Durch Zufall stieß ich im F-Droid Store auf Audile. Es handelt sich um eine App, die Lieder analysiert (erkennt) und dann Informationen zu den Liedern anzeigt. Im Endeffekt handelt es sich um eine Alternative zur bekannten App Shazam, die inzwischen zu Apple gehört.
In GitHub heißt die App MusicRecognizer und wurde von Aleksey Saenko entwickelt. Lizenziert ist sie mit GPL-3.0 und wurde zuletzt am 20.11.2023 aktualisiert.
Aleksey Saenko schreibt auf GitHub, dass er die App entwickelt, um seine Coding-Fähigkeiten zu verbessern. Über Unterstützung, auch beim Übersetzen, freut sich Aleksey. Um die Lieder analysieren zu können, greift die App auf die Datenbank von AudD per API zurück, die über 80 Millionen Songs beinhaltet.
Um die App uneingeschränkt nutzen zu können, benötigt man einen API-Token, den man erhält, wenn man sich bei AudD registriert. Für die Registrierung benötigt man lediglich eine E-Mail-Adresse und ein Passwort. Ich war etwas skeptisch, wie der Service kostenlos sein kann, aber AudD hat auch kostenpflichtige Services im Angebot und finanziert sich vermutlich darüber.
Um die Musikerkennung zu starten, drückt man einfach auf den großen, blauen Knopf. Nach wenigen Sekunden hat die App das Lied erkannt und zeigt das Lied mit Albumcover und Künstler an. Unter den Angaben hat man die Möglichkeit direkt zu Spotify, Napster, YouTube, Apple Music etc. zu hüpfen und das Lied dort zu öffnen, wobei die Möglichkeiten nicht bei allen Liedern gleich sind.
Seine abgerufenen Lieder kann man sich jederzeit in der Bibliothek anzeigen lassen. Sollte man gerade keine Internetverbindung haben, kann das Lied analysiert werden, wenn wieder Internet vorhanden ist.
In den Einstellungen kann man u.a. die gespeicherten Offline-Aufnahmen verwalten, den API-Token eingeben, das Aussehen (hell, dunkel, System) einstellen, bestimmen welche Service-Links zu Spotify & Co. angezeigt werden soll.
Fazit:
Die Erkennung funktioniert sehr gut. Auch im Auto auf der Autobahn -nein, ich bin nicht währenddessen gefahren-, mit lauteren Umgebungsgeräuschen und relativ leiser Musik oder wenn man das Mikrofon an die Hörmuschel des Kopfhörers hält, ohne lauter zu drehen. Die App bzw. die Datenbank hat jedes Lied erkannt, auch von Künstlern, die vielleicht nicht sehr bekannt sind.
Nachtrag vom 28.11.2023:
Nach fünf Tagen weiterer Nutzung musste ich nun feststellen, dass Audile bzw. AudD tatsächlich nicht kostenfrei ist. Aleksey Saenko schreibt auch auf GitHub, dass der Dienst von AudD nicht kostenlos ist. Ohne API-Token sind eingeschränkte Abfragen möglich, aber AudD kann diese Praxis jederzeit einen Riegel vorschieben. Folgende Preise sind bei AudD aufgeführt:
0+ requests per month - $5 per 1000 requests;
100 000 requests per month - $450;
200 000 requests per month - $800;
500 000 requests per month - $1800.
Auf Deutsch: 0+ Anfragen monatlich - $5 Dollar per 1000 Anfragen;
100.000 Anfragen monatlich - $450;
200.000 Anfragen monatlich - $800;
500.000 Anfragen monatlich - $1.800.
Ich möchte mich herzlich bei den Lesenden entschuldigen. Als ich den Artikel geschrieben habe, fand ich die Informationslage unübersichtlich. Aus irgendeinem Grund habe ich nicht durchgeblickt. Auf keinen Fall habe ich hier absichtlich unsauber gearbeitet.
Fazit 2:
Grundsätzlich finde ich $5 im Monat nicht viel, wenn man den Service regelmäßig nutzt. Mehr als 1000 Anfragen hat der Durchschnittsnutzer wohl nicht. Die Frage für mich ist, welchen Nutzen hat man zusätzlich, vor allem, wenn man auf die Alternative Shazam schaut. Seit der Übernahme durch Apple soll sich der Datenschutz verbessert haben. Welche Daten Apple aktuell sammelt, weiß ich nicht. Laut Schnellcheck von mobilsicher.de sind bei Shazam zwei Tracker vorhanden. Audile hat laut F-Droid keinen Tracker. Meine Vermutung ist daher, dass Audile einen besseren Datenschutz hat. Apple wird mit Sicherheit auch einen Nutzen aus dem Dienst Shazam ziehen wollen, wenn er den Nutzern kostenfrei zur Verfügung steht.
Ich werde auf jeden Fall noch beobachten, wie sich das Abfrageverhalten ohne API-Token verhält und werde meine Erfahrung hier in den nächsten Tagen noch nachtragen, dann aber ohne extra Update-Artikel.
Quellen:
Mit dem Ambient Music Mod kann man unter Verwendung von Shizuku Googles Now Playing nachrüsten, was komplett lokal funktioniert. Nur die automatische Erkennung (ohne manuelles Triggern) geht bei mir nicht. (Ging aber früher mal und sollte EIGENTLICH auch gehen).
Das Problem ist dee Energiesparmodus.
Hallo, das sieht mir nach einem Trail-Token aus. Also bei meinem Account.
Hallo Pauli, was ist denn ein Trail-Token?
Hallo, "Plan: Trial The trial is active till December 6, 2023." Das meinte ich :)
Wow. Danke für den Tipp. Seit meinem Wechsel zu Graphene OS (erst vor zwei Monaten) dachte ich, dass ich auf Shazam für immer verzichten muss. Damit kann ich zwar deutlich besser leben, als ich am Anfang dachte, aber wenn es eine Alternative gibt, werde ich sie in den kommenden Monaten auf jeden Fall mal ausprobieren. Vielen Dank für den Artikel.
Hello! I'm the developer of Audile, and I'm glad to see your posts about this app! Indeed, token dependency may not be attractive to users. In a typical scenario, a developer would purchase a single token for the app, turning it into a paid app or incorporating ads. But I didn't have the goal of making money from this app (and I personally hate ads in applications), so the app relies on the user to obtain a token. I really wanted this app to be completely free, independent of proprietary services, and supported by the community. Unfortunately, I haven't found an appropriate music recognition service. There is AcousticID, but it doesn't work with noisy recordings, and their website states that it's primarily for file recognition on disk. There is also Audiotag, but when I experimented with it half a year ago, its recognition was much worse than AudD. It's also possible to consider relying on the Shazam server, but it's not totally free, it would only increase the recognition limit. It's not clear why we would need it when we can use Shazam app directly. At least, Audd is an alternative, since the services rely on different data bases. If anyone has ideas on how to resolve this issue, feel free to open a discussion on the Audile GitHub repository, and we can discuss it there.