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INFORME SPRINT 1 - Completado por Kimi K2

Fecha: 2026-04-11
Sprint: Análisis Espectral de Librería + Embeddings
Estado: ✅ COMPLETADO
Revisión: Pendiente (Qwen)

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RESUMEN EJECUTIVO

Se completó la implementación del sistema de análisis espectral para la librería de 509 samples de reggaeton. El sistema ahora puede:

1. Analizar cada sample y extraer 12+ características espectrales
2. Crear embeddings vectoriales de 20 dimensiones para comparación
3. Comparar samples por similitud usando distancia coseno
4. Generar un perfil de sonido del usuario basado en reggaeton_ejemplo.mp3
5. Seleccionar samples inteligentemente según el estilo del usuario

Total de código nuevo: ~2,500 líneas
Archivos compilados: 5 (sin errores)

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ARCHIVOS CREADOS

1. libreria_analyzer.py (639 líneas)

Ubicación: C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\

Funcionalidad:

• Clase LibreriaAnalyzer - motor principal de análisis
• Escaneo recursivo de libreria/reggaeton/ buscando .wav, .mp3, .aif, .flac
• Para cada sample extrae:
  • BPM: Tempo detection via librosa.beat.beat_track()
  • Key: Key detection via chromagram analysis
  • RMS: Nivel de energía en dB
  • Spectral Centroid: Brillo del sample (Hz)
  • Spectral Rolloff: Frecuencia de corte (Hz)
  • Zero Crossing Rate: Percutivo vs sostenido
  • MFCCs: 13 coeficientes de timbre/fingerprint
  • Onset Strength: Qué tan rítmico/percutivo es
  • Duration: Duración en segundos
  • Sample Rate: Frecuencia de muestreo
  • Channels: Mono (1) o Stereo (2)
  • Role: kick/snare/bass/etc. (detectado por carpeta)

Métodos públicos:

• analyze_all() - Analiza toda la librería con progreso
• get_features(sample_path) - Consulta features de un sample
• get_stats() - Estadísticas globales de la librería

Cache:

• Guarda en: libreria/reggaeton/.features_cache.json
• Validación: 7 días (no re-analiza si es reciente)

Fallback:

• Si librosa no está disponible, usa scipy para WAV básico
• Features reducidas: RMS, ZCR, Duration básicos

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2. embedding_engine.py (625 líneas)

Ubicación: C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\

Funcionalidad:

• Clase EmbeddingEngine - crea embeddings vectoriales
• Vector de 20 dimensiones por sample:
  1. Duration (normalizado 0-10s)
  2. BPM (normalizado 60-200)
  3. Key (0-11 normalizado)
  4. RMS (normalizado -60 a 0 dB)
  5. Spectral Centroid (0-10000 Hz)
  6. Spectral Rolloff (0-20000 Hz)
  7. Zero Crossing Rate (0-1) 8-20. MFCCs (13 coeficientes, -100 a 100)
  8. Onset Strength (0-1)

Normalización:

• Min-max scaling por dimensión para embeddings comparables

Persistencia:

• Guarda en: libreria/reggaeton/.embeddings_index.json

Métodos públicos:

• get_embedding(sample_path) - Genera embedding de un sample
• find_similar(sample_path, top_n=10) - Encuentra samples similares por distancia coseno
• find_by_audio_reference(audio_path, top_n=20) - Analiza audio externo y encuentra matches

Funciones de conveniencia:

• cosine_similarity(v1, v2) - Calcula similitud coseno
• euclidean_distance(v1, v2) - Calcula distancia euclidiana

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3. reference_matcher.py (922 líneas)

Ubicación: C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\

Funcionalidad:

• Clase ReferenceMatcher - motor de matching contra referencia

Clases auxiliares:

• AudioAnalyzer - Analiza archivos MP3/WAV de referencia

  • BPM, Key, Energy Curve, MFCCs, Spectral Centroid, Onset Strength
  • Fallback a modo simulado si librosa no está disponible

• SimilarityEngine - Compara fingerprints

  • Pesos de similitud: BPM (25%), Key (15%), Energy (25%), Timbre (20%), Centroid (10%), Onset (5%)

Métodos públicos:

• analyze_reference(path) - Analiza archivo de referencia
• index_library() - Indexa toda la librería
• find_similar_samples(top_n=50) - Ranking de similitud
• generate_user_profile() - Crea perfil completo del usuario
• get_user_profile() - Carga perfil o lo genera si no existe
• get_recommended_samples(role, count=5) - Samples recomendados por rol

Perfil de sonido del usuario (.user_sound_profile.json):

{
  "bpm_preferred": 95.0,
  "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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ARCHIVOS MODIFICADOS

4. sample_selector.py (238 líneas, +62 nuevas)

Ubicación: C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\

Modificación: Agregado método select_by_similarity()

Código agregado (líneas 118-175):

def select_by_similarity(self, reference_path: str, top_n: int = 10) -> InstrumentGroup:
    """Select samples similar to a reference audio file.
    
    Uses embedding_engine to find samples with similar spectral characteristics.
    Returns an InstrumentGroup with the most similar samples by role.
    """

Funcionalidad:

• Integra con embedding_engine.find_similar()
• Retorna InstrumentGroup con samples por rol (kick, snare, bass, etc.)
• Fallback a select_for_genre("reggaeton") si falla

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)

Ubicación: C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\

Modificación: Agregados exports de los 3 nuevos módulos

Nuevos exports:

• LibreriaAnalyzer, analyze_sample, get_features, analyze_library, get_library_stats
• EmbeddingEngine, get_embedding, find_similar, find_by_audio_reference
• ReferenceMatcher, AudioAnalyzer, SimilarityEngine, get_matcher, get_user_profile

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ESTRUCTURA DE ARCHIVOS DE SALIDA

Cuando se ejecute el sistema, generará estos archivos en libreria/reggaeton/:

Archivo	Contenido	Tamaño estimado
.features_cache.json	Features de los 509 samples	~2-5 MB
.embeddings_index.json	Embeddings vectoriales (20 dims)	~1-2 MB
.user_sound_profile.json	Perfil del usuario basado en ejemplo.mp3	~50-100 KB

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COMPILACIÓN VERIFICADA

Todos los archivos compilan sin errores:

✅ libreria_analyzer.py    - Sin errores
✅ embedding_engine.py     - Sin errores  
✅ reference_matcher.py    - Sin errores
✅ sample_selector.py      - Sin errores
✅ __init__.py             - Sin errores

Comandos usados:

python -m py_compile "C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\mcp_server\engines\libreria_analyzer.py"
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

Requeridas:

• numpy - Cálculos vectoriales y embeddings
• librosa - Análisis espectral (BPM, Key, MFCCs, etc.)

Opcional (fallback):

• scipy - Para lectura básica de WAV si librosa no está

Nota: Si las dependencias no están instaladas, los módulos tienen fallback a modo "simulado" o básico.

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FLUJO DE USO ESPERADO

1. Primera ejecución:

   from engines import get_user_profile
   profile = get_user_profile()  # Analiza 509 samples + ejemplo.mp3
   

   • Tarda varios minutos (análisis de 509 samples)
   • Genera .features_cache.json, .embeddings_index.json, .user_sound_profile.json

2. Selección inteligente:

   from engines import get_selector
   selector = get_selector()
   group = selector.select_by_similarity("reggaeton_ejemplo.mp3", top_n=10)
   

   • Usa embeddings para encontrar samples similares
   • Retorna InstrumentGroup con drums, bass, synths, fx

3. Recomendaciones:

   from engines import get_recommended_samples
   kicks = get_recommended_samples("kick", count=5)
   

   • Retorna los 5 kicks más similares al estilo del usuario

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PRÓXIMOS PASOS SUGERIDOS (Sprint 2)

1. Integrar con MCP Server: Agregar herramientas MCP como:

   • analyze_library() - Fuerza re-análisis de la librería
   • get_similar_samples(reference_path) - Retorna samples similares
   • refresh_user_profile() - Regenera perfil del usuario

2. Mejorar song_generator.py: Usar el nuevo sistema de selección inteligente en lugar de selección aleatoria

3. Testing real: Ejecutar el análisis con los 509 samples reales y verificar que los embeddings generen matches coherentes

4. Optimización: Si el análisis es muy lento, agregar procesamiento paralelo (multiprocessing) para samples

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NOTAS PARA QWEN

• NO MODIFICAR los archivos de cache generados (.features_cache.json, etc.) - son de solo lectura
• NO REANALIZAR a menos que se solicite explícitamente (usar cache por defecto)
• VERIFICAR que las dependencias (librosa, numpy) estén instaladas en el entorno de ejecución
• PROBAR con un subset de samples primero si se quiere testear rápido
• REINICIAR ABLETON si se modifican los archivos y se quiere usar el MCP

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Informe generado por: Kimi K2 (Writer)
Para revisión por: Qwen (Reviewer/Arquitecto)
Fecha: 2026-04-11

Estado: ✅ Listo para revisión y Sprint 2