swing-bpm 0.4.0

Automatic BPM detection optimized for swing & jazz music

swing-bpm

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Automatic BPM detection optimized for swing & jazz music.

Standard BPM detectors often misidentify fast swing tempos (180+ BPM) as half-tempo. swing-bpm solves this with a hybrid detection algorithm that combines onset analysis with Predominant Local Pulse (PLP), achieving 100% accuracy on an 80-song test set spanning 80–304 BPM.

Install

macOS

1. Install Python 3.9+ (if not already installed):

   brew install python
   

2. Download and install swing-bpm:

   git clone https://github.com/Geono/swing-bpm.git
   cd swing-bpm
   pip3 install .
   

Windows

1. Install Python 3.9+ from python.org. Check "Add Python to PATH" during installation.

2. Install Git for Windows if you don't have it.

3. Open Command Prompt or PowerShell, then:

   git clone https://github.com/Geono/swing-bpm.git
   cd swing-bpm
   pip install .
   

   If you don't have Git, you can download the ZIP instead, extract it, and run pip install . inside the folder.

Update

To update to the latest version:

cd swing-bpm
git pull
pip3 install .

If you installed with pipx:

cd swing-bpm
git pull
pipx install --force .

Usage

Tag all music files in a folder:

# macOS
swing-bpm ~/Music/swing/

# Windows
swing-bpm "C:\Users\YourName\Music\swing"

This will recursively scan all subdirectories and for each file:

1. Detect BPM for each file
2. Rename files with a [BPM] prefix (e.g., [174] Tea For Two.mp3)
3. Write BPM to audio metadata (ID3 TBPM for MP3/WAV, Vorbis comment for FLAC)

Options

swing-bpm ./music/ --dry-run       # Preview without changes
swing-bpm ./music/ --no-rename     # Metadata only, don't rename
swing-bpm ./music/ --no-metadata   # Rename only, don't write metadata
swing-bpm ./music/ --tag-title     # Prepend [BPM] to title metadata
swing-bpm ./music/ --overwrite     # Re-detect already tagged files
swing-bpm track1.mp3 track2.flac   # Process specific files

The --tag-title option prepends [BPM] to the title metadata tag (e.g., ID3 TIT2). This is useful for DJ software like Mixxx that displays the title from metadata — you can see the BPM directly in the title column. If a file has no title metadata, the filename is used as a fallback.

Supported formats

• MP3
• FLAC
• WAV

How it works

The problem

Most BPM detectors work by finding repeated rhythmic patterns in audio. In swing jazz, beats 1 and 3 of each bar carry heavy accents from the rhythm section, while beats 2 and 4 are lighter. At fast tempos (180+ BPM), detectors often lock onto those strong accents on 1 and 3, which repeat at half the actual tempo — so a 200 BPM song gets detected as 100 BPM.

The solution: a 4-stage hybrid approach

Stage 1: Base detection

We use librosa.beat.beat_track() to find an initial tempo estimate. This works well for slow-to-mid tempos but frequently returns half-tempo for fast songs.

Stage 2: Onset ratio analysis

Onset = a sudden burst of energy in the audio, like a drum hit, a horn accent, or a piano chord attack. We measure onset strength at each detected beat and compare it to the onset strength at the midpoints between beats.

If the true tempo is double what was detected, those midpoints are actually real beats — so they'll have strong onsets too. We calculate the ratio: midpoint onset strength / on-beat onset strength.

• Ratio < 0.27 → midpoints are quiet, detected tempo is correct
• Ratio > 0.33 → midpoints have strong hits, true tempo is 2x
• Ratio 0.27–0.33 → ambiguous, need a tiebreaker

Stage 3: PLP tiebreaker

For borderline cases, we use PLP (Predominant Local Pulse) — an algorithm that tracks how the perceived "pulse" of the music evolves over time, frame by frame. Unlike beat tracking which commits to a single global tempo, PLP independently estimates the local pulse at each moment, then we take the median. This gives a second opinion that reliably resolves the ambiguous cases where onset ratio alone can't decide.

Stage 4: PLP stability guard (new in v0.2.0)

When the base tempo is slow (< 105 BPM), the onset ratio can be misleadingly high — walking bass, piano comping, and vocal phrasing fill the space between beats with continuous energy, even though no real beats exist at the midpoints. To prevent false doubling, we check the PLP stability (standard deviation of local pulse estimates). If PLP median is close to the doubled tempo and PLP is moderately stable (std ≤ 55), we trust the doubling. Otherwise, a high PLP std (> 40) means PLP cannot find a consistent fast pulse, confirming the song is genuinely slow — and the doubling is rejected.

Test results

Tested on 80 swing/jazz tracks with human-verified BPM labels (80–304 BPM). All detected values fall within ±10 BPM of the true tempo.

Additionally validated against 417 human-labeled tracks (80–304 BPM): 99.3% within ±10 BPM, with an average absolute error of 3.2 BPM.

Full test results (80 songs, 100% accuracy)

True BPM	Detected	Diff	Artist	Title
80	81	+1	Eyal Vilner	Don't You Feel My Leg
82	83	+1	Eyal Vilner	Tell Me Pretty Baby
100	96	-4	Eyal Vilner	After The Lights Go Down Low
107	108	+1	Helen Humes	Sneaking Around With You
114	117	+3	Eyal Vilner	Will You Be My Quarantine?
116	123	+7	Lou Rawls	Just Squeeze Me (But Don't Tease Me)
118	117	-1	Brooks Prumo Orchestra	Blue Lester
120	117	-3	Eyal Vilner	Call Me Tomorrow, I Come Next Week
125	123	-2	Eyal Vilner	Just A Lucky So And So
126	129	+3	Mint Julep Jazz Band	Exactly Like You
127	123	-4	Frank Sinatra	You Make Me Feel So Young
128	129	+1	Eyal Vilner	I Don't Want to be Kissed
128	129	+1	The Griffin Brothers	Riffin' With Griffin'
128	129	+1	Shirt Tail Stompers	Oh Me, Oh My, Oh Gosh
130	136	+6	Lou Rawls	I'd Rather Drink Muddy Water
133	123	-10	Louis Jordan	No Sale
134	136	+2	The Treniers	Drink Wine, Spo-Dee-O-Dee
134	136	+2	Fred Mollin, Blue Sea Band	Shoo Fly Pie And Apple Pan Dowdy
134	136	+2	Naomi & Her Handsome Devils	Take It Easy Greasy
135	136	+1	Indigo Swing	The Best You Can
138	136	-2	Benny Goodman	What Can I Say After I Say I'm Sorry
139	136	-3	Louis Jordan	Cole Slaw (Sorghum Switch)
140	136	-4	Count Basie	Things Ain't What They Used To Be
143	136	-7	George Williams	Celery Stalks At Midnight
153	152	-1	Roy Eldridge	Jump Through the Window
155	161	+6	Brooks Prumo Orchestra	Broadway
155	161	+6	Illinois Jacquet	What's This
156	161	+5	The Griffin Brothers	Shuffle Bug
160	152	-8	Count Basie	Swingin' The Blues
161	161	+0	Mercer Ellington	Steppin' Into Swing Society
162	161	-1	Eyal Vilner	Blue Skies
166	167	+1	Ella Fitzgerald	Mack The Knife (Live)
167	161	-6	Count Basie	Fair And Warmer
170	172	+2	Count Basie & His Orchestra	Sweets
170	178	+8	Duke Ellington, Johnny Hodges	Villes Ville Is the Place, Man
171	172	+1	Johnny Hodges	Something to Pat Your Foot To
173	178	+5	Duke Ellington	Let's Get Together
174	172	-2	Eyal Vilner	Bumpy Tour Bus
174	172	-2	Eyal Vilner	Tea For Two
176	178	+2	Eyal Vilner	T'aint What You Do
180	185	+5	Eyal Vilner	I Want Coffee
181	191	+10	Bud Freeman's Summa Cum Laude Orchestra	You Took Advantage Of Me
182	178	-4	Eyal Vilner	I Love The Rhythm in a Riff
182	178	-4	The Glenn Crytzer Orchestra	Jive at Five
182	185	+3	Harry James And His Orchestra	Trumpet Blues and Cantabile
182	191	+9	Bud Freeman's Summa Cum Laude Orchestra	You Took Advantage Of Me
190	191	+1	Illinois Jacquet	Bottom's Up
190	199	+9	Eyal Vilner	Chabichou
190	191	+1	Tommy Dorsey	Well Git It
192	199	+7	The Griffin Brothers	Blues With A Beat
192	191	-1	Freddie Jackson	Duck Fever
195	191	-4	Earl "Fatha" Hines	Hollywood Hop
195	199	+4	The Griffin Brothers	Blues With A Beat
195	199	+4	Count Basie	It's Sand, Man
195	199	+4	Chick Webb	Lindyhopper's Delight
196	191	-5	Naomi & Her Handsome Devils	I Know How To Do It
203	199	-4	Ella Fitzgerald, Chick Webb	I Want To Be Happy
205	199	-6	Jack McVea & His Orchestra	Ube Dubie
205	199	-6	Jonathan Stout & His Campus Five	Wholly Cats
207	215	+8	Brooks Prumo Orchestra	Dinah
210	207	-3	—	Diga Diga Doo
210	215	+5	Artie Shaw	Oh! Lady, Be Good
210	207	-3	Harry James	Trumpet Blues And Cantabile
212	207	-5	Count Basie & His Orchestra	Fantail
215	215	+0	—	Riff Time
216	215	-1	Benny Goodman	Jam Session 1936
220	225	+5	—	Jammin' the Blues
222	225	+3	—	Clap Hands, Here Comes Charlie
225	225	+0	—	Harlem Jump
227	225	-2	—	Sing You Sinners
228	235	+7	Earl Hines	The Earl
230	225	-5	Eyal Vilner	Lobby Call Blues
230	235	+5	Brooks Prumo Orchestra	Six Cats And A Prince
240	235	-5	Eyal Vilner	Swing Brother Swing
245	246	+1	Eyal Vilner	Jumpin' At The Woodside
246	246	+0	Count Basie	Jumping At The Woodside
250	258	+8	Brooks Prumo Orchestra	Peek-A-Boo
250	258	+8	Eyal Vilner	Swingin' Uptown
255	258	+3	King Of Swing Orchestra	Bugle Call Rag
304	304	+0	Eyal Vilner	Hellzapoppin'

As a library

from swing_bpm import detect_bpm

bpm = detect_bpm("Tea For Two.mp3")
print(bpm)  # 174

Support

If this tool saved you time, consider buying me a coffee!

Acknowledgments

Special thanks to sabok for providing sample music used in testing and development.

Changelog

v0.4.0

• Recursive directory scanning by default — When a directory is given, all subdirectories are now scanned automatically. No extra flags needed.

v0.3.0

• New: --tag-title option — Prepends [BPM] to the title metadata tag (ID3 TIT2 for MP3/WAV, Vorbis comment for FLAC). Useful for DJ software that doesn't reliably read BPM metadata. Falls back to filename when the title tag is empty.

v0.2.1

• Fix: false half-tempo on mid-tempo songs with slow base detection — When beat_track returned half-tempo (e.g., 74 instead of 148), Stage 4's PLP stability guard (std > 40) could block the correct doubling even when PLP median clearly confirmed the doubled tempo. Now, if PLP median is close to 2× base and PLP is moderately stable (std ≤ 55), doubling is applied before the stability guard. This fixes songs like "Mack the Knife" (74 → 148) without affecting genuinely slow songs.
• Validated against 549 human-labeled tracks — 0 regressions vs v0.2.0.

v0.2.0

• Fix: false double-tempo on slow ballads — Songs under ~105 BPM (e.g., a 90 BPM ballad) could be incorrectly detected as double tempo (180 BPM) because walking bass and sustained harmonics inflated the onset ratio. Added a 4th detection stage that checks PLP stability before doubling: if PLP cannot find a consistent fast pulse (std > 40), the doubling is rejected.
• Expanded validation — Tested against 417 human-labeled tracks (up from 80). Accuracy: 99.3% within ±10 BPM, average error 3.2 BPM.
• Internal: cached PLP computation — PLP is now computed once and reused across detection stages, avoiding redundant FFT work.

v0.1.0

• Initial release with 3-stage hybrid detection (beat_track + onset ratio + PLP tiebreaker).
• 100% accuracy on 80-song test set (80–304 BPM, all within ±10 BPM).

License

MIT

---

swing-bpm (한국어)

스윙 & 재즈 음악에 최적화된 자동 BPM 측정 도구입니다.

일반적인 BPM 측정기는 빠른 스윙 템포(180+ BPM)를 절반 속도로 잘못 인식하는 경우가 많습니다. swing-bpm은 onset 분석과 PLP(Predominant Local Pulse)를 결합한 하이브리드 알고리즘으로 이 문제를 해결하며, 80~304 BPM 범위의 80곡 테스트에서 100% 정확도를 달성했습니다.

설치

macOS

1. Python 3.9 이상 설치 (이미 있다면 생략):

   brew install python
   

2. swing-bpm 다운로드 및 설치:

   git clone https://github.com/Geono/swing-bpm.git
   cd swing-bpm
   pip3 install .
   

Windows

1. python.org에서 Python 3.9 이상을 설치합니다. 설치 시 "Add Python to PATH"를 반드시 체크하세요.

2. Git이 없다면 Git for Windows를 설치합니다.

3. 명령 프롬프트 또는 PowerShell을 열고 아래를 입력합니다:

   git clone https://github.com/Geono/swing-bpm.git
   cd swing-bpm
   pip install .
   

   Git이 없다면 ZIP 파일을 다운로드한 뒤 압축을 풀고, 해당 폴더에서 pip install .을 실행하면 됩니다.

업데이트

최신 버전으로 업데이트하려면:

cd swing-bpm
git pull
pip3 install .

pipx로 설치한 경우:

cd swing-bpm
git pull
pipx install --force .

사용법

폴더 내 모든 음악 파일에 BPM 태그 달기:

# macOS
swing-bpm ~/Music/swing/

# Windows
swing-bpm "C:\Users\사용자이름\Music\swing"

하위 폴더까지 자동으로 탐색하며, 각 파일에 대해:

1. BPM을 자동 측정합니다
2. 파일명 앞에 [BPM]을 붙입니다 (예: [174] Tea For Two.mp3)
3. 오디오 메타데이터에 BPM을 기록합니다 (MP3/WAV: ID3 TBPM, FLAC: Vorbis comment)

옵션

swing-bpm ./music/ --dry-run       # 변경 없이 미리보기만
swing-bpm ./music/ --no-rename     # 메타데이터만 기록 (파일명 변경 안 함)
swing-bpm ./music/ --no-metadata   # 파일명만 변경 (메타데이터 기록 안 함)
swing-bpm ./music/ --tag-title     # 제목 메타데이터 앞에 [BPM] 붙이기
swing-bpm ./music/ --overwrite     # 이미 태그된 파일도 다시 측정
swing-bpm track1.mp3 track2.flac   # 특정 파일만 처리

--tag-title 옵션은 제목 메타데이터(ID3 TIT2 등) 앞에 [BPM]을 붙입니다. Mixxx 같은 DJ 소프트웨어에서 메타데이터의 BPM 태그를 제대로 읽지 못할 때 유용합니다 — 제목 컬럼에서 BPM을 바로 확인할 수 있습니다. 제목 메타데이터가 비어있는 파일은 파일명을 대신 사용합니다.

지원 포맷

• MP3
• FLAC
• WAV

작동 원리

문제점

대부분의 BPM 측정기는 오디오에서 반복되는 리듬 패턴을 찾아 템포를 계산합니다. 스윙 재즈에서는 각 마디의 1박과 3박에 리듬 섹션의 강한 액센트가 실리고, 2박과 4박은 상대적으로 가볍습니다. 빠른 템포(180+ BPM)에서는 측정기가 1박과 3박의 강한 액센트에만 고정되어 실제 템포의 절반을 감지하게 됩니다 — 200 BPM 곡이 100 BPM으로 잡히는 식입니다.

해결: 4단계 하이브리드 방식

1단계: 기본 측정

librosa.beat.beat_track()으로 초기 템포를 추정합니다. 느린~중간 템포에서는 잘 작동하지만, 빠른 곡에서는 절반 템포를 반환하는 경우가 빈번합니다.

2단계: Onset 비율 분석

Onset = 드럼 타격, 호른 액센트, 피아노 코드 어택 등 오디오에서 에너지가 갑자기 터지는 순간입니다. 감지된 각 비트 위치의 onset 강도와, 비트 사이 중간 지점의 onset 강도를 비교합니다.

만약 실제 템포가 감지된 것의 2배라면, 그 중간 지점은 사실 진짜 비트이므로 강한 onset이 있을 것입니다. 이 비율을 계산합니다: 중간 지점 onset 강도 / 비트 위 onset 강도.

• 비율 < 0.27 → 중간 지점이 조용함, 감지된 템포가 맞음
• 비율 > 0.33 → 중간 지점에도 강한 타격, 실제 템포는 2배
• 비율 0.27~0.33 → 애매한 경우, 추가 판정 필요

3단계: PLP 판정

경계 구간에서는 PLP(Predominant Local Pulse, 우세 국소 펄스) 알고리즘을 사용합니다. 비트 트래킹이 하나의 글로벌 템포에 고정하는 것과 달리, PLP는 매 순간의 체감 "맥박"을 프레임 단위로 독립 추정한 뒤 중앙값을 취합니다. 이를 통해 onset 비율만으로는 판단이 어려운 애매한 곡들을 정확하게 판정할 수 있습니다.

4단계: PLP 안정성 검증 (v0.2.0에서 추가)

기본 템포가 느린 경우(< 105 BPM), 워킹 베이스, 피아노 컴핑, 보컬 프레이징이 비트 사이를 채우면서 onset 비율이 실제보다 높게 나올 수 있습니다. 이로 인해 90 BPM 발라드가 180 BPM으로 잘못 2배 처리될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 PLP 안정성(로컬 펄스 추정값의 표준편차)을 확인합니다. PLP 중앙값이 2배 템포에 가깝고 적당히 안정적이면(std ≤ 55) 2배 처리를 진행합니다. 그 외에는 PLP std가 높으면(> 40) PLP가 일관된 빠른 펄스를 찾지 못한다는 뜻이므로, 곡이 실제로 느린 것으로 판단하고 2배 처리를 건너뜁니다.

테스트 결과

사람이 직접 확인한 BPM 라벨이 있는 스윙/재즈 80곡(80~304 BPM)으로 테스트했습니다. 모든 측정값이 실제 템포 대비 ±10 BPM 이내입니다.

추가로 사람이 BPM을 책정한 417곡(80~304 BPM)으로 검증한 결과, 99.3%가 ±10 BPM 이내이며 평균 절대 오차는 3.2 BPM입니다.

전체 테스트 결과 (80곡, 정확도 100%)

실제 BPM	측정	차이	아티스트	곡명
80	81	+1	Eyal Vilner	Don't You Feel My Leg
82	83	+1	Eyal Vilner	Tell Me Pretty Baby
100	96	-4	Eyal Vilner	After The Lights Go Down Low
107	108	+1	Helen Humes	Sneaking Around With You
114	117	+3	Eyal Vilner	Will You Be My Quarantine?
116	123	+7	Lou Rawls	Just Squeeze Me (But Don't Tease Me)
118	117	-1	Brooks Prumo Orchestra	Blue Lester
120	117	-3	Eyal Vilner	Call Me Tomorrow, I Come Next Week
125	123	-2	Eyal Vilner	Just A Lucky So And So
126	129	+3	Mint Julep Jazz Band	Exactly Like You
127	123	-4	Frank Sinatra	You Make Me Feel So Young
128	129	+1	Eyal Vilner	I Don't Want to be Kissed
128	129	+1	The Griffin Brothers	Riffin' With Griffin'
128	129	+1	Shirt Tail Stompers	Oh Me, Oh My, Oh Gosh
130	136	+6	Lou Rawls	I'd Rather Drink Muddy Water
133	123	-10	Louis Jordan	No Sale
134	136	+2	The Treniers	Drink Wine, Spo-Dee-O-Dee
134	136	+2	Fred Mollin, Blue Sea Band	Shoo Fly Pie And Apple Pan Dowdy
134	136	+2	Naomi & Her Handsome Devils	Take It Easy Greasy
135	136	+1	Indigo Swing	The Best You Can
138	136	-2	Benny Goodman	What Can I Say After I Say I'm Sorry
139	136	-3	Louis Jordan	Cole Slaw (Sorghum Switch)
140	136	-4	Count Basie	Things Ain't What They Used To Be
143	136	-7	George Williams	Celery Stalks At Midnight
153	152	-1	Roy Eldridge	Jump Through the Window
155	161	+6	Brooks Prumo Orchestra	Broadway
155	161	+6	Illinois Jacquet	What's This
156	161	+5	The Griffin Brothers	Shuffle Bug
160	152	-8	Count Basie	Swingin' The Blues
161	161	+0	Mercer Ellington	Steppin' Into Swing Society
162	161	-1	Eyal Vilner	Blue Skies
166	167	+1	Ella Fitzgerald	Mack The Knife (Live)
167	161	-6	Count Basie	Fair And Warmer
170	172	+2	Count Basie & His Orchestra	Sweets
170	178	+8	Duke Ellington, Johnny Hodges	Villes Ville Is the Place, Man
171	172	+1	Johnny Hodges	Something to Pat Your Foot To
173	178	+5	Duke Ellington	Let's Get Together
174	172	-2	Eyal Vilner	Bumpy Tour Bus
174	172	-2	Eyal Vilner	Tea For Two
176	178	+2	Eyal Vilner	T'aint What You Do
180	185	+5	Eyal Vilner	I Want Coffee
181	191	+10	Bud Freeman's Summa Cum Laude Orchestra	You Took Advantage Of Me
182	178	-4	Eyal Vilner	I Love The Rhythm in a Riff
182	178	-4	The Glenn Crytzer Orchestra	Jive at Five
182	185	+3	Harry James And His Orchestra	Trumpet Blues and Cantabile
182	191	+9	Bud Freeman's Summa Cum Laude Orchestra	You Took Advantage Of Me
190	191	+1	Illinois Jacquet	Bottom's Up
190	199	+9	Eyal Vilner	Chabichou
190	191	+1	Tommy Dorsey	Well Git It
192	199	+7	The Griffin Brothers	Blues With A Beat
192	191	-1	Freddie Jackson	Duck Fever
195	191	-4	Earl "Fatha" Hines	Hollywood Hop
195	199	+4	The Griffin Brothers	Blues With A Beat
195	199	+4	Count Basie	It's Sand, Man
195	199	+4	Chick Webb	Lindyhopper's Delight
196	191	-5	Naomi & Her Handsome Devils	I Know How To Do It
203	199	-4	Ella Fitzgerald, Chick Webb	I Want To Be Happy
205	199	-6	Jack McVea & His Orchestra	Ube Dubie
205	199	-6	Jonathan Stout & His Campus Five	Wholly Cats
207	215	+8	Brooks Prumo Orchestra	Dinah
210	207	-3	—	Diga Diga Doo
210	215	+5	Artie Shaw	Oh! Lady, Be Good
210	207	-3	Harry James	Trumpet Blues And Cantabile
212	207	-5	Count Basie & His Orchestra	Fantail
215	215	+0	—	Riff Time
216	215	-1	Benny Goodman	Jam Session 1936
220	225	+5	—	Jammin' the Blues
222	225	+3	—	Clap Hands, Here Comes Charlie
225	225	+0	—	Harlem Jump
227	225	-2	—	Sing You Sinners
228	235	+7	Earl Hines	The Earl
230	225	-5	Eyal Vilner	Lobby Call Blues
230	235	+5	Brooks Prumo Orchestra	Six Cats And A Prince
240	235	-5	Eyal Vilner	Swing Brother Swing
245	246	+1	Eyal Vilner	Jumpin' At The Woodside
246	246	+0	Count Basie	Jumping At The Woodside
250	258	+8	Brooks Prumo Orchestra	Peek-A-Boo
250	258	+8	Eyal Vilner	Swingin' Uptown
255	258	+3	King Of Swing Orchestra	Bugle Call Rag
304	304	+0	Eyal Vilner	Hellzapoppin'

라이브러리로 사용

from swing_bpm import detect_bpm

bpm = detect_bpm("Tea For Two.mp3")
print(bpm)  # 174

후원

이 도구가 도움이 되셨다면 커피 한 잔 사주세요!

감사

테스트 및 개발에 사용된 샘플 음악을 제공해주신 sabok 님께 감사드립니다.

Changelog

v0.4.0

• 하위 폴더 자동 탐색 — 디렉토리를 지정하면 하위 폴더의 모든 음악 파일도 자동으로 처리합니다. 별도 옵션이 필요 없습니다.

v0.3.0

• 신규: --tag-title 옵션 — 제목 메타데이터(MP3/WAV: ID3 TIT2, FLAC: Vorbis comment) 앞에 [BPM]을 붙입니다. BPM 메타데이터를 제대로 읽지 못하는 DJ 소프트웨어에서 유용합니다. 제목 태그가 비어있으면 파일명을 대신 사용합니다.

v0.2.1

• 수정: 중간 템포 곡의 반템포 오탐 해결 — beat_track이 반템포를 반환할 때(예: 148 대신 74), 4단계 PLP 안정성 검증(std > 40)이 PLP 중앙값이 2배 템포를 명확히 확인해주는 경우에도 2배 처리를 차단하는 문제 수정. 이제 PLP 중앙값이 2배에 가깝고 적당히 안정적이면(std ≤ 55) 안정성 검증보다 먼저 2배 처리를 적용. "Mack the Knife" (74 → 148) 등 수정, 느린 곡에는 영향 없음.
• 549곡 검증 — v0.2.0 대비 regression 0건.

v0.2.0

• 수정: 느린 발라드의 2배 템포 오탐 해결 — 105 BPM 미만 곡(예: 90 BPM 발라드)이 워킹 베이스와 지속 하모닉스로 인해 onset 비율이 높아져 2배 템포(180 BPM)로 잘못 측정되는 문제 수정. PLP 안정성을 확인하는 4단계 검증 추가: PLP가 일관된 빠른 펄스를 찾지 못하면(std > 40) 2배 처리를 거부.
• 검증 확대 — 417곡(기존 80곡)으로 검증. 정확도: ±10 BPM 이내 99.3%, 평균 오차 3.2 BPM.
• 내부: PLP 계산 캐시 — PLP를 한 번만 계산하고 재사용하여 불필요한 FFT 연산 제거.

v0.1.0

• 3단계 하이브리드 검출(beat_track + onset 비율 + PLP 판정)로 최초 출시.
• 80곡 테스트 세트(80~304 BPM)에서 100% 정확도(모두 ±10 BPM 이내).