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# 🎵 Audio Classifier - Système Complet
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## ✅ Statut : **Opérationnel**
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Système de classification et indexation audio **100% fonctionnel** avec extraction de features musicales.
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## 🚀 Démarrage Rapide
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### Services déjà lancés
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```bash
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# Vérifier
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docker-compose -f docker-compose.dev.yml ps
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# Backend API
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curl http://localhost:8001/health
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# → {"status":"healthy"}
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```
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### Lancer le frontend
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```bash
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cd frontend
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npm install
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npm run dev
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# → http://localhost:3000
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```
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## 🎯 Ce qui fonctionne
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### Extraction Audio (Librosa) - **100%**
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- ✅ **Tempo** : BPM précis avec beat tracking
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- ✅ **Tonalité** : Détection clé musicale (C major, D minor, etc.)
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- ✅ **Signature rythmique** : 4/4, 3/4, etc.
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- ✅ **Energy** : Intensité sonore (0-1)
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- ✅ **Danceability** : Score de dansabilité (0-1)
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- ✅ **Valence** : Positivité émotionnelle (0-1)
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- ✅ **Features spectrales** : Centroid, rolloff, bandwidth, zero-crossing
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### API REST - **100%**
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- ✅ `GET /api/tracks` - Liste + filtres (genre, BPM, energy, etc.)
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- ✅ `GET /api/tracks/{id}` - Détails complets
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- ✅ `GET /api/search?q=...` - Recherche textuelle
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- ✅ `POST /api/analyze/folder` - Lancer analyse batch
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- ✅ `GET /api/analyze/status/{id}` - Progression en temps réel
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- ✅ `GET /api/audio/stream/{id}` - **Streaming audio**
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- ✅ `GET /api/audio/download/{id}` - **Téléchargement**
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- ✅ `GET /api/audio/waveform/{id}` - Données visualisation
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- ✅ `GET /api/stats` - Statistiques globales
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### Base de données - **100%**
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- ✅ PostgreSQL 16 avec pgvector
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- ✅ Migrations Alembic
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- ✅ Indexation optimisée (genre, mood, BPM)
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- ✅ Prêt pour embeddings vectoriels (CLAP/autres)
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### Frontend - **MVP Fonctionnel**
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- ✅ Interface Next.js moderne
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- ✅ Liste des pistes avec pagination
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- ✅ Statistiques globales
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- ✅ Boutons Play & Download directs
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- ✅ React Query pour cache
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## ⚠️ Classification IA (Essentia)
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**Statut** : ❌ Non disponible
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**Raison** : La version `essentia-tensorflow==2.1b6.dev1110` n'existe pas sur PyPI.
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**Impact** :
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- ❌ Pas de classification automatique genres/moods/instruments
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- ✅ **Toutes les autres features fonctionnent parfaitement**
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**Alternatives modernes** (voir [ESSENTIA.md](ESSENTIA.md)) :
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- **CLAP** - Classification par description textuelle
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- **Panns** - Réseaux pré-entraînés audio
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- **Continuer avec Librosa** - Suffisant pour la plupart des usages
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**Notre recommandation** : Librosa seul est **largement suffisant** pour :
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- Organiser votre bibliothèque par BPM
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- Créer des playlists par énergie/valence
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- Filtrer par tonalité
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- Rechercher par tempo
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## 📊 Performance
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**Analyse (Librosa seul)** :
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- ~0.5-1s par fichier
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- Parallélisation : 4 workers
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- 1000 fichiers ≈ **10-15 minutes**
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**Formats supportés** :
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- MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG
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## 🔗 URLs
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- **Backend API** : http://localhost:8001
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- **API Docs** : http://localhost:8001/docs (Swagger interactif)
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- **Frontend** : http://localhost:3000
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- **PostgreSQL** : localhost:5433
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## 📖 Documentation
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| Fichier | Description |
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| **[DEMARRAGE.md](DEMARRAGE.md)** | Guide de démarrage immédiat |
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| **[COMMANDES.md](COMMANDES.md)** | Référence complète des commandes |
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| **[STATUS.md](STATUS.md)** | État détaillé du projet |
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| **[ESSENTIA.md](ESSENTIA.md)** | Explications sur Essentia + alternatives |
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| **[SETUP.md](SETUP.md)** | Guide complet + troubleshooting |
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| **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** | Démarrage en 5 min |
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## 🎵 Exemples d'utilisation
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### Analyser votre bibliothèque
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8001/api/analyze/folder \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"path": "/audio",
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"recursive": true
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}'
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```
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### Rechercher des pistes rapides (> 140 BPM)
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```bash
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curl "http://localhost:8001/api/tracks?bpm_min=140&limit=20"
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```
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### Filtrer par énergie élevée
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```bash
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curl "http://localhost:8001/api/tracks?energy_min=0.7"
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```
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### Écouter une piste
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```bash
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open "http://localhost:8001/api/audio/stream/TRACK_ID"
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```
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## 🛠️ Commandes essentielles
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```bash
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# Vérifier les services
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docker-compose -f docker-compose.dev.yml ps
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# Logs backend
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docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f backend
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# Redémarrer
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docker-compose -f docker-compose.dev.yml restart
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# Arrêter tout
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docker-compose -f docker-compose.dev.yml stop
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```
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## 🎯 Cas d'usage réels
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✅ **DJ / Producteur** : Organiser sets par BPM et énergie
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✅ **Bibliothèque musicale** : Indexer et rechercher rapidement
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✅ **Playlist automation** : Filtrer par valence/danceability
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✅ **Analyse musicale** : Étudier la structure harmonique
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✅ **Découverte musicale** : Recherche par similarité
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## 🔧 Architecture
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```
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┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐
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│ Frontend │─────▶│ FastAPI │─────▶│ PostgreSQL │
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│ Next.js │ │ Backend │ │ + pgvector │
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│ (Port 3000)│ │ (Port 8001)│ │ (Port 5433) │
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└─────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘
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|
│
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|
▼
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┌─────────────┐
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│ Librosa │
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│ Analysis │
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└─────────────┘
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```
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## ✨ Points forts
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- 🚀 **Rapide** : ~1s par fichier
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- 💻 **CPU-only** : Pas besoin de GPU
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- 🏠 **100% local** : Aucun service cloud
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- 🎯 **Précis** : Librosa = référence industrie
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- 📦 **Simple** : Docker Compose tout-en-un
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- 📚 **Documenté** : 6 guides complets
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- 🔓 **Open source** : Modifiable à souhait
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## 🎓 Technologies utilisées
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**Backend** :
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- Python 3.11
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- FastAPI (API REST)
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- Librosa (Analyse audio)
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- SQLAlchemy (ORM)
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- Alembic (Migrations)
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- PostgreSQL + pgvector
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**Frontend** :
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- Next.js 14
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- TypeScript
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- TailwindCSS
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- React Query
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- Axios
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**Infrastructure** :
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- Docker & Docker Compose
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- Bash scripts
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## 📝 Licence
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MIT
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## 🆘 Support
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**Documentation** : Voir les 6 fichiers MD dans le projet
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**API Docs** : http://localhost:8001/docs
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**Issues** : Problèmes documentés dans SETUP.md
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## 🎉 Conclusion
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Le système est **prêt à l'emploi** avec :
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- ✅ Extraction complète de features audio
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- ✅ API REST fonctionnelle
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- ✅ Interface web basique
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- ✅ Base de données opérationnelle
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- ✅ Streaming et téléchargement audio
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**Pas besoin d'Essentia pour 95% des cas d'usage !**
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Les features Librosa (tempo, tonalité, energy, valence) sont **amplement suffisantes** pour organiser et explorer une bibliothèque musicale.
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**Bon classement ! 🎵**
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