Estas IA te ayudarán a encontrar música parecida a la que te gusta

Las 5 mejores IA para encontrar música parecida a la que te gusta

A todos nos pasa que en cierto momento ya hemos escuchado las mismas canciones una y otra vez hasta el cansancio y terminamos queriendo algo nuevo. Es muy difícil pedirle a alguien que nos dé recomendaciones musicales, ya que es posible que tomen más en consideración sus propios gustos en lugar de los tuyos. Justamente por eso te traemos las 5 mejores IA para encontrar música parecida a la que te gusta.

Si lo que quieres es encontrar más música que se parezca a la que ya escuchas o que tenga al menos la misma vibra, puedes hacer uso de estas IA. Cada una de estas funciona de forma diferente, así que seguramente al menos una te funcionara bien y se acoplará a tus plataformas de streaming musical favoritas.

Moodify, la plataforma que se conecta con tu Spotify para recomendarte canciones

moodify

Si ya te cansaste de pedirle canciones al Oráculo Musical de Spotify, puedes hacer uso de Moodify para encontrar canciones que tengan una vibra similar a la que te gusta. Para hacer eso solo tienes que ingresar en su página oficial, sincronizar tu Spotify con Moodify y reproducir cualquier canción que te gusta en Spotify. De inmediato, en la página web, empezarán a aparecer recomendaciones de canciones parecidas a la que estás escuchando.

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Visitar | Moodify

AI Song Recommender, una IA que te ayudará a crear una playlist con canciones parecidas

ai song recommender

Cuando conoces a un nuevo artista o te gusta mucho la música de una banda, quieres escuchar música que se parezca a la de ese artista o esa banda. Para eso puedes hacer uso de AI Song Recommender, que como su nombre lo indica, es un recomendador de canciones que funciona con IA. Lo único que tienes que hacer es poner el nombre de una canción que te gusta en su caja de chat y presionar en Go. Y así de simple, la IA te hará una playlist llena de recomendaciones que podrían interesarte.

Visitar | AI Song Recommender

Similarity Search de Universal, una herramienta que analiza una canción para darte recomendaciones

similarity search

Al crearte una cuenta en la página de Universal Production Music, tienes acceso a Similarity Search, una IA que te recomienda canciones basándose en fragmentos de temas que ya existen. Para que Similarity Search te recomiende canciones lo único que tienes que hacer es presionar en el icono con dos círculos conectados junto a la barra de búsqueda de UPM. Allí podrás cargar un enlace a una canción que te guste o subir un archivo MP3. La IA analizará un fragmento de la canción y te recomendará temas similares.

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Visitar | Universal Production Music

Maroofy, una IA para conocer canciones perfecta para los usuarios de Apple Music

maroofy

Maroofy funciona de una forma bastante similar a otras opciones en esta lista, ya que se basa en una canción que esté en su catálogo musical y que tú digas que te gusta, para darte varias recomendaciones similares. Además de darte una larga lista de recomendaciones, la IA también te dará un enlace de cada tema para que lo puedas escuchar en Apple Music, así que es bastante conveniente.

Visitar | Maroofy

Gnoosic, tu ayudante para descubrir nueva música

gnoosic

La dinámica con Gnoosic es un poco diferente, ya que esta IA no te pide canciones específicas, te pide que le digas el nombre de 3 de tus bandas preferidas para darte recomendaciones de otros artistas que podrían interesarte. Además de decirte que bandas podrían interesarte, te mostrará ventanas que te llevaran a listas de reproducción en Spotify de esas mismas recomendaciones, así que vale la pena probar esta IA.

Visitar | Gnoosic

Eso es todo por ahora con esta lista de las 5 mejores IA para encontrar música parecida a la que te gusta. Esperamos que te haya gustado y que puedas ampliar tu conocimiento musical y quizás incluso descubrir géneros musicales que ni siquiera sabias que existían. Si tienes alguna duda o crees que hay alguna IA que no mencionamos y que valdría la pena agregar a esta lista, déjanoslo saber en la sección de comentarios.