O artista e curador musical milanês ti es lançou a Diggercamp, uma nova plataforma de descoberta musical baseada em inteligência artificial, criada para ajudar utilizadores a encontrar temas de música eletrónica underground e lançamentos independentes com base na semelhança sonora, e não em algoritmos de popularidade ou etiquetas de género.
A ferramenta permite colar links de plataformas como YouTube, Bandcamp ou SoundCloud, bem como fazer upload de ficheiros de áudio, para encontrar músicas com características acústicas semelhantes. Em vez de depender de géneros, hábitos de escuta ou métricas de popularidade, a Diggercamp analisa diretamente elementos do som,como ritmo, textura, energia e timbre, para recomendar temas com um perfil sonoro próximo.
Segundo o criador, a plataforma já conta com mais de dois milhões de temas, com dezenas de milhares de novas adições diárias provenientes de fontes independentes, incluindo Bandcamp, canais curados no YouTube e Revibed. O catálogo está atualmente centrado em estilos como techno, trance, electro, dub techno e acid, mas há planos para expandir para géneros como jazz, reggae, hip-hop, ambient e funk.
No campo tecnológico, a Diggercamp combina análise de áudio tradicional com o CLAP, um modelo de áudio desenvolvido pela Microsoft Research, que permite criar uma espécie de “compreensão semântica” do som.
Cada tema é convertido numa impressão digital matemática, sendo depois comparada com a base de dados através de um sistema de similaridade por cosseno, que mede o quão próximas são entre si em termos sonoros.
A plataforma inclui ainda três modos de pesquisa — Standard, Deep Match e Surprise Me, pensados para diferentes níveis de precisão e descoberta musical.
Para ti es, o objetivo não é substituir a cultura tradicional de “digging” musical, mas ampliá-la com novas ferramentas.
A Diggercamp está atualmente gratuita durante o período de lançamento, embora estejam previstos planos pagos ainda este ano.
Mariana Cruz