En tu biblioteca de iTunes pueden coexistir canciones perfectamente etiquetadas con canciones que simplemente no sabes cuales son porque portan títulos tan poco sugerentes como track1 o untitled.

Técnicamente iTunes es capaz de recuperar algunas etiquetas de canciones cuando estas llegan directamente desde un CD reconocido, pero al respecto de los archivos digitales esto es imposible. ¿Cómo recuperar las etiquetas con un mínimo de fiabilidad? con MusicBrainz Picard.

MusicBrainz Picard es una aplicación de software libre y de fuente abierta para identificar, etiquetar, y organizar registros de audio digital. Fue desarrollada por la Fundación MetaBrainz, una compañía sin ánimo de lucro que también opera la base de datos MusicBrainz.

Picard identifica archivos de audio y Discos Compactos por comparar su metadata o su huella digital acústica con registros en la base de datos. Los metadatos del archivo de audio (o “etiquetas”) es un medio para almacenar información sobre un registro en el archivo. Cuándo Picard identifica un archivo de audio, pueda añadir información nueva a él, como el artista, el título de álbum, la compañía discográfica, y la fecha de liberación.2 En algunos casos, también pueda añadir información más detallada, como listas de intérpretes y sus instrumentos. La fuente de esta información es la base de datos MusicBrainz, la cual está comisariada por voluntarios. A mayor información que pueda tener la base de datos sobre un registro, Picard puede embeber de mejor forma los archivos de audio de los usuarios.

Picard también tiene características de editor de etiquetas, y es extensible con plug-ins. El programa principal está escrito en el lenguaje de programación de Pyton. Este ha reemplazado a un editor de etiquetas más temprano desarrollado para MusicBrainz. Mientras que la versión original era un típico editor de etiquetas, Picard está oriendado a los álbumes, y soporta más plataformas.

En 2006, los desarrolladores de Picard añadieron una facilidad para identificar los archivos de audio usando un esquema de fingerprinting acústico llamado MusicDNS. Reemplazaron MusicDNS con AcoustID en 2009. Mientras tanto, Picard era completamente reescrita para cambiar de la biblioteca wxPython a PyQt, y también para hacerla portátil para Mac OS X. La aplicación reescrita estuvo publicada como la versión 0.9.0. Picard Ahora también utiliza la biblioteca Mutagen.

MusicBrainz Picard es nombrada de esta forma debido al Capitán Jean-Luc Picard, un personaje en la serie televisiva estadounidense Star Trek: La nueva generación.

Y lo mejor, está disponible para Mac.

El problema de esta aplicación es que no está firmada para Mac con lo que para poder utilizarla hay que dar un rodeo, y buscar una forma de renombrar los archivos en iTunes con el mínimo de esfuerzo posible.

Así que vamos paso a paso:

  1. Descarga la aplicación desde la web
  2. Copiala a la carpeta de Aplicaciones
  3. Haz clic con el botón alternativo del ratón y elige la opción Abrir
  4. Se te solicitará permiso para utilizar la aplicación
  5. Te aparecerá el interfaz de MusicBrainz Picard
  6. Abre iTunes
  7. Crea una lista llamada Recover o cualquier otro nombre: va a ser un puente entre iTunes y MusicBrainz Picard
  8. Busca en iTunes las canciones “no etiquetadas”
  9. Arrástralas a la nueva lista “Recover”
  10. Ahora vuelve a seleccionar esos archivos en la lista de iTunes y arrástralos a la columna izquierda de MusicBrainz Picard, que recibe desde iTunes las rutas a los archivos almacenados en su biblioteca por lo que directamente estarás trabajando con esos archivos.
    Captura de pantalla 2017-04-29 a las 18.05.00
  11. Selecciona la carpeta Unmatched Files y pulsa en la barra de herramientas el botón Scan
  12. Se iniciará un proceso de escaneado de cada archivo y se le asignarán etiquetas
  13. Revisa las etiquetas, si estás OK, selecciona cada álbum o las referencias a las canciones y pulsa el botón Save, lo que grabará las etiquetas en los archivos.
  14. MusicBrainz Picard añadirá esas etiquetas a cada archivo, pero iTunes no las recuperará dinámicamente, pero se activarán cuando reproduzcas la canción

El porcentaje de acierto es lo suficientemente elevado como para tener en cuenta esta aplicación y utilizarla para todas esas canciones o álbumes sin etiquetar que pueden convivir en tu biblioteca de iTunes y por cierto, también recupera en la mayoría de los casos la ilustración del álbum.

 

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3 comments

  1. Farangi

    Genial, tengo una buena colección de esas, porque me las pasaron mal o porque perdieron los metadatos al convertir bibliotecas. Gracias

  2. ronum

    Creo que, si no de los primeros, puede que fuera de los segundos que se apuntaron a su lista de ‘editores’ de datos y para hacer aportaciones. El problema que tienen, igual que FreeDB, Gracenote, Amazon, etc. es que muchas de las etiquetas han de estar en inglés; no puedes poner “clásica”, y tampoco puedes salirte de sus estándares, p.ej., “Zarzuela” o “Post-romántico”, etc. no están reconocidos, algo que tanto echamos de menos los aficionados a esa música.

    Hace tiempo, el equipo de iTunes dio la impresión de que iba ‘por el buen camino’ de hacer algo (el campo “grupo” fue un intento), pero con Eddy Cue al frente se me esfumaron todas las esperanzas.

    Otro defecto que tienen casi todas estas BB.DD. es la ‘mayúsculización’ (con perdón de la RAE) de todas las palabras: artículos, preposiciones, adverbios…

    Hay pocos editores de metadatos que alcancen a todos los campos ID3, y uno de los más completos que he encontrado no es el Picard, ni está para MacOS, es el “Mp3tag”, y también es gratuito (con donaciones voluntarias).

  3. B1tter

    Otra que funciona muy bien, es multiplataforma, y en castellano, es SimpleTag: https://sourceforge.net/projects/simpletag/
    Además busca la portada del álbum si no tiene.
    También tiene un renombrado masivo muy útil si quieres tener los nombres de ficheros organizados