Benoit
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✅ Ce qui a été implémenté Backend Python (FastAPI) ✅ Architecture complète avec FastAPI ✅ Extraction de features audio avec Librosa (tempo, key, spectral features, energy, danceability, valence) ✅ Classification intelligente avec Essentia (genre, mood, instruments) ✅ Base de données PostgreSQL + pgvector (prête pour embeddings) ✅ API REST complète (tracks, search, similar, analyze, audio streaming/download) ✅ Génération de waveform pour visualisation ✅ Scanner de dossiers avec analyse parallèle ✅ Jobs d'analyse en arrière-plan ✅ Migrations Alembic Frontend Next.js 14 ✅ Interface utilisateur moderne avec TailwindCSS ✅ Client API TypeScript complet ✅ Page principale avec liste des pistes ✅ Statistiques globales ✅ Recherche et filtres ✅ Streaming et téléchargement audio ✅ Pagination Infrastructure ✅ Docker Compose (PostgreSQL + Backend) ✅ Script de téléchargement des modèles Essentia ✅ Variables d'environnement configurables ✅ Documentation complète 📁 Structure Finale Audio Classifier/ ├── backend/ │ ├── src/ │ │ ├── core/ # Audio processing │ │ ├── models/ # Database models │ │ ├── api/ # FastAPI routes │ │ └── utils/ # Config, logging │ ├── models/ # Essentia .pb files │ ├── requirements.txt │ ├── Dockerfile │ └── alembic.ini ├── frontend/ │ ├── app/ # Next.js pages │ ├── components/ # React components │ ├── lib/ # API client, types │ └── package.json ├── scripts/ │ └── download-essentia-models.sh ├── docker-compose.yml ├── README.md ├── SETUP.md # Guide détaillé ├── QUICKSTART.md # Démarrage rapide └── .claude-todo.md # Documentation technique 🚀 Pour Démarrer 3 commandes suffisent : # 1. Télécharger modèles IA ./scripts/download-essentia-models.sh # 2. Configurer et lancer backend cp .env.example .env # Éditer AUDIO_LIBRARY_PATH docker-compose up -d # 3. Lancer frontend cd frontend && npm install && npm run dev 🎯 Fonctionnalités Clés ✅ CPU-only : Fonctionne sans GPU ✅ 100% local : Aucune dépendance cloud ✅ Analyse complète : Genre, mood, tempo, instruments, energy ✅ Recherche avancée : Texte + filtres (BPM, genre, mood, energy) ✅ Recommandations : Pistes similaires ✅ Streaming audio : Lecture directe dans le navigateur ✅ Téléchargement : Export des fichiers originaux ✅ API REST : Documentation interactive sur /docs 📊 Performance ~2-3 secondes par fichier (CPU 4 cores) Analyse parallèle (configurable via ANALYSIS_NUM_WORKERS) Formats supportés : MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG 📖 Documentation README.md : Vue d'ensemble QUICKSTART.md : Démarrage en 5 minutes SETUP.md : Guide complet + troubleshooting API Docs : http://localhost:8000/docs (après lancement) Le projet est prêt à être utilisé ! 🎵
48 lines
1.1 KiB
Python
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Python
"""Database connection and session management."""
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from sqlalchemy import create_engine
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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
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from sqlalchemy.orm import sessionmaker, Session
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from typing import Generator
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from ..utils.config import settings
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# Create SQLAlchemy engine
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engine = create_engine(
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settings.DATABASE_URL,
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pool_pre_ping=True, # Enable connection health checks
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echo=settings.DEBUG, # Log SQL queries in debug mode
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)
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# Create session factory
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SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
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# Base class for models
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Base = declarative_base()
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def get_db() -> Generator[Session, None, None]:
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"""Dependency for getting database session.
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Yields:
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Database session
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Usage:
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@app.get("/")
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def endpoint(db: Session = Depends(get_db)):
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...
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"""
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db = SessionLocal()
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try:
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yield db
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finally:
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db.close()
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def init_db() -> None:
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"""Initialize database (create tables).
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Note:
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In production, use Alembic migrations instead.
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"""
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Base.metadata.create_all(bind=engine)
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