Beets: alat pengelolaan media untuk penggemar musik sejati

• Beets adalah alat pengelolaan musik open source yang secara otomatis merapikan dan memperbaiki metadata koleksi musik
• Memanfaatkan basis data MusicBrainz untuk melengkapi informasi album, lagu, dan lainnya secara otomatis, serta menyediakan beragam alat manipulasi dan pencarian
• Melalui struktur plugin, dapat mengambil atau menghitung berbagai metadata seperti album art, lirik, genre, tempo, ReplayGain, sidik jari audio
• Mendukung fitur seperti deteksi trek duplikat, pemeriksaan trek yang hilang, konversi format audio, dan pemutaran berbasis browser web
• Karena mudah mengembangkan plugin sendiri dengan Python, Beets menawarkan lingkungan pengelolaan musik yang sangat fleksibel dan mudah dikustomisasi

---

Ikhtisar Beets

• Beets adalah alat otomatisasi pengelolaan musik yang dirancang untuk merapikan koleksi musik sekaligus
  • Mengatalogkan koleksi dan secara otomatis meningkatkan metadata menggunakan basis data MusicBrainz
  • Setelah itu, menyediakan berbagai set alat untuk memanipulasi dan mengakses musik

Fitur utama

• Dengan arsitektur ekstensi berbasis plugin, hampir semua tugas pengelolaan musik dapat dilakukan
  • Mengambil atau menghitung semua metadata yang diperlukan (album art, lirik, genre, tempo, ReplayGain, sidik jari audio)
  • Mengambil metadata dari MusicBrainz, Discogs, Beatport dan lainnya, atau memperkirakannya berdasarkan nama file dan sidik jari audio
  • Mengubah ke format yang diinginkan melalui audio transcoding
  • Menyediakan fungsi deteksi trek duplikat dan trek yang hilang
  • Dapat menelusuri dan memutar melalui antarmuka grafis di browser web yang mendukung HTML5 Audio

Ekstensibilitas dan pengembangan

• Jika Beets tidak mendukung fungsi yang diinginkan, Anda dapat dengan mudah menulis plugin dalam Python
  • Dengan pengetahuan dasar Python saja, fitur baru dapat ditambahkan

Instalasi dan memulai

• Perintah instalasi: pip install beets
• Setelah instalasi, konfigurasi awal dapat dilakukan dengan merujuk ke panduan Getting Started
• Pembaruan dapat dipantau melalui akun @beets di Fosstodon

Ringkasan

• Beets adalah alat pengelolaan musik dengan perapian metadata otomatis, ekstensibilitas plugin, dan aksesibilitas berbasis web
• Dikombinasikan dengan ekosistem Python, Beets memungkinkan kustomisasi yang ramah pengembang dan menjadi solusi yang berguna bagi pecinta musik maupun pengguna teknis

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Bagi orang yang bilang sebagian koleksi mereka tidak ada di DB mana pun, solusi terbaik adalah menambahkannya langsung ke Musicbrainz
  Faktanya, menambahkan entri ke Musicbrainz itu cukup mudah dan menyenangkan
  Untuk rilisan streaming atau Bandcamp, cukup masukkan URL ke Harmony dan sebagian besar proses akan berjalan otomatis
  Musicbrainz bisa merepresentasikan hampir semua data terkait musik, dan semuanya tersedia dengan lisensi bebas. Sebagian besar edit diterapkan otomatis, dan hanya sebagian yang melalui proses voting selama 7 hari

  • Tapi saya tidak setuju dengan asumsi bahwa semua metadata musik harus masuk ke DB global
    Di koleksi saya ada banyak materi pribadi seperti track hibrida hasil edit sendiri, rekaman pertunjukan teman, atau capture suara game
    Hal-hal seperti ini memang lebih tepat dikelola dengan sistem klasifikasi saya sendiri. Sama seperti buku sketsa tanpa ISBN yang tidak bisa dimasukkan ke perpustakaan
  • Wah, saya seharusnya tahu soal Harmony dari dulu. Saya pernah mengisi Musicbrainz manual selama dua bulan lalu menyerah

• Saya cukup bersusah payah saat mengimpor pustaka musik saya ke beets
  Album komersial tidak masalah, tapi rilisan nonkomersial atau rekaman penggemar tidak cocok dengan modelnya sehingga memakan banyak waktu
  Meski begitu, beets adalah alat yang luar biasa. Hanya saja, makin jauh dari rilisan komersial, makin sulit prosesnya

  • Varian album komersial yang tidak ada di Bandcamp atau Musicbrainz saya atasi dengan menambahkannya sendiri ke Musicbrainz. Saya bahkan masih menerima notifikasi edit untuk entri yang saya tambahkan 10 tahun lalu
  • Untuk rekaman penggemar atau CD-R DIY, menurut saya lebih baik diimpor apa adanya karena tidak ada metadata standar. Setelah tahap impor pertama lewat, beets benar-benar alat yang hebat
  • Saya penasaran orang-orang sekarang memakai alat apa untuk mengelola pustaka musik. Di era streaming, saya ingin merasakan lagi kesenangan kurasi manual
  • Ada plugin auto-tagging Bandcamp bernama beetcamp, jadi masalah pertama agak terbantu
  • Tagging CD klasik memang selalu sulit. Aplikasi klasik Apple menanganinya dengan baik, jadi saya ingin mencontoh pendekatan itu

• Jika memakai server streaming seperti Navidrome, saya merekomendasikan beets-alternatives
  Plugin ini bisa menyinkronkan dan mengonversi sebagian pustaka ke struktur lain, jadi misalnya Anda bisa tetap menyimpan album multi-disk dalam folder per disk sambil tetap memenuhi kebutuhan server streaming

  • Salah satu proyek favorit saya adalah beets-flask
    Dengan web UI, Anda bisa menyiapkan pipeline impor otomatis dan juga mudah mengelola langkah manual
  • Saya penasaran bagaimana orang mengelola album art dengan beets-alternatives

• Saya benci tag genre. Terlalu menyederhanakan dan ambigu
  Bahkan sulit menentukan band seperti R.E.M. harus diklasifikasikan sebagai apa. Menurut saya yang bermakna hanya hal seperti “live” atau “soundtrack”

  • Genre adalah semacam volume dalam ruang lagu. Beberapa genre bisa ditetapkan sekaligus, dan bisa juga disesuaikan lewat voting seperti di situs crowd-sourced rateyourmusic.com
  • Saya rasa pelabelan genre tidak buruk. Jauh lebih efisien mengatakan “saya suka post hardcore, rekomendasikan yang mirip”
    ‘alternative’ hanya berubah makna seiring zaman
  • King Gizzard and the Lizard Wizard — genre: ya
  • Saya juga tidak suka tag genre, jadi senang melihat pendapat ini
  • Untuk level artis memang kurang berguna, tapi di level album menurut saya bermanfaat. Saya memakai rymscrap untuk mengambil data RYM dan memakainya sebagai metadata tambahan

• Setelah beberapa hari menyempurnakan konfigurasi beets, saya jadi sepenuhnya puas
  Workflow saya adalah membeli album di Bandcamp → unduh zip → jalankan beet import
  Lalu beets akan otomatis mengekstrak, mencocokkan dengan Musicbrainz, memperbarui metadata, sampai merapikan struktur file

  • Saya juga memakainya hampir dengan cara yang sama. Sebagian besar ditangani beets, dan yang tidak bisa saya lengkapi dengan Picard
  • Tapi bukankah perubahan yang dibuat di Picard akan ditimpa oleh beets?

• Saya sempat mencoba beets karena katanya cocok dengan Navidrome, tapi untuk kebutuhan saya manfaatnya tidak sebanding dengan usaha, jadi akhirnya saya menyerah
  Sekarang saya hampir tidak melakukan tagging, dan sedang mencari alternatif seperti KDE Elisa yang bisa membuat playlist spontan berbasis folder

• Ada yang tahu cara mengotomatiskan ripping CD ke dalam workflow beets?

• Saya suka beets, tapi ingin genre tidak terlalu terpecah dan hanya memakai kategori yang luas
  Namun auto-tagging malah membuat ratusan genre yang sangat rinci

  • Ini bisa diatasi dengan menyalakan lastgenre canonicalization dan mengatur count=1
  • Saya mengatasinya dengan menaruh whitelist singkat pada plugin lastgenre
  • Saya juga mengalami masalah yang sama. Tag seperti “Post Rock Jazz Fusion” tidak berguna
    Musik seperti klasik yang punya banyak versi juga sulit karena struktur tagging-nya berpusat pada musik pop

• Saya sudah melihat-lihat beets, tapi karena sangat berfokus pada otomatisasi, rasanya kurang cocok untuk album yang baru dirilis
  Saat ini saya melakukan tagging manual di MusicBee lalu menyalinnya ke server Navidrome
  Saya penasaran apakah beets cocok dengan workflow saya

  • Saya juga memakai MusicBee, dan merapikannya mengikuti aturan Discogs berdasarkan tag Bandcamp
    Karena pengalaman buruk dengan tag yang berantakan di era CDDB dulu, saya jadi terbiasa mengustomisasi sendiri
    Saya sempat ingin mengganti semuanya ke FLAC, tapi mencocokkan dengan metadata MP3 lama terlalu rumit sehingga saya menyerah. Akhirnya saya sampai pada kesimpulan bahwa “320k sudah cukup”
  • Tag yang sekarang pun sudah cukup untuk dikelola, jadi saya tidak memakai beets
  • Ini juga bisa dilakukan dengan Picard atau Foobar, tetapi beets mendukung auto-tagging berbasis nama file dan integrasi Navidrome
  • Jika Anda sering menambahkan rilisan baru, Anda harus mendaftarkannya langsung ke MusicBrainz. Saya sendiri sudah menambahkan 2.697 rilisan sejauh ini

• Saya suka fitur-fitur beets, tetapi saat impor massal ia kurang dalam hal indikator progres dan stabilitas
  Sayang sekali status progres bisa hilang saat terjadi crash
  Akan bagus jika ada worker yang otomatis memproses di background saat musik baru terdeteksi
  Dulu betanin menjalankan peran itu, tapi sekarang tampaknya sudah digantikan oleh wrtag
  Meski begitu, setelah tahap impor, cara kerja beets cukup efektif