo automaticamente
  O Musicbrainz consegue representar quase qualquer tipo de dado relacionado a música, e tudo é oferecido sob licença livre. A maioria das edições é aplicada automaticamente, e só algumas passam por um processo de votação de 7 dias

  • Mas eu não concordo com a premissa de que todo metadado musical precisa estar em um DB global
    Na minha coleção há muito material pessoal, como faixas híbridas editadas por mim, gravações de shows de amigos e capturas de áudio de jogos
    Esse tipo de coisa faz mais sentido ser gerenciado com a minha própria taxonomia. É como não dar para colocar um caderno de esboços sem ISBN numa biblioteca
  • Nossa, eu deveria ter conhecido o Harmony antes. Passei dois meses preenchendo o Musicbrainz manualmente e acabei desistindo

• Sofri bastante para importar minha biblioteca musical para o beets
  Álbuns comerciais não dão problema, mas lançamentos não comerciais e gravações de fãs não se encaixam bem no modelo e consomem muito tempo
  Mesmo assim, o beets é uma ótima ferramenta. Só que, quanto mais você se afasta de lançamentos comerciais, maior fica a dificuldade

  • Resolvi variações de álbuns comerciais que não estavam no Bandcamp ou no Musicbrainz adicionando eu mesmo ao Musicbrainz. Ainda recebo notificações de edições em itens que adicionei há 10 anos
  • No caso de gravações de fãs ou CD-Rs DIY, como não existe metadado padrão, acho melhor simplesmente importar como está. Depois que você passa da primeira importação, o beets vira uma ferramenta excelente
  • Tenho curiosidade sobre que ferramenta as pessoas usam hoje para gerenciar biblioteca musical. Na era do streaming, queria voltar a sentir a diversão da curadoria manual
  • Existe o plugin de autotag do Bandcamp beetcamp, então o primeiro problema fica parcialmente resolvido
  • Marcar CDs de música clássica sempre foi difícil. Como o app de música clássica da Apple fez isso bem, penso em me inspirar nessa abordagem

• Se você usa um servidor de streaming como o Navidrome, recomendo beets-alternatives
  Ele permite sincronizar e converter partes da biblioteca em outra estrutura, então, por exemplo, dá para manter álbuns com vários discos em pastas separadas por disco e ainda atender às exigências do servidor de streaming

  • Um dos meus projetos favoritos é o beets-flask
    Dá para configurar um pipeline de importação automática com UI web, e também gerenciar facilmente as etapas manuais
  • Tenho curiosidade de saber como as pessoas gerenciam arte de capa com o beets-alternatives

• Eu odeio a tag de gênero (genre). Ela simplifica demais e é ambígua
  Também é difícil saber como classificar uma banda como R.E.M.. Acho que só coisas como “ao vivo” ou “trilha sonora” têm algum significado real

  • Gênero é como um volume no espaço das músicas. Dá para atribuir vários gêneros ao mesmo tempo, e também ajustá-los por votação, como no site colaborativo rateyourmusic.com
  • Eu acho que rotular por gênero não é ruim. Dizer “gosto de post hardcore, me recomenda algo parecido” é muito mais eficiente.
    O problema é só que ‘alternative’ mudou de significado com o passar das épocas
  • King Gizzard and the Lizard Wizard — gênero: sim
  • Também não gosto de tags de gênero, então fico feliz em ver isso
  • Para artista eu não acho tão útil, mas no nível de álbum acho útil sim. Eu importo dados do RYM com rymscrap e uso como metadado expandido

• Depois de passar alguns dias ajustando a configuração do beets, fiquei completamente satisfeito
  Meu fluxo de trabalho é: comprar álbum no Bandcamp → baixar o zip → rodar beet import
  Aí o beets descompacta automaticamente, faz o matching com o Musicbrainz, atualiza os metadados e organiza a estrutura dos arquivos

  • Eu uso quase do mesmo jeito. Deixo o beets resolver a maior parte e complemento no Picard quando algo falha
  • Mas o beets não sobrescreve o que foi corrigido no Picard?

• Testei o beets porque dizem que ele combina bem com o Navidrome, mas para o meu uso a relação esforço-benefício era baixa, então acabei desistindo
  Hoje quase não faço tagging e estou procurando alternativas que permitam criar playlists instantâneas com base em pastas, como no KDE Elisa

• Alguém sabe como automatizar o ripping de CDs dentro do fluxo de trabalho do beets?

• Gosto do beets, mas quero manter os gêneros só em categorias amplas, sem detalhar demais
  Só que o autotag acaba gerando centenas de subgêneros específicos

  • Dá para resolver ativando lastgenre canonicalization e definindo count=1
  • Eu resolvo isso mantendo uma whitelist curta no plugin lastgenre
  • Também tenho esse problema. Tags como “Post Rock Jazz Fusion” não servem para nada
    Em músicas como clássica, que têm várias versões, a estrutura de tagging focada em música popular acaba dificultando as coisas

• Dei uma olhada no beets, mas como ele é muito voltado para automação, não parece combinar bem com álbuns recém-lançados
  Hoje eu faço tagging manual no MusicBee e depois copio para o servidor Navidrome
  Fico na dúvida se o beets se encaixaria no meu fluxo de trabalho

  • Eu também uso MusicBee e organizo tudo conforme as regras do Discogs, com base nas tags do Bandcamp
    Por causa da experiência horrível com tags bagunçadas da época do CDDB, acabei personalizando tudo manualmente
    Tentei migrar para FLAC, mas a correspondência com os metadados MP3 existentes era complexa demais, então desisti. No fim cheguei à conclusão de que “320k já basta”
  • Consigo me virar bem só com as tags atuais, então não uso beets
  • Dá para fazer isso com Picard ou Foobar também, mas o beets permite autotag baseado em nome de arquivo e integração com o Navidrome
  • Se você adiciona lançamentos novos com frequência, vai ter que cadastrá-los diretamente no MusicBrainz. Eu já adicionei 2.697 lançamentos até agora

• Gosto das funcionalidades do beets, mas em importações grandes faltam indicador de progresso e estabilidade
  É frustrante perder o estado do progresso quando há uma falha.
  Seria ótimo ter um worker que detectasse música nova e processasse tudo automaticamente em segundo plano
  Antes o betanin fazia esse papel, mas parece ter sido substituído pelo wrtag
  Mesmo assim, depois da importação o modo de funcionamento do beets é bem eficaz