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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OpenCode Agent
635
mcp_server/engines/embedding_engine.py
Normal file
635
mcp_server/engines/embedding_engine.py
Normal file
@@ -0,0 +1,635 @@
|
||||
"""
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||||
Embedding Engine - Vector embeddings for audio samples
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||||
Crea embeddings vectoriales normalizados para samples usando features espectrales.
|
||||
"""
|
||||
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||||
import json
|
||||
import os
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Dict, List, Tuple, Optional
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
# Intentar importar libreria_analyzer para integración
|
||||
# Si no existe, funcionar independientemente
|
||||
try:
|
||||
from .libreria_analyzer import LibreriaAnalyzer, NOTE_TO_NUMBER
|
||||
HAS_ANALYZER = True
|
||||
except ImportError:
|
||||
HAS_ANALYZER = False
|
||||
NOTE_TO_NUMBER = {
|
||||
'C': 0, 'C#': 1, 'Db': 1, 'D': 2, 'D#': 3, 'Eb': 3,
|
||||
'E': 4, 'F': 5, 'F#': 6, 'Gb': 6, 'G': 7, 'G#': 8,
|
||||
'Ab': 8, 'A': 9, 'A#': 10, 'Bb': 10, 'B': 11
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
class EmbeddingEngine:
|
||||
"""
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||||
Motor de embeddings vectoriales para samples de audio.
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||||
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||||
Crea vectores de ~20 dimensiones combinando:
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||||
- BPM (normalizado)
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||||
- Key (convertido a número 0-11)
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||||
- RMS
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||||
- Spectral Centroid
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||||
- Spectral Rolloff
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||||
- Zero Crossing Rate
|
||||
- MFCCs (13 coeficientes)
|
||||
- Onset Strength
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||||
- Duration
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||||
|
||||
Todos los embeddings son normalizados usando min-max scaling.
|
||||
"""
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||||
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||||
EMBEDDING_DIM = 20 # 1 BPM + 1 Key + 1 RMS + 1 SC + 1 SR + 1 ZCR + 13 MFCCs + 1 OS + 1 Duration
|
||||
EMBEDDINGS_FILE = Path("C:/ProgramData/Ableton/Live 12 Suite/Resources/MIDI Remote Scripts/libreria/reggaeton/.embeddings_index.json")
|
||||
FEATURES_CACHE = Path("C:/ProgramData/Ableton/Live 12 Suite/Resources/MIDI Remote Scripts/libreria/reggaeton/.features_cache.json")
|
||||
|
||||
def __init__(self, features_data: Optional[Dict] = None):
|
||||
"""
|
||||
Inicializa el motor de embeddings.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
features_data: Datos de features precargados (opcional)
|
||||
"""
|
||||
self.embeddings: Dict[str, np.ndarray] = {}
|
||||
self.normalized_embeddings: Dict[str, np.ndarray] = {}
|
||||
self.min_values: Optional[np.ndarray] = None
|
||||
self.max_values: Optional[np.ndarray] = None
|
||||
self.features_data = features_data or {}
|
||||
|
||||
# Cargar embeddings existentes si hay
|
||||
self._load_embeddings()
|
||||
|
||||
def _key_to_number(self, key: str) -> float:
|
||||
"""
|
||||
Convierte una key musical (ej: 'C#m', 'F', 'Ab') a número 0-11.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
key: Key en formato string (puede incluir 'm' para menor)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
float: Número de la key (0-11) o 0 si no se reconoce
|
||||
"""
|
||||
if not key or key == "":
|
||||
return 0.0
|
||||
|
||||
# Limpiar (quitar espacios, 'm' de menor, números)
|
||||
key_clean = key.strip().upper()
|
||||
key_clean = key_clean.replace('M', '').replace('MINOR', '').replace('MAJOR', '')
|
||||
key_clean = ''.join([c for c in key_clean if c.isalpha() or c == '#'])
|
||||
|
||||
# Extraer nota base (1-2 caracteres)
|
||||
if len(key_clean) >= 2 and key_clean[1] in ['#', 'B']:
|
||||
note = key_clean[:2]
|
||||
else:
|
||||
note = key_clean[:1] if key_clean else 'C'
|
||||
|
||||
return float(NOTE_TO_NUMBER.get(note, 0))
|
||||
|
||||
def _bpm_to_normalized(self, bpm: float) -> float:
|
||||
"""
|
||||
Normaliza BPM a rango 0-1 (asumiendo rango típico 60-200).
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
bpm: BPM del sample
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
float: BPM normalizado (0-1)
|
||||
"""
|
||||
if bpm <= 0:
|
||||
return 0.5 # Valor neutral si no hay BPM
|
||||
|
||||
# Rango típico de música electrónica: 60-200 BPM
|
||||
min_bpm, max_bpm = 60.0, 200.0
|
||||
normalized = (bpm - min_bpm) / (max_bpm - min_bpm)
|
||||
return np.clip(normalized, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
def create_embedding(self, features: Dict) -> np.ndarray:
|
||||
"""
|
||||
Crea un vector de embedding de ~20 dimensiones a partir de features.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
features: Diccionario con features del sample
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
np.ndarray: Vector de embedding (20 dimensiones)
|
||||
"""
|
||||
embedding = np.zeros(self.EMBEDDING_DIM, dtype=np.float32)
|
||||
|
||||
# 1. BPM normalizado (índice 0)
|
||||
bpm = features.get('bpm', 0)
|
||||
embedding[0] = self._bpm_to_normalized(bpm)
|
||||
|
||||
# 2. Key convertida a número (índice 1)
|
||||
key = features.get('key', '')
|
||||
embedding[1] = self._key_to_number(key) / 11.0 # Normalizar 0-1
|
||||
|
||||
# 3. RMS (índice 2) - ya viene en dB, normalizar -60 a 0 dB
|
||||
rms = features.get('rms', -30)
|
||||
embedding[2] = np.clip((rms - (-60)) / 60.0, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# 4. Spectral Centroid (índice 3) - normalizar 0-10000 Hz
|
||||
sc = features.get('spectral_centroid', 2000)
|
||||
embedding[3] = np.clip(sc / 10000.0, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# 5. Spectral Rolloff (índice 4) - normalizar 0-20000 Hz
|
||||
sr = features.get('spectral_rolloff', 8000)
|
||||
embedding[4] = np.clip(sr / 20000.0, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# 6. Zero Crossing Rate (índice 5) - ya está en 0-1
|
||||
zcr = features.get('zero_crossing_rate', 0.1)
|
||||
embedding[5] = np.clip(zcr, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# 7-19. MFCCs (13 coeficientes) - índices 6-18
|
||||
mfccs = features.get('mfccs', [0] * 13)
|
||||
if len(mfccs) < 13:
|
||||
mfccs = list(mfccs) + [0] * (13 - len(mfccs))
|
||||
# Los MFCCs típicamente están en rango -100 a 100, normalizar
|
||||
for i in range(13):
|
||||
embedding[6 + i] = np.clip((mfccs[i] + 100) / 200.0, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# 20. Onset Strength (índice 19) - ya está en 0-1 típicamente
|
||||
onset = features.get('onset_strength', 0.5)
|
||||
embedding[19] = np.clip(onset, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# 21. Duration (índice 20, pero no hay espacio... incluir en índice 0?)
|
||||
# Reemplazar: usar índice 0 como duración normalizada en lugar de BPM
|
||||
# o expandir dimensión... vamos a usar índice 0 como duración
|
||||
# y mover BPM al final si hay espacio
|
||||
# Ajuste: usar los primeros valores de forma diferente
|
||||
|
||||
# Recalcular con ajuste:
|
||||
# 0: Duration, 1: BPM, 2: Key, 3: RMS, 4: SC, 5: SR, 6: ZCR, 7-19: MFCCs
|
||||
duration = features.get('duration', 1.0)
|
||||
|
||||
embedding = np.zeros(self.EMBEDDING_DIM, dtype=np.float32)
|
||||
embedding[0] = np.clip(duration / 10.0, 0.0, 1.0) # Normalizar 0-10 segundos
|
||||
embedding[1] = self._bpm_to_normalized(bpm)
|
||||
embedding[2] = self._key_to_number(key) / 11.0
|
||||
embedding[3] = np.clip((rms - (-60)) / 60.0, 0.0, 1.0)
|
||||
embedding[4] = np.clip(sc / 10000.0, 0.0, 1.0)
|
||||
embedding[5] = np.clip(sr / 20000.0, 0.0, 1.0)
|
||||
embedding[6] = np.clip(zcr, 0.0, 1.0)
|
||||
|
||||
# MFCCs en índices 7-19 (13 coeficientes)
|
||||
for i in range(13):
|
||||
if i < len(mfccs):
|
||||
embedding[7 + i] = np.clip((mfccs[i] + 100) / 200.0, 0.0, 1.0)
|
||||
else:
|
||||
embedding[7 + i] = 0.5
|
||||
|
||||
return embedding
|
||||
|
||||
def normalize_embeddings(self) -> None:
|
||||
"""
|
||||
Normaliza todos los embeddings usando min-max scaling.
|
||||
Cada dimensión se escala independientemente al rango [0, 1].
|
||||
"""
|
||||
if not self.embeddings:
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Convertir a matriz numpy
|
||||
paths = list(self.embeddings.keys())
|
||||
matrix = np.array([self.embeddings[p] for p in paths], dtype=np.float32)
|
||||
|
||||
# Calcular min y max por dimensión
|
||||
self.min_values = matrix.min(axis=0)
|
||||
self.max_values = matrix.max(axis=0)
|
||||
|
||||
# Evitar división por cero
|
||||
ranges = self.max_values - self.min_values
|
||||
ranges[ranges == 0] = 1.0
|
||||
|
||||
# Normalizar
|
||||
normalized_matrix = (matrix - self.min_values) / ranges
|
||||
|
||||
# Guardar embeddings normalizados
|
||||
self.normalized_embeddings = {
|
||||
path: normalized_matrix[i]
|
||||
for i, path in enumerate(paths)
|
||||
}
|
||||
|
||||
def build_from_features(self, features_data: Optional[Dict] = None) -> None:
|
||||
"""
|
||||
Construye embeddings a partir de datos de features.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
features_data: Diccionario con features de samples
|
||||
"""
|
||||
if features_data is None:
|
||||
features_data = self.features_data
|
||||
|
||||
if not features_data or 'samples' not in features_data:
|
||||
# Intentar cargar desde archivo
|
||||
if self.FEATURES_CACHE.exists():
|
||||
with open(self.FEATURES_CACHE, 'r') as f:
|
||||
features_data = json.load(f)
|
||||
|
||||
if not features_data or 'samples' not in features_data:
|
||||
print("[EmbeddingEngine] No features data available")
|
||||
return
|
||||
|
||||
samples = features_data.get('samples', {})
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Building embeddings for {len(samples)} samples...")
|
||||
|
||||
self.embeddings = {}
|
||||
for path, features in samples.items():
|
||||
try:
|
||||
embedding = self.create_embedding(features)
|
||||
self.embeddings[path] = embedding
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Error creating embedding for {path}: {e}")
|
||||
|
||||
# Normalizar
|
||||
self.normalize_embeddings()
|
||||
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Created {len(self.embeddings)} embeddings")
|
||||
|
||||
def save_embeddings(self) -> None:
|
||||
"""
|
||||
Guarda los embeddings normalizados en archivo JSON.
|
||||
"""
|
||||
if not self.normalized_embeddings:
|
||||
print("[EmbeddingEngine] No embeddings to save")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Serializar embeddings como listas
|
||||
data = {
|
||||
'version': '1.0',
|
||||
'dimensions': self.EMBEDDING_DIM,
|
||||
'total_samples': len(self.normalized_embeddings),
|
||||
'created_at': str(np.datetime64('now')),
|
||||
'min_values': self.min_values.tolist() if self.min_values is not None else None,
|
||||
'max_values': self.max_values.tolist() if self.max_values is not None else None,
|
||||
'embeddings': {
|
||||
path: embedding.tolist()
|
||||
for path, embedding in self.normalized_embeddings.items()
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Asegurar que existe el directorio
|
||||
self.EMBEDDINGS_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
with open(self.EMBEDDINGS_FILE, 'w') as f:
|
||||
json.dump(data, f, indent=2)
|
||||
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Saved {len(self.normalized_embeddings)} embeddings to {self.EMBEDDINGS_FILE}")
|
||||
|
||||
def _load_embeddings(self) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
Carga embeddings desde archivo si existe.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
bool: True si se cargaron exitosamente
|
||||
"""
|
||||
if not self.EMBEDDINGS_FILE.exists():
|
||||
return False
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with open(self.EMBEDDINGS_FILE, 'r') as f:
|
||||
data = json.load(f)
|
||||
|
||||
self.EMBEDDING_DIM = data.get('dimensions', 20)
|
||||
self.min_values = np.array(data.get('min_values')) if data.get('min_values') else None
|
||||
self.max_values = np.array(data.get('max_values')) if data.get('max_values') else None
|
||||
|
||||
self.normalized_embeddings = {
|
||||
path: np.array(emb, dtype=np.float32)
|
||||
for path, emb in data.get('embeddings', {}).items()
|
||||
}
|
||||
|
||||
self.embeddings = self.normalized_embeddings.copy()
|
||||
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Loaded {len(self.normalized_embeddings)} embeddings from cache")
|
||||
return True
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Error loading embeddings: {e}")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def cosine_distance(self, emb1: np.ndarray, emb2: np.ndarray) -> float:
|
||||
"""
|
||||
Calcula la distancia coseno entre dos embeddings.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
emb1: Primer embedding
|
||||
emb2: Segundo embedding
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
float: Distancia coseno (0 = idénticos, 1 = opuestos)
|
||||
"""
|
||||
# Normalizar vectores
|
||||
norm1 = np.linalg.norm(emb1)
|
||||
norm2 = np.linalg.norm(emb2)
|
||||
|
||||
if norm1 == 0 or norm2 == 0:
|
||||
return 1.0
|
||||
|
||||
similarity = np.dot(emb1, emb2) / (norm1 * norm2)
|
||||
# Convertir a distancia (0 = similar, 1 = diferente)
|
||||
return 1.0 - np.clip(similarity, -1.0, 1.0)
|
||||
|
||||
def euclidean_distance(self, emb1: np.ndarray, emb2: np.ndarray) -> float:
|
||||
"""
|
||||
Calcula la distancia euclidiana entre dos embeddings.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
emb1: Primer embedding
|
||||
emb2: Segundo embedding
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
float: Distancia euclidiana normalizada
|
||||
"""
|
||||
diff = emb1 - emb2
|
||||
return np.sqrt(np.sum(diff ** 2)) / np.sqrt(self.EMBEDDING_DIM)
|
||||
|
||||
def find_similar(self, sample_path: str, top_n: int = 10,
|
||||
use_cosine: bool = True) -> List[Tuple[str, float]]:
|
||||
"""
|
||||
Encuentra los samples más similares a un sample dado.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
sample_path: Ruta del sample de referencia
|
||||
top_n: Número de resultados a retornar
|
||||
use_cosine: True para usar distancia coseno, False para euclidiana
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
List[Tuple[str, float]]: Lista de (path, distancia) ordenada por similitud
|
||||
"""
|
||||
if not self.normalized_embeddings:
|
||||
print("[EmbeddingEngine] No embeddings available")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Usar path absoluto
|
||||
sample_path = str(Path(sample_path).resolve())
|
||||
|
||||
if sample_path not in self.normalized_embeddings:
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Sample not found: {sample_path}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
reference_emb = self.normalized_embeddings[sample_path]
|
||||
|
||||
# Calcular distancias
|
||||
distances = []
|
||||
distance_func = self.cosine_distance if use_cosine else self.euclidean_distance
|
||||
|
||||
for path, emb in self.normalized_embeddings.items():
|
||||
if path != sample_path: # Excluir el propio sample
|
||||
dist = distance_func(reference_emb, emb)
|
||||
distances.append((path, dist))
|
||||
|
||||
# Ordenar por distancia (menor = más similar)
|
||||
distances.sort(key=lambda x: x[1])
|
||||
|
||||
return distances[:top_n]
|
||||
|
||||
def find_by_audio_reference(self, audio_file_path: str, top_n: int = 20,
|
||||
use_cosine: bool = True) -> List[Tuple[str, float]]:
|
||||
"""
|
||||
Analiza un archivo de audio y encuentra samples similares.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
audio_file_path: Ruta del archivo de audio a analizar
|
||||
top_n: Número de samples similares a retornar
|
||||
use_cosine: True para usar distancia coseno
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
List[Tuple[str, float]]: Lista de (path, distancia) ordenada por similitud
|
||||
"""
|
||||
if not self.normalized_embeddings:
|
||||
print("[EmbeddingEngine] No embeddings available")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Intentar usar el analyzer para extraer features
|
||||
features = None
|
||||
|
||||
if HAS_ANALYZER:
|
||||
try:
|
||||
analyzer = LibreriaAnalyzer()
|
||||
features = analyzer.analyze_single_file(audio_file_path)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Error analyzing reference: {e}")
|
||||
|
||||
if features is None:
|
||||
# Fallback: crear features mínimas
|
||||
print("[EmbeddingEngine] Using fallback analysis")
|
||||
features = self._fallback_analyze(audio_file_path)
|
||||
|
||||
if features is None:
|
||||
print(f"[EmbeddingEngine] Could not analyze: {audio_file_path}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# Crear embedding para el audio de referencia
|
||||
reference_emb = self.create_embedding(features)
|
||||
|
||||
# Normalizar usando los mismos min/max que el índice
|
||||
if self.min_values is not None and self.max_values is not None:
|
||||
ranges = self.max_values - self.min_values
|
||||
ranges[ranges == 0] = 1.0
|
||||
reference_emb = (reference_emb - self.min_values) / ranges
|
||||
|
||||
# Calcular distancias
|
||||
distances = []
|
||||
distance_func = self.cosine_distance if use_cosine else self.euclidean_distance
|
||||
|
||||
for path, emb in self.normalized_embeddings.items():
|
||||
dist = distance_func(reference_emb, emb)
|
||||
distances.append((path, dist))
|
||||
|
||||
# Ordenar por distancia
|
||||
distances.sort(key=lambda x: x[1])
|
||||
|
||||
return distances[:top_n]
|
||||
|
||||
def _fallback_analyze(self, audio_file_path: str) -> Optional[Dict]:
|
||||
"""
|
||||
Análisis fallback básico cuando librosa no está disponible.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
audio_file_path: Ruta del archivo
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dict con features mínimas o None
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# Información básica del archivo
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||||
stat = os.stat(audio_file_path)
|
||||
|
||||
# Valores por defecto basados en reggaetón típico
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||||
return {
|
||||
'bpm': 95.0,
|
||||
'key': 'C',
|
||||
'rms': -12.0,
|
||||
'spectral_centroid': 3000.0,
|
||||
'spectral_rolloff': 8000.0,
|
||||
'zero_crossing_rate': 0.1,
|
||||
'mfccs': [0.0] * 13,
|
||||
'onset_strength': 0.6,
|
||||
'duration': 4.0,
|
||||
'sample_rate': 44100,
|
||||
'channels': 2
|
||||
}
|
||||
except Exception:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def get_embedding(self, sample_path: str) -> Optional[np.ndarray]:
|
||||
"""
|
||||
Obtiene el embedding de un sample específico.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
sample_path: Ruta del sample
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
np.ndarray: Embedding del sample o None si no existe
|
||||
"""
|
||||
sample_path = str(Path(sample_path).resolve())
|
||||
return self.normalized_embeddings.get(sample_path)
|
||||
|
||||
def get_stats(self) -> Dict:
|
||||
"""
|
||||
Retorna estadísticas de los embeddings.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Dict con estadísticas
|
||||
"""
|
||||
if not self.normalized_embeddings:
|
||||
return {'total_samples': 0}
|
||||
|
||||
matrix = np.array(list(self.normalized_embeddings.values()))
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'total_samples': len(self.normalized_embeddings),
|
||||
'dimensions': self.EMBEDDING_DIM,
|
||||
'mean_per_dim': matrix.mean(axis=0).tolist(),
|
||||
'std_per_dim': matrix.std(axis=0).tolist(),
|
||||
'min_per_dim': matrix.min(axis=0).tolist(),
|
||||
'max_per_dim': matrix.max(axis=0).tolist()
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# Funciones de conveniencia para uso directo
|
||||
|
||||
def create_embeddings_index(features_file: Optional[str] = None,
|
||||
output_file: Optional[str] = None) -> EmbeddingEngine:
|
||||
"""
|
||||
Crea el índice de embeddings completo.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
features_file: Ruta al archivo de features (default: .features_cache.json)
|
||||
output_file: Ruta de salida (default: .embeddings_index.json)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
EmbeddingEngine configurado con embeddings creados
|
||||
"""
|
||||
engine = EmbeddingEngine()
|
||||
|
||||
if features_file:
|
||||
with open(features_file, 'r') as f:
|
||||
features_data = json.load(f)
|
||||
engine.build_from_features(features_data)
|
||||
else:
|
||||
engine.build_from_features()
|
||||
|
||||
if output_file:
|
||||
engine.EMBEDDINGS_FILE = Path(output_file)
|
||||
|
||||
engine.save_embeddings()
|
||||
return engine
|
||||
|
||||
|
||||
def find_similar_samples(sample_path: str, top_n: int = 10,
|
||||
embeddings_file: Optional[str] = None) -> List[Tuple[str, float]]:
|
||||
"""
|
||||
Función de conveniencia para encontrar samples similares.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
sample_path: Ruta del sample de referencia
|
||||
top_n: Número de resultados
|
||||
embeddings_file: Ruta al archivo de embeddings (opcional)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de (path, distancia)
|
||||
"""
|
||||
engine = EmbeddingEngine()
|
||||
|
||||
if embeddings_file:
|
||||
engine.EMBEDDINGS_FILE = Path(embeddings_file)
|
||||
engine._load_embeddings()
|
||||
|
||||
return engine.find_similar(sample_path, top_n)
|
||||
|
||||
|
||||
def find_samples_like_audio(audio_path: str, top_n: int = 20,
|
||||
embeddings_file: Optional[str] = None) -> List[Tuple[str, float]]:
|
||||
"""
|
||||
Función de conveniencia para encontrar samples similares a un audio.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
audio_path: Ruta del audio de referencia
|
||||
top_n: Número de resultados
|
||||
embeddings_file: Ruta al archivo de embeddings (opcional)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Lista de (path, distancia)
|
||||
"""
|
||||
engine = EmbeddingEngine()
|
||||
|
||||
if embeddings_file:
|
||||
engine.EMBEDDINGS_FILE = Path(embeddings_file)
|
||||
engine._load_embeddings()
|
||||
|
||||
return engine.find_by_audio_reference(audio_path, top_n)
|
||||
|
||||
|
||||
def cosine_similarity(emb1, emb2) -> float:
|
||||
"""Compatibility helper used by server.py."""
|
||||
v1 = np.asarray(emb1, dtype=float)
|
||||
v2 = np.asarray(emb2, dtype=float)
|
||||
denom = np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)
|
||||
if denom == 0:
|
||||
return 0.0
|
||||
return float(np.dot(v1, v2) / denom)
|
||||
|
||||
|
||||
# Test simple
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
print("[EmbeddingEngine] Running basic tests...")
|
||||
|
||||
# Test 1: Crear embedding de features dummy
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||||
dummy_features = {
|
||||
'bpm': 95,
|
||||
'key': 'C',
|
||||
'rms': -12.5,
|
||||
'spectral_centroid': 2500.0,
|
||||
'spectral_rolloff': 8000.0,
|
||||
'zero_crossing_rate': 0.15,
|
||||
'mfccs': [0.5, -0.3, 0.1, 0.2, -0.1, 0.0, 0.3, -0.2, 0.1, 0.0, -0.1, 0.2, 0.1],
|
||||
'onset_strength': 0.85,
|
||||
'duration': 0.5,
|
||||
'sample_rate': 44100,
|
||||
'channels': 1
|
||||
}
|
||||
|
||||
engine = EmbeddingEngine()
|
||||
emb = engine.create_embedding(dummy_features)
|
||||
|
||||
print(f"[Test] Created embedding with shape: {emb.shape}")
|
||||
print(f"[Test] Embedding values: {emb[:5]}...")
|
||||
print(f"[Test] Embedding range: [{emb.min():.3f}, {emb.max():.3f}]")
|
||||
|
||||
# Test 2: Normalización
|
||||
engine.embeddings = {
|
||||
'sample1.wav': emb,
|
||||
'sample2.wav': emb * 0.8,
|
||||
'sample3.wav': emb * 1.2
|
||||
}
|
||||
engine.normalize_embeddings()
|
||||
|
||||
print(f"[Test] Normalized {len(engine.normalized_embeddings)} embeddings")
|
||||
|
||||
# Test 3: Distancia coseno
|
||||
dist = engine.cosine_distance(emb, emb * 0.9)
|
||||
print(f"[Test] Cosine distance (emb vs 0.9*emb): {dist:.4f}")
|
||||
|
||||
print("[EmbeddingEngine] All tests passed!")
|
||||
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