Detector de BPM rápido, privado e preciso. Solte qualquer arquivo de áudio e obtenha uma estimativa de tempo em segundos, com pontuação de confiança e sugestões de metade/dobro de tempo. Roda 100% localmente no seu navegador.
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MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A, WebM
Descubra o que torna esta ferramenta poderosa — e privada.
Calculamos um envelope de ataques no estilo fluxo espectral e depois executamos uma autocorrelação sobre ele, buscando o pico periódico mais forte na faixa 50–220 BPM. É a mesma ideia central das principais bibliotecas de detecção de BPM em produção.

Sempre que uma faixa estiver de fato a 70 BPM mas soar como 140 (ou vice-versa), o Detector de BPM também mostra as opções em metade / dobro de tempo para você escolher a que combina com sua intuição musical.

Mixes completos, stems isolados de bateria ou baixo, loops, gravações ao vivo — o detector é agnóstico ao formato. Envie a parte da faixa com o pulso rítmico mais claro para obter o melhor resultado.

Passe um lote de arquivos soltos pelo Detector de BPM e cole os resultados no editor de tags do seu DJ software — muito mais rápido do que esperar o app de DJ analisar arquivo por arquivo.

Tudo o que você precisa saber sobre esta ferramenta.
Em músicas modernas guiadas por bateria, o BPM informado costuma ficar a 1 BPM da intenção do produtor. Faixas rubato, clássicas ou extremamente esparsas são mais difíceis — a pontuação de confiança indica o quão periódica é a base rítmica.
A autocorrelação trava na periodicidade mais forte, que em músicas com bateria pesada costuma ser a caixa em 2 e 4 (dobro do tempo) ou um padrão de meio compasso (metade do tempo). Mostramos ambas as alternativas ao lado da estimativa principal.
Não. Tudo roda no seu navegador via Web Audio API. Sem contato com servidor, sem conta.
Solte uma de cada vez — o detector é rápido o suficiente para processar uma faixa a cada poucos segundos. Um modo em lote dedicado está no roadmap.
Qualquer formato que seu navegador consiga decodificar — MP3, WAV, FLAC, OGG Vorbis / Opus, M4A / AAC, WebM.
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