AI Prismatik — Studio + MCS

—

0:00 / 2:34

247

HANGFÁJL A KÖNYVTÁRBAN

KARAKTER TÉMA AKTÍV

ALBUM TRACK TERVEZVE

JELENET ZENÉJE KÉSZ

📡 Stúdió kapcsolat — AI Prismatik

PULSE ÜGYNÖK KÉRÉSEK

BUZZ ÜGYNÖK KÉRÉSEK

🎵

Húzd ide a hangfájlokat vagy kattints

.wav .mp3 .aiff .flac — a Python motor automatikusan elemzi

🎹 FORGE — MIDI Generátor

SKÁLA

KARAKTER TÉMA

HOSSZ

HUMANIZÁLÁS 60%

VELOCITY VAR. 40%

TIMING VAR. 25%

🔊 WAVE — Szintetizátor

ATTACK

12ms

DECAY

280ms

SUSTAIN

65%

RELEASE

1.2s

🎬 Jelenet Audio Tervező

EPIZÓD / JELENET

HELYSZÍN DNA

AMBIENT RÉTEG

KARAKTER TÉMA

SFX RÉTEG

AI AUDIO TERV — EP.01 / I.3

💿 PRESS — Album Struktúra

🐍 CORE — Python Motor

A CORE modul a Python alapú hanganalízis és generálás motorja. Ez fut a gépeden lokálisan — az MCS felület csak megjeleníti az eredményeket.

1. HANGTÁR SZKENNELŐ — library_scanner.py

# MCS - VAULT Module v1.0
# Végigmegy a mappákon, elemez, adatbázist épít

import librosa, pandas, os, json
from pathlib import Path

def scan_library(root_path):
    results = []
    audio_ext = ['.wav', '.mp3', '.aiff', '.flac']

    for path in Path(root_path).rglob('*'):
        if path.suffix.lower() in audio_ext:
            y, sr = librosa.load(path, duration=30)
            tempo, _ = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
            chroma = librosa.feature.chroma_cens(y=y, sr=sr)
            rms = librosa.feature.rms(y=y).mean()

            results.append({
                'file': path.name,
                'bpm': round(tempo, 1),
                'rms': round(float(rms), 4),
                'duration': librosa.get_duration(y=y, sr=sr),
                'tags': []  # auto-tag következő lépés
            })

    return pandas.DataFrame(results)

2. MIDI GENERÁTOR — midi_forge.py

# MCS - FORGE Module v1.0
# Algoritmikus MIDI generálás karaktertémák alapján
# A17.6: example body removed — character-driven generator will be
# re-added post-launch driven by the active Show Bible.