01
Listen
把原始声音转换为机器可继续使用的听觉表示。
POST /v1/listen
AUDITORY INTELLIGENCE INFRASTRUCTURE
Give machines
the ability to hear.
Moodify 为 AI 产品、内容系统与开发者提供统一的听觉智能基础层。 不制造更多声音应用，而是让所有声音应用拥有“听”的能力。
ZERO-PRICE ACCESS
•
METERED COMPUTE
•
DEEP AUDITORY INFRASTRUCTURE
PLAYGROUND
One input.
A machine that listens.
上传一段音频，Moodify 将把声音转化为可供机器继续使用的听觉表示、结构信息与判断信号。 当前页面为基础设施产品形态原型。
Drop audio here
WAV, MP3, FLAC, M4A · Prototype local interaction
MOODIFY EAR
READY
Representation
—
Structure
—
Similarity space
—
Anomaly signal
—
Compute
0 ACU
API
One ear.
Many applications.
把听觉能力从产品中抽离出来。音乐、影视、游戏、推荐、创作工具与内容平台， 都可以共享同一层 Moodify Ear。
02
Compare
比较两段声音之间的结构、听觉状态与差异。
POST /v1/compare
03
Rank
针对一组声音建立有证据的排序与偏好关系。
POST /v1/rank
04
Detect
识别声学异常、表示缺口与潜在质量问题。
POST /v1/detect
quickstart.py
from moodify import Moodify
ear = Moodify(api_key="mfy_...")
result = ear.listen(
audio="audio.wav",
model="ear-v1"
)
print(result.representation)
print(result.structure)
print(result.anomalies)DEVELOPERS
Infrastructure should disappear into what you build.
最好的基础设施不是抢占所有界面，而是让开发者不必重复建设底层能力。 Moodify 的目标，是让“重新造一只耳朵”逐渐成为没有必要的商业行为。
Project
moodify-demo
Model
ear-v1
API status
Operational
Usage this month
2,480 ACU
10,000 ACU included
¥0 access
AUDITORY COMPUTE UNIT
Free access.
Governed compute.
零价格不意味着无限算力。Moodify 对基础听觉能力保持零价格入口， 同时用 ACU 对真实计算资源进行计量、治理与容量规划。
COMPUTE MODEL
ACU = αT + βM + γK
T · Audio duration
M · Model tier
K · Task complexity
RESEARCH
Can machines
learn to hear?
产品只是表层。Moodify 持续向听觉表示、测量科学、学习机制、数据工厂与计算听觉底层深入。
08Computational HearingWhat does it mean to hear?
07Auditory Data FactoryCases · Pairs · Failures · Gaps
06Measurement ScienceReliability · Invariance · Agreement
05Auditory LearningPreference · Contrast · Prediction
04Ear EncoderOne ear · Many judgments
03Auditory RepresentationMachine-native hearing space
BUILT ON MOODIFY
AI MUSIC
FILM
GAMES
3D
ROBOTICS
RECOMMENDATION
CREATOR TOOLS
CONTENT PLATFORMS
All systems operational
Moodify Infrastructure · Prototype status