Beets: una herramienta de gestión de medios para amantes de la música

• Beets es una herramienta de gestión musical de código abierto que organiza y corrige automáticamente los metadatos de una colección musical
• Aprovecha la base de datos de MusicBrainz para completar automáticamente información de álbumes, canciones y más, y ofrece diversas herramientas de manipulación y búsqueda
• Mediante una arquitectura de plugins, puede obtener o calcular distintos metadatos como portadas de álbum, letras, género, tempo, ReplayGain y huellas acústicas
• Incluye funciones como detección de pistas duplicadas, verificación de pistas faltantes, conversión de formatos de audio y reproducción desde el navegador web
• Como permite desarrollar plugins fácilmente en Python, ofrece un entorno de gestión musical con alta extensibilidad y personalización

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Descripción general de Beets

• Beets es una herramienta de automatización para la gestión musical diseñada para organizar una colección musical de una sola vez
  • Cataloga la colección y usa la base de datos de MusicBrainz para mejorar automáticamente los metadatos
  • Después ofrece un variado conjunto de herramientas para manipular y acceder a la música

Funciones principales

• Su estructura extensible basada en plugins permite realizar casi cualquier tarea de gestión musical
  • Puede obtener o calcular todos los metadatos necesarios (portadas de álbum, letras, género, tempo, ReplayGain, huellas acústicas)
  • Puede importar metadatos desde MusicBrainz, Discogs y Beatport, o inferirlos a partir del nombre de archivo y la huella acústica
  • Permite transcodificación de audio para convertir archivos al formato deseado
  • Ofrece funciones de detección de pistas duplicadas y pistas faltantes
  • Permite explorar y reproducir mediante una interfaz gráfica en navegadores web compatibles con HTML5 Audio

Extensibilidad y desarrollo

• Si Beets no incluye la función que necesitas, puedes escribir plugins fácilmente en Python
  • Con conocimientos básicos de Python es posible añadir nuevas funciones

Instalación y primeros pasos

• Comando de instalación: pip install beets
• Después de la instalación, se puede realizar la configuración inicial consultando la guía Getting Started
• Las actualizaciones pueden seguirse a través de la cuenta @beets en Fosstodon

Resumen

• Beets es una herramienta de gestión musical con organización automática de metadatos, extensibilidad mediante plugins y accesibilidad basada en la web
• Su integración con el ecosistema de Python permite una personalización amigable para desarrolladores, y lo convierte en una solución útil tanto para aficionados a la música como para usuarios técnicos

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Comentarios de Hacker News

• Para quienes dicen que parte de su colección no existe en ninguna base de datos, la mejor solución es agregarla directamente a Musicbrainz
  De hecho, agregar entradas en Musicbrainz es una tarea bastante fácil y divertida.
  En el caso de lanzamientos en streaming o de Bandcamp, si pones solo la URL en Harmony, casi todo se resuelve automáticamente
  Musicbrainz puede representar casi cualquier dato relacionado con música y todo se ofrece bajo una licencia libre. La mayoría de las ediciones se aplican automáticamente, y solo algunas pasan por un proceso de votación de 7 días

  • Pero no estoy de acuerdo con la idea de que todo el metadata musical deba estar en una base de datos global
    En mi colección hay mucho material personal, como tracks híbridos editados por mí, grabaciones de conciertos de amigos o capturas de audio de juegos
    Ese tipo de cosas conviene administrarlas con mi propio sistema de clasificación. Es como no poder meter una libreta de bocetos sin ISBN en una biblioteca
  • Vaya, ojalá hubiera conocido Harmony antes. Me pasé dos meses llenando Musicbrainz manualmente y al final me rendí

• Me costó bastante importar mi biblioteca musical a beets
  Los álbumes comerciales no dan problema, pero los lanzamientos no comerciales o grabaciones de fans no encajan bien en el modelo y toman mucho tiempo
  Aun así, beets es una gran herramienta. Solo que, cuanto más te alejas de los lanzamientos comerciales, más difícil se vuelve

  • Las variantes de álbumes comerciales que no estaban en Bandcamp o Musicbrainz las resolví agregándolas yo mismo a Musicbrainz. Todavía recibo notificaciones de cambios en entradas que añadí hace 10 años
  • Con grabaciones de fans o CD-R DIY, como no existe metadata estándar, creo que es mejor importarlos tal cual. Una vez que pasas la primera importación, beets de verdad es una herramienta excelente
  • Me da curiosidad qué herramientas usa la gente hoy para administrar su biblioteca musical. En esta era del streaming, quiero volver a sentir el gusto de curar mi colección a mano
  • Existe el plugin de autoetiquetado de Bandcamp beetcamp, así que el primer problema se resuelve en cierta medida
  • Etiquetar CDs de música clásica siempre ha sido difícil. La app de clásica de Apple lo resolvió bastante bien, así que pienso tomar ese enfoque como referencia

• Si usas un servidor de streaming como Navidrome, recomiendo beets-alternatives
  Permite sincronizar y convertir partes de la biblioteca con otra estructura, así que, por ejemplo, puedes mantener los álbumes multidisco en carpetas separadas por disco y al mismo tiempo adaptarlos a lo que pide el servidor de streaming

  • Uno de mis proyectos favoritos es beets-flask
    Te permite configurar un pipeline de importación automática con una UI web, y también manejar fácilmente los pasos manuales
  • Me pregunto cómo administra el arte de álbum [beets-alternatives]

• Odio las etiquetas de género (genre). Simplifican demasiado y son ambiguas
  Ni siquiera está claro cómo clasificar a una banda como R.E.M.. Solo cosas como “live” o “soundtrack” me parecen realmente útiles

  • El género es como un volumen dentro del espacio de canciones. Puedes asignar varios géneros al mismo tiempo, y también ajustarlos por votación, como en un sitio colaborativo como rateyourmusic.com
  • No creo que etiquetar por género sea algo malo. Decir “me gusta el post hardcore, recomiéndame algo parecido” es mucho más eficiente.
    Lo que pasa es que ‘alternative’ ha cambiado de significado según la época
  • King Gizzard and the Lizard Wizard — género: sí
  • También me cae bien encontrar a alguien más que odia las etiquetas de género
  • Para artistas no me sirve mucho, pero a nivel álbum sí me parece útil. Yo importo datos de RYM con rymscrap y los uso como metadata expandida

• Después de pasar varios días afinando la configuración de beets, quedé completamente satisfecho
  Mi flujo de trabajo es comprar un álbum en Bandcamp → descargar el zip → ejecutar beet import
  Entonces beets se encarga automáticamente de descomprimir, hacer match con Musicbrainz, actualizar metadata y ordenar la estructura de archivos

  • Yo también lo uso casi igual. beets hace la mayor parte, y lo que no puede resolver lo complemento con Picard
  • Pero entonces, ¿beets no sobrescribe lo que corregiste en Picard?

• Probé beets porque decían que encajaba bien con Navidrome, pero para mi uso al final lo dejé porque el beneficio no justificaba el esfuerzo
  Ahora casi no etiqueto nada y estoy buscando una alternativa que permita armar playlists al vuelo basadas en carpetas, como KDE Elisa

• ¿Alguien sabe cómo automatizar el ripeo de CD dentro del flujo de trabajo de beets?

• Me gusta beets, pero quiero evitar que los géneros se vuelvan demasiado específicos y quedarme solo con categorías amplias
  Pero el autoetiquetado termina generando cientos de subgéneros detallados

  • Puedes resolverlo activando lastgenre canonicalization y configurando count=1
  • Yo lo resolví poniendo una whitelist corta en el plugin lastgenre
  • A mí me pasa lo mismo. Etiquetas como “Post Rock Jazz Fusion” no sirven para nada
    En música con múltiples versiones, como la clásica, la estructura de etiquetado centrada en música popular complica mucho las cosas

• Estuve viendo beets, pero como está centrado en la automatización, no me parece que encaje muy bien con álbumes recién salidos
  Por ahora hago etiquetado manual en MusicBee y luego copio al servidor Navidrome
  Me pregunto si beets encajaría en mi flujo de trabajo

  • Yo también uso MusicBee y organizo todo según las reglas de Discogs a partir de las etiquetas de Bandcamp
    Después de las malas experiencias con etiquetas desastrosas en la época de CDDB, terminé personalizando todo a mano
    Intenté reemplazar todo por FLAC, pero hacer match con la metadata existente de mis MP3 era demasiado complicado y me rendí. Al final llegué a la conclusión de que “320k es suficiente”
  • Con las etiquetas actuales ya puedo administrar bien mi biblioteca, así que no uso beets
  • También se puede con Picard o Foobar, pero beets permite autoetiquetado basado en nombres de archivo e integración con Navidrome
  • Si agregas lanzamientos nuevos con frecuencia, tienes que registrarlos directamente en MusicBrainz. Yo ya he añadido 2,697 lanzamientos hasta ahora

• Me gustan las funciones de beets, pero en importaciones masivas le falta indicador de progreso y estabilidad
  Da pena que, si hay un choque, se pierda el estado del progreso.
  Estaría bueno tener un worker que detecte música nueva y la procese automáticamente en segundo plano
  Antes betanin hacía ese papel, pero ahora parece que lo reemplazó wrtag
  Aun así, después de la importación, la forma de trabajar de beets funciona bastante bien