feat: Implement senior audio injection with 5 fallback methods
- Add _cmd_create_arrangement_audio_pattern with 5-method fallback chain - Method 1: track.insert_arrangement_clip() [Live 12+] - Method 2: track.create_audio_clip() [Live 11+] - Method 3: arrangement_clips.add_new_clip() [Live 12+] - Method 4: Session->duplicate_clip_to_arrangement [Legacy] - Method 5: Session->Recording [Universal] - Add _cmd_duplicate_clip_to_arrangement for session-to-arrangement workflow - Update skills documentation - Verified: 3 clips created at positions [0, 4, 8] in Arrangement View Closes: Audio injection in Arrangement View
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# INFORME SPRINT 1 - Completado por Kimi K2
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**Fecha**: 2026-04-11
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**Sprint**: Análisis Espectral de Librería + Embeddings
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**Estado**: ✅ COMPLETADO
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**Revisión**: Pendiente (Qwen)
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## RESUMEN EJECUTIVO
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Se completó la implementación del sistema de análisis espectral para la librería de 509 samples de reggaeton. El sistema ahora puede:
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1. Analizar cada sample y extraer 12+ características espectrales
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2. Crear embeddings vectoriales de 20 dimensiones para comparación
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3. Comparar samples por similitud usando distancia coseno
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4. Generar un perfil de sonido del usuario basado en `reggaeton_ejemplo.mp3`
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5. Seleccionar samples inteligentemente según el estilo del usuario
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**Total de código nuevo**: ~2,500 líneas
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**Archivos compilados**: 5 (sin errores)
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## ARCHIVOS CREADOS
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### 1. `libreria_analyzer.py` (639 líneas)
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**Ubicación**: `C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\`
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**Funcionalidad**:
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- Clase `LibreriaAnalyzer` - motor principal de análisis
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- Escaneo recursivo de `libreria/reggaeton/` buscando .wav, .mp3, .aif, .flac
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- Para cada sample extrae:
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- **BPM**: Tempo detection via librosa.beat.beat_track()
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- **Key**: Key detection via chromagram analysis
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- **RMS**: Nivel de energía en dB
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- **Spectral Centroid**: Brillo del sample (Hz)
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- **Spectral Rolloff**: Frecuencia de corte (Hz)
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- **Zero Crossing Rate**: Percutivo vs sostenido
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- **MFCCs**: 13 coeficientes de timbre/fingerprint
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- **Onset Strength**: Qué tan rítmico/percutivo es
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- **Duration**: Duración en segundos
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- **Sample Rate**: Frecuencia de muestreo
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- **Channels**: Mono (1) o Stereo (2)
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- **Role**: kick/snare/bass/etc. (detectado por carpeta)
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**Métodos públicos**:
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- `analyze_all()` - Analiza toda la librería con progreso
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- `get_features(sample_path)` - Consulta features de un sample
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- `get_stats()` - Estadísticas globales de la librería
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**Cache**:
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- Guarda en: `libreria/reggaeton/.features_cache.json`
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- Validación: 7 días (no re-analiza si es reciente)
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**Fallback**:
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- Si librosa no está disponible, usa scipy para WAV básico
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- Features reducidas: RMS, ZCR, Duration básicos
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### 2. `embedding_engine.py` (625 líneas)
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**Ubicación**: `C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\`
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**Funcionalidad**:
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- Clase `EmbeddingEngine` - crea embeddings vectoriales
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- Vector de **20 dimensiones** por sample:
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1. Duration (normalizado 0-10s)
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2. BPM (normalizado 60-200)
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3. Key (0-11 normalizado)
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4. RMS (normalizado -60 a 0 dB)
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5. Spectral Centroid (0-10000 Hz)
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6. Spectral Rolloff (0-20000 Hz)
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7. Zero Crossing Rate (0-1)
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8-20. MFCCs (13 coeficientes, -100 a 100)
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21. Onset Strength (0-1)
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**Normalización**:
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- Min-max scaling por dimensión para embeddings comparables
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**Persistencia**:
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- Guarda en: `libreria/reggaeton/.embeddings_index.json`
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**Métodos públicos**:
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- `get_embedding(sample_path)` - Genera embedding de un sample
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- `find_similar(sample_path, top_n=10)` - Encuentra samples similares por distancia coseno
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- `find_by_audio_reference(audio_path, top_n=20)` - Analiza audio externo y encuentra matches
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||||
**Funciones de conveniencia**:
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||||
- `cosine_similarity(v1, v2)` - Calcula similitud coseno
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||||
- `euclidean_distance(v1, v2)` - Calcula distancia euclidiana
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### 3. `reference_matcher.py` (922 líneas)
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**Ubicación**: `C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\`
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**Funcionalidad**:
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- Clase `ReferenceMatcher` - motor de matching contra referencia
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||||
**Clases auxiliares**:
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- `AudioAnalyzer` - Analiza archivos MP3/WAV de referencia
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- BPM, Key, Energy Curve, MFCCs, Spectral Centroid, Onset Strength
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||||
- Fallback a modo simulado si librosa no está disponible
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- `SimilarityEngine` - Compara fingerprints
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||||
- Pesos de similitud: BPM (25%), Key (15%), Energy (25%), Timbre (20%), Centroid (10%), Onset (5%)
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||||
**Métodos públicos**:
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||||
- `analyze_reference(path)` - Analiza archivo de referencia
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||||
- `index_library()` - Indexa toda la librería
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||||
- `find_similar_samples(top_n=50)` - Ranking de similitud
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||||
- `generate_user_profile()` - Crea perfil completo del usuario
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||||
- `get_user_profile()` - Carga perfil o lo genera si no existe
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||||
- `get_recommended_samples(role, count=5)` - Samples recomendados por rol
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||||
**Perfil de sonido del usuario** (`.user_sound_profile.json`):
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```json
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{
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||||
"bpm_preferred": 95.0,
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||||
"key_preferred": "Am",
|
||||
"timbre_profile": [0.5, -0.3, 0.1, ...],
|
||||
"energy_curve": [...],
|
||||
"roles_distribution": {"kick": 15, "snare": 12, ...},
|
||||
"top_matches": [...]
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||||
}
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||||
```
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## ARCHIVOS MODIFICADOS
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### 4. `sample_selector.py` (238 líneas, +62 nuevas)
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**Ubicación**: `C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\`
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||||
**Modificación**: Agregado método `select_by_similarity()`
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**Código agregado** (líneas 118-175):
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```python
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def select_by_similarity(self, reference_path: str, top_n: int = 10) -> InstrumentGroup:
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||||
"""Select samples similar to a reference audio file.
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||||
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||||
Uses embedding_engine to find samples with similar spectral characteristics.
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||||
Returns an InstrumentGroup with the most similar samples by role.
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||||
"""
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||||
```
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||||
**Funcionalidad**:
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||||
- Integra con `embedding_engine.find_similar()`
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||||
- Retorna `InstrumentGroup` con samples por rol (kick, snare, bass, etc.)
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||||
- Fallback a `select_for_genre("reggaeton")` si falla
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||||
**Integración**: Import dinámico de `embedding_engine` y `libreria_analyzer` para evitar circular imports
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### 5. `engines/__init__.py` (100 líneas, +50 nuevas)
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||||
**Ubicación**: `C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\`
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**Modificación**: Agregados exports de los 3 nuevos módulos
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||||
**Nuevos exports**:
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||||
- `LibreriaAnalyzer`, `analyze_sample`, `get_features`, `analyze_library`, `get_library_stats`
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||||
- `EmbeddingEngine`, `get_embedding`, `find_similar`, `find_by_audio_reference`
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||||
- `ReferenceMatcher`, `AudioAnalyzer`, `SimilarityEngine`, `get_matcher`, `get_user_profile`
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## ESTRUCTURA DE ARCHIVOS DE SALIDA
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Cuando se ejecute el sistema, generará estos archivos en `libreria/reggaeton/`:
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| Archivo | Contenido | Tamaño estimado |
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|---------|-----------|-----------------|
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| `.features_cache.json` | Features de los 509 samples | ~2-5 MB |
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| `.embeddings_index.json` | Embeddings vectoriales (20 dims) | ~1-2 MB |
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||||
| `.user_sound_profile.json` | Perfil del usuario basado en ejemplo.mp3 | ~50-100 KB |
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## COMPILACIÓN VERIFICADA
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Todos los archivos compilan sin errores:
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```powershell
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✅ libreria_analyzer.py - Sin errores
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✅ embedding_engine.py - Sin errores
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✅ reference_matcher.py - Sin errores
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✅ sample_selector.py - Sin errores
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✅ __init__.py - Sin errores
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```
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||||
**Comandos usados**:
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```powershell
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python -m py_compile "C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\libreria_analyzer.py"
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||||
python -m py_compile "C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\embedding_engine.py"
|
||||
python -m py_compile "C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\reference_matcher.py"
|
||||
python -m py_compile "C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\sample_selector.py"
|
||||
python -m py_compile "C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\__init__.py"
|
||||
```
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## DEPENDENCIAS
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**Requeridas**:
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- `numpy` - Cálculos vectoriales y embeddings
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- `librosa` - Análisis espectral (BPM, Key, MFCCs, etc.)
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**Opcional (fallback)**:
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- `scipy` - Para lectura básica de WAV si librosa no está
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**Nota**: Si las dependencias no están instaladas, los módulos tienen fallback a modo "simulado" o básico.
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## FLUJO DE USO ESPERADO
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1. **Primera ejecución**:
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```python
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from engines import get_user_profile
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profile = get_user_profile() # Analiza 509 samples + ejemplo.mp3
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```
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||||
- Tarda varios minutos (análisis de 509 samples)
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||||
- Genera `.features_cache.json`, `.embeddings_index.json`, `.user_sound_profile.json`
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||||
2. **Selección inteligente**:
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||||
```python
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||||
from engines import get_selector
|
||||
selector = get_selector()
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||||
group = selector.select_by_similarity("reggaeton_ejemplo.mp3", top_n=10)
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```
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||||
- Usa embeddings para encontrar samples similares
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||||
- Retorna InstrumentGroup con drums, bass, synths, fx
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||||
3. **Recomendaciones**:
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```python
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||||
from engines import get_recommended_samples
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||||
kicks = get_recommended_samples("kick", count=5)
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```
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||||
- Retorna los 5 kicks más similares al estilo del usuario
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## PRÓXIMOS PASOS SUGERIDOS (Sprint 2)
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1. **Integrar con MCP Server**: Agregar herramientas MCP como:
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- `analyze_library()` - Fuerza re-análisis de la librería
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- `get_similar_samples(reference_path)` - Retorna samples similares
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||||
- `refresh_user_profile()` - Regenera perfil del usuario
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2. **Mejorar song_generator.py**: Usar el nuevo sistema de selección inteligente en lugar de selección aleatoria
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3. **Testing real**: Ejecutar el análisis con los 509 samples reales y verificar que los embeddings generen matches coherentes
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4. **Optimización**: Si el análisis es muy lento, agregar procesamiento paralelo (multiprocessing) para samples
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## NOTAS PARA QWEN
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- **NO MODIFICAR** los archivos de cache generados (`.features_cache.json`, etc.) - son de solo lectura
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- **NO REANALIZAR** a menos que se solicite explícitamente (usar cache por defecto)
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- **VERIFICAR** que las dependencias (librosa, numpy) estén instaladas en el entorno de ejecución
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- **PROBAR** con un subset de samples primero si se quiere testear rápido
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- **REINICIAR ABLETON** si se modifican los archivos y se quiere usar el MCP
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**Informe generado por**: Kimi K2 (Writer)
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**Para revisión por**: Qwen (Reviewer/Arquitecto)
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**Fecha**: 2026-04-11
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**Estado**: ✅ Listo para revisión y Sprint 2
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Reference in New Issue
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