一个媒体库，使您能够播放和组织您的音乐收藏，以及对其进行排序和创建个性化的播放列表。您的音乐收藏总是在增长和变化，特别是如果您想跟踪各种艺术家及其最新专辑。保持最新版本的缺点是，如果您不根据自己的喜好不断重新排列库，则库可能会变得混乱且无序。
您的音乐库组织得如何？你们的艺术家总是以同样的方式拼写吗？REM 与 REM 之间有什么区别吗？beaTunes 可以通过其独特的检查功能（应用一键式解决方案需要许可证）轻松解决此问题和其他问题。您上一张混音 CD 的歌曲顺序可以做一些改进吗？让 beaTunes 为您重新安排您的播放列表！一直想知道如何利用 BPM（每分钟节拍数）字段？让 beaTunes 填补空白并在您下一次聚会上 DJ 时为您提供帮助。
以下是有关 beaTunes 的更多示例：
– 按语义在歌曲中导航，即逐段导航。
– 自动确定 BPM（每分钟节拍数）。
– 自动确定您的歌曲所在的音调。
– 对现有播放列表进行排序，以便匹配的歌曲彼此连续。
– 创建匹配列表，即基于一首或多首示例歌曲的播放列表。
– 从您的音乐收藏中浏览与当前所选歌曲匹配的歌曲。
– 查找 iTunes 中带有感叹号的所有歌曲，并将其从库中删除。
– 通过声学指纹识别查找重复项。
除其他事项外，今天的更新修复了一些显示问题。如果您曾经在主歌曲表中看到过空白行，那么此更新适合您。一般来说，beaTunes 会感觉更快一些，并且在巨大的列表中滚动应该更灵敏。还与图形相关：OS X 上 GPU（图形适配器）的选择。beaTunes 确实没有理由要使用高性能 GPU。由于最近的 Java 更新 (8u92)，beaTunes 现在能够请求集成 GPU，而不是高性能 GPU，从而降低功耗。由于 beaTunes 与 Java 运行时捆绑在一起，因此您无需更新系统的 Java 即可获得此功能。
另一个重要的错误修复涉及专辑重播增益。由于 beaTunes 分析队列并行且独立地处理多个曲目，因此计算专辑重播增益有点像处理粉红色、有斑点的大象：必须加载、分析专辑的所有曲目并写入元数据，而另一个专辑的所有曲目都必须加载、分析，并且必须写入元数据。分析线程可能已经在处理这些文件之一。与 beaTunes 计算的所有其他值相比，这是一个很大的例外，需要一些额外的同步逻辑。对于 4.6.1，这个逻辑已经被完全重写。
