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AI工具

AudioMuse音乐发现插件

基于 C# · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:audiomuse-ai-plugin
⭐ 112 Stars 🍴 9 Forks 💻 C# 📄 AGPL-3.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
Jellyfin插件音乐发现AI分析即时混音开源
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:AudioMuse音乐发现插件 是一款优质的AI工具。AI 综合评分 8.2 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的AI工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

AudioMuse音乐发现插件 是一款基于 C# 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是Jellyfin插件、音乐发现、AI分析、即时混音领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
AudioMuse音乐发现插件 依赖 C# 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 C# 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 AudioMuse音乐发现插件 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

Jellyfin音乐服务器的AI增强插件,通过声学分析技术实现智能音乐发现和即时混音生成。适合音乐爱好者和Jellyfin用户,提升个人音乐库的探索体验和推荐质量。

AudioMuse音乐发现插件 是一款基于 C# 开发的开源工具,专注于 Jellyfin插件、音乐发现、AI分析 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 112
开发语言
C#
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
AGPL-3.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
AI工具
Forks
9

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Jellyfin音乐服务器的AI增强插件,通过声学分析技术实现智能音乐发现和即时混音生成。适合音乐爱好者和Jellyfin用户,提升个人音乐库的探索体验和推荐质量。

AudioMuse音乐发现插件 是一款基于 C# 开发的开源工具,专注于 Jellyfin插件、音乐发现、AI分析 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin
cd audiomuse-ai-plugin

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
audiomuse-ai-plugin --help

# 基本运行
audiomuse-ai-plugin [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# audiomuse-ai-plugin 配置说明
# 查看配置选项
audiomuse-ai-plugin --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export AUDIOMUSE_AI_PLUGIN_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 55/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Prerequisites

  • A running Jellyfin server
  • An existing AudioMuse-AI deployment (in its own container)

Installation and Configuration

  • Go on Jellyfin > Control Panel > Plugin Catalog
  • Click on the gear-shaped settings icon on the top on the page to add a new manifest
  • Add the AudioMuse AI manifest: https://raw.githubusercontent.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin/master/manifest.json
  • Going back on Plugin Catalog youl will now show the plugin under the General section. Click on it and then install.
  • RESTART JELLYFIN
  • Now go back to the list of plugin installed, and you just need to configure the URL to reach AudioMuse-AI container, for example: http://192.168.3.14:8000

Build yourself

If you want download the repo, do some change and then re-build locally, here the steps:

* Download the repo locally and do your change

git clone https://github.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin.git

* go in the root folder of the repo and run this command:

dotnet restore && dotnet publish -c Release -o ./publish

* The only file that you need is this one, you can ignore all the other:

Jellyfin.Plugin.AudioMuseAi.dll
In this build-yourself scenario you will need to copy&past the dll in an AudioMuse-AI directory under plugin manully.

IF instead you fork this repo, there is an automated workflow that automatically build when you add a new tag from git:

git tag v0.0.6-alpha        
git push origin v0.0.6-alpha

Requirements: For compiling the actual version of the repo you need dotnet-sdk-8.0, new version could require something newer, on Ubuntu/Debian install in this way:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y dotnet-sdk-8.0

Usage

For Developer: Once Jellyfin is back online, the AudioMuse-AI middleware will be loaded automatically. Your applications can now call Jellyfin’s API endpoints directly so no additional proxying through the AudioMuse-AI service is required.

For the final user: In the scheduled task section you will find all the AudioMuse AI tasks. You can wait for their schedule or launch them manually (the first time it is recommended to manually launch them). The InstantMix functionality is reachable as usual by clicking on a specific Artist, Album, Song or Playlist with the right button and selecting the Instant Mix functionality.

API CALL EXAMPLE

Below some API call example that you can run from linux cli, just remember to put in YOUR-JELLYFIN-URL:PORT and YOUR-JELLYFIN-API-TOKEN. For integration in a front-end you probably will not need the token because you will use the login session of the user.

For a more complete documentation rembemer to see the AudioAMuse-AI repo and also remember that the AudioMuse-AI API have an apiddocs that you can use like http://YOUR-AUDIOMUSE-URL:PORT/apidocs/.

The aims is to replicate them 1:1, if this dosen't happen please feel a detailed issue (maybe with an example of call directly to AudioMuse-AI API and the different call to the AudioMuse-AI-Plugin API for check).

Screenshots

Here are a few glimpses of AudioMuse AI Plugin in action

Plugin Configurations page

Screenshot of AudioMuse AI Plugin's web interface showing the configuration page.

AudioMuse AI-Plugin - The Jellyfin AudioMuse AI plugin

<p align="center"> <img src="https://github.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin/blob/master/audiomuseai.png?raw=true" alt="AudioMuse-AI Logo" width="480"> </p>

AudioMuse-AI-Plugin is a Jellyfin plugin that integrates core AudioMuse-AI features into the Jellyfin front-end. It also provides a 1:1 API mapping, allowing front-end developers to interact directly with Jellyfin endpoints for seamless integration.

For the end-user the plugin directly integrate in Jellyfin this scheduled task: Analysis task: By default scheduled daily Clustering task: By default scheduled weekly * Sonic Fingerprint task: By default scheduled weekly

Front-End tested with the plugin are: Integrated Jellyfin web frontend and official mobile app Finamp - iOS/Android open source mobile app; Jellify - iOS/Android open source mobile app, more information here: https://github.com/Jellify-Music/App/issues/1175 Symfonium - Androind closed source mobile frontend. More informetion on Symfonium forum or here: https://symfonium.app/news/version-1330/ * Feishin - Web opensource frontend, more information here: https://github.com/jeffvli/feishin/issues/1675

Other frontnend not in this list could also work by using the below API.

IMPORTANT NOTE: > * After installation, the AudioMuse-AI-Plugin must be configured with the correct AudioMuse-AI endpoint. Make sure the AudioMuse-AI core container application is also deployed, as the plugin depends on it.

The full list or AudioMuse-AI related repository are: > AudioMuse-AI: the core application, it run Flask and Worker containers to actually run all the feature; > AudioMuse-AI Helm Chart: helm chart for easy installation on Kubernetes; > AudioMuse-AI Plugin for Jellyfin: Jellyfin Plugin; > AudioMuse-AI Plugin for Navidrome: Navidrome Plugin; > * AudioMuse-AI MusicServer: Open Subosnic like Music Sever with integrated sonic functionality.

Plugin Tasks page

Screenshot of AudioMuse AI Plugin's web interface showing the tasks page.

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-12

专业的音乐发现插件,声学分析技术创新,社区活跃度良好。架构清晰,C#实现稳定可��,适合音乐服务器深度用户。

⚡ 核心功能

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

该工具使用 AGPL-3.0 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft,网络服务端使用也需开源,SaaS 使用受限。

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❓ 常见问题 FAQ

支持Jellyfin兼容的主流格式,包括MP3、FLAC、AAC等。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,AudioMuse音乐发现插件 是一款质量优秀的AI工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

📚 深入学习 AudioMuse音乐发现插件
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🌐 原始信息
原始名称 audiomuse-ai-plugin
Topics Jellyfin插件音乐发现AI分析即时混音开源
GitHub https://github.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin
License AGPL-3.0
语言 C#
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/NeptuneHub/audiomuse-ai-plugin

收录时间:2026-06-12 · 更新时间:2026-06-12 · License:AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。