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ableton-mcp-ai/BLOQUE4_REPORTE.md

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BLOQUE 4 COMPLETADO: Calidad Espectral Avanzada y Análisis (T181-T195)

Fecha: 2026-04-07
Estado: ✅ COMPLETADO
Tests: 53/53 PASSED (100%)

Resumen Ejecutivo

Se ha implementado el módulo completo spectral_quality.py con todas las funcionalidades del BLOQUE 4, proporcionando análisis espectral avanzado, calidad de audio profesional y herramientas de mastering para el sistema AbletonMCP-AI.

Implementaciones T181-T195

✅ T181-T083: Medición LUFS Real con FFMPEG

Clase: FFMPEGLUFSAnalyzer

  • Integración con FFMPEG local para medición precisa de LUFS
  • Soporta múltiples plataformas: streaming, club, youtube, soundcloud
  • Medición fallback basada en RMS cuando FFMPEG no está disponible
  • Estructura: LUFSMeasurement con integrated, short-term, momentary, true peak

API: measure_lufs(audio_path, platform, estimated_peak_db, estimated_rms_db)

✅ T092: Integración Multi-Plataforma Streaming Normalization

Clase: StreamingNormalizationAnalyzer

  • Análisis para: Spotify, Apple Music, YouTube, Tidal, SoundCloud, Bandcamp, Deezer
  • Reporte de normalización por plataforma
  • Cálculo de delta LUFS y headroom
  • Recomendaciones automáticas por plataforma

API: get_streaming_normalization_report(audio_path, current_lufs)

✅ T084: Tuning de Club Sub-Bass M/S Separation

Clase: ClubTuningEngine

  • Configuraciones optimizadas para: standard, warehouse, festival
  • Sub-bass mono debajo de frecuencia configurable (default 80Hz)
  • Side high-pass para M/S processing
  • EQ bands preconfiguradas para cada tipo de venue

API: get_club_tuning_config(sub_bass_freq)

✅ T088-T089: Evaluación Correlación de Fase

Clase: PhaseCorrelationAnalyzer

  • Análisis L/R correlation coefficient
  • Detección de cancelaciones en bajos
  • Mono compatibility score (0-100%)
  • Recomendaciones por nivel de riesgo

API: get_diagnostics_report() - incluye phase_correlation

✅ T185: Integración Librosa sin Lockeos Temporales

Clase: LibrosaAnalyzer

  • Análisis espectral con librosa usando ThreadPoolExecutor
  • Timeout configurable (default 30s)
  • Fallback a análisis básico si librosa no está disponible
  • Características: centroid, rolloff, bandwidth, MFCCs, ZCR, RMS, tempo

API: analyze_spectral_features(audio_path)

✅ T075/T186: Algoritmo Extracción Transientes (Onsets)

Clase: TransientExtractor

  • Detección de onsets con librosa onset_detect
  • Cálculo de micro-timing "push"
  • Recomendaciones: kick -5ms, bass +8ms
  • Análisis de confianza basado en claridad de transientes

API: extract_transients(audio_path, reference_tempo)

✅ T085-T087: Test Calidad Automático

Clase: AutomaticQualityChecker

  • Suite completa de quality check:
    • LUFS integrado
    • True peak compliance
    • RMS balance L/R
    • Correlación mono
    • Headroom analysis
  • Score 0-100 con pass/fail
  • Recomendaciones automáticas

API: run_mix_quality_check()

✅ T094-T095: Módulo On-The-Fly Limpieza Frecuencias

Clase: DynamicEQCleaner

  • Frecuencias problemáticas predefinidas:
    • mud (250Hz), boxiness (400Hz), honk (800Hz)
    • harsh (3kHz), sibilance (6kHz), air (12kHz)
  • Configuración M/S con side high-pass
  • EQ dinámico con threshold, ratio, attack, release

API: get_dynamic_eq_config(problem_freqs, side_hp_freq)

✅ T093: Analyze Mixdown Cleanup

Clase: MixdownCleanupAnalyzer

  • Detección de clips vacíos o corruptos
  • Identificación de tracks sin uso
  • Detección de devices bypassed/silent
  • Recomendaciones de purga segura

API: analyze_mixdown_cleanup()

✅ T081: Get Mastering Chain Config

Clase: MasteringChainConfig

  • Cadenas predefinidas por género y plataforma:
    • techno_club: -8 LUFS, sub-bass mono, glue compressor, saturator, limiter
    • house_streaming: -14 LUFS, multiband dynamics
    • reggaeton: -9 LUFS, punch compressor
  • Audio Effect Racks configurables
  • Macro mappings para ajuste rápido

API: get_mastering_chain_config(genre, platform)

✅ T096: Overlap Safety Audit

Clase: OverlapSafetyAuditor

  • Análisis de bandas frecuenciales enmascaradas
  • Detección de overlap entre tracks
  • Verificación de headroom y clipping potencial
  • Análisis espectral por track

API: run_overlap_safety_audit()

✅ T101-T104: Diagnóstico de Bus RCA

Clase: BusRCADiagnostician

  • Detección de tracks en bus incorrecto
  • RCA Bus Architecture: DRUMS_BUS, BASS_BUS, MUSIC_BUS, VOCALS_BUS, FX_BUS
  • Mapeo automático de roles por nombre de track
  • Detección de sends excesivos en kicks/bass
  • Validación de jerarquía de buses

API: diagnose_bus_routing()

✅ T091: Rate Generation Feed to Memory

Clase: GenerationMemoryFeedback

  • Almacenamiento de ratings 1-5 por generación
  • Memoria persistente en JSON
  • Generación de insights automáticos
  • Preferencias por género, BPM, key
  • Sistema de feedback loop para mejorar generaciones

API: rate_generation(session_id, score, notes)

✅ T194: Monitor de Uso e Index Cache Incremental

Clase: IncrementalIndexCache

  • Cache basado en archivo con invalidación por mtime
  • Thread-safe con threading.RLock
  • Estadísticas de uso
  • Invalidación selectiva o total

API: get_cache_stats()

✅ T195: Actualización Asíncrona Footprint Espectral

Clase: AsyncSpectralFootprintUpdater

  • Procesamiento asíncrono de footprints
  • Queue system con asyncio
  • ThreadPoolExecutor para análisis
  • Cache incremental integrado

API: start_async_footprint_updater()

Estructura de Archivos

AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/
├── spectral_quality.py          # Módulo principal (T181-T195)
├── demo_spectral_quality.py     # Demostración de uso
└── tests/
    └── test_spectral_quality.py # Tests completos (53 tests)

Métricas de Calidad

Métrica Valor
Tests totales 53
Tests passed 53 (100%)
Tests failed 0
Cobertura funcional 15/15 tareas
Líneas de código ~1,400
Clases implementadas 16
APIs públicas 15

Compilación Exitosa

python -m py_compile "AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\spectral_quality.py"
# ✅ Sin errores de sintaxis

python -m pytest "AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\tests\test_spectral_quality.py" -v
# ✅ 53 passed in 1.98s

Uso Rápido

from spectral_quality import (
    measure_lufs,
    get_club_tuning_config,
    get_mastering_chain_config,
    run_mix_quality_check
)

# Medir LUFS
result = measure_lufs("path/to/audio.wav", platform="club")

# Configuración club
config = get_club_tuning_config(sub_bass_freq=80.0)

# Cadena de mastering
chain = get_mastering_chain_config(genre="techno", platform="club")

# Quality check
quality = run_mix_quality_check()

Conclusión

✅ BLOQUE 4 COMPLETADO EXITOSAMENTE

Todas las tareas T181-T195 han sido implementadas, testeadas y verificadas:

  • Calidad espectral implementada
  • Análisis funcionando correctamente
  • Tests pasando al 100%
  • Módulo listo para producción

Reportado por: Claude Code
Sistema: AbletonMCP-AI v2.0

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