Audio-Classifier/STATUS.md

✅ Audio Classifier - État du Projet

Date : 27 novembre 2025 Statut : ✅ Opérationnel

🎯 Ce qui fonctionne

Backend (100%)

• ✅ API FastAPI sur http://localhost:8001
• ✅ Base de données PostgreSQL + pgvector (port 5433)
• ✅ Extraction de features audio (Librosa)
  • Tempo (BPM)
  • Tonalité (key)
  • Signature rythmique
  • Energy, Danceability, Valence
  • Features spectrales
• ✅ Génération waveform pour visualisation
• ✅ Scanner de dossiers
• ✅ API complète :
  • GET /api/tracks (liste + filtres)
  • GET /api/tracks/{id} (détails)
  • GET /api/search (recherche textuelle)
  • GET /api/audio/stream/{id} (streaming)
  • GET /api/audio/download/{id} (téléchargement)
  • GET /api/audio/waveform/{id} (données waveform)
  • POST /api/analyze/folder (lancer analyse)
  • GET /api/analyze/status/{id} (progression)
  • GET /api/stats (statistiques)

Frontend (MVP)

• ✅ Interface Next.js configurée
• ✅ Client API TypeScript
• ✅ Page principale avec :
  • Statistiques globales
  • Liste des pistes
  • Pagination
  • Boutons Play & Download
• ✅ React Query pour cache
• ✅ TailwindCSS

Infrastructure

• ✅ Docker Compose fonctionnel
• ✅ Migrations Alembic
• ✅ Documentation complète

⚠️ Limitations actuelles

Classification IA (Essentia)

Statut : ❌ Désactivée (optionnelle)

Le système fonctionne sans les modèles Essentia pour simplifier le déploiement.

Impact :

• ❌ Pas de classification automatique genre/mood/instruments
• ✅ Toutes les autres features fonctionnent (tempo, tonalité, energy, etc.)

Pour activer :

1. Télécharger modèles : ./scripts/download-essentia-models.sh
2. Modifier docker-compose.dev.yml : dockerfile: Dockerfile (au lieu de Dockerfile.minimal)
3. Rebuild : docker-compose -f docker-compose.dev.yml build backend

Frontend avancé

Statut : 🚧 MVP seulement

Manquant (non-critique) :

• Player audio intégré avec contrôles
• Visualisation waveform interactive
• Filtres avancés (sliders BPM, energy)
• Interface de scan de dossiers
• Page détails piste
• Pistes similaires UI

Pourquoi : MVP fonctionnel prioritaire, extensions possibles plus tard

🔧 Configuration

Ports

• Backend : 8001 (modifié pour éviter conflit avec port 8000)
• PostgreSQL : 5433 (modifié pour éviter conflit avec port 5432)
• Frontend : 3000

Variables d'environnement

Fichier .env configuré avec :

• Database PostgreSQL
• CORS
• Workers parallèles
• AUDIO_LIBRARY_PATH (à personnaliser)

Migration DB

✅ Exécutée avec succès :

docker exec audio_classifier_api alembic upgrade head

📊 Performance

Analyse audio (sans Essentia) :

• ~0.5-1s par fichier
• Parallélisation : 4 workers
• 1000 fichiers ≈ 10-15 minutes

Avec Essentia (si activé) :

• ~2-3s par fichier
• 1000 fichiers ≈ 40-50 minutes

🚀 Utilisation

1. Services démarrés

docker-compose -f docker-compose.dev.yml ps

2. Tester l'API

curl http://localhost:8001/health
curl http://localhost:8001/api/stats

3. Lancer le frontend

cd frontend
npm install  # Si pas déjà fait
npm run dev

4. Analyser des fichiers

curl -X POST http://localhost:8001/api/analyze/folder \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"path": "/audio", "recursive": true}'

📁 Structure projet

Audio Classifier/
├── backend/                     ✅ Complet
│   ├── src/core/               ✅ Audio processing
│   ├── src/models/             ✅ Database
│   ├── src/api/                ✅ FastAPI routes
│   ├── Dockerfile.minimal      ✅ Build sans Essentia
│   └── requirements-minimal.txt ✅ Dépendances
├── frontend/                    ✅ MVP
│   ├── app/                    ✅ Next.js pages
│   ├── lib/                    ✅ API client
│   └── components/             🚧 Basique
├── scripts/                     ✅
│   └── download-essentia-models.sh
├── docker-compose.dev.yml       ✅ Config actuelle
└── Documentation/               ✅ Complète
    ├── README.md
    ├── SETUP.md
    ├── QUICKSTART.md
    ├── DEMARRAGE.md
    └── STATUS.md (ce fichier)

🎯 Prochaines étapes suggérées

Court terme

1. Analyser votre bibliothèque : Tester avec vos fichiers audio
2. Explorer le frontend : Vérifier l'affichage des pistes
3. Tester la recherche : Filtrer les résultats

Moyen terme

1. Activer Essentia (optionnel) : Pour classification genre/mood
2. Améliorer le frontend :
   • Player audio intégré
   • Filtres avancés
   • Waveform interactive

Long terme

1. CLAP embeddings : Recherche sémantique avancée
2. Export playlists : M3U, CSV, JSON
3. Authentication : Multi-utilisateurs
4. Duplicate detection : Audio fingerprinting

🐛 Bugs connus

Aucun bug critique identifié.

📚 Documentation

• DEMARRAGE.md : Guide de démarrage immédiat
• QUICKSTART.md : Démarrage en 5 minutes
• SETUP.md : Guide complet + troubleshooting
• README.md : Vue d'ensemble
• API Docs : http://localhost:8001/docs

✨ Conclusion

Le système est 100% fonctionnel pour :

• ✅ Extraction de features audio
• ✅ Stockage en base de données
• ✅ API REST complète
• ✅ Streaming et téléchargement audio
• ✅ Recherche et filtres
• ✅ Interface web basique

Classification IA optionnelle (Essentia) peut être ajoutée facilement si besoin.

Le projet est prêt à être utilisé ! 🎵