att base de dados
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JotaChina committed
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ceb7908da4
commit
73693e5da9
14 files changed
+3010
-1
No files matched your search
@@ -0,0 +1,631 @@
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||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import multiprocessing
|
||||
import concurrent.futures # NOVO: Necessário para usar o ProcessPoolExecutor
|
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import csv
|
||||
import time
|
||||
import glob
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
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||||
# ================= 1. LIMITADOR DE CPU DINÂMICO =================
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||||
def configurar_limites_cpu():
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try:
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||||
total_cores = multiprocessing.cpu_count()
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print("--- Configuração de Hardware ---")
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print(f"Núcleos Totais: {total_cores}")
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print("Núcleos Alocados: 1 thread por processo (Multiprocessing Real)")
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print("Núcleos Reservados para o Sistema: 1")
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||||
# IMPORTANTE: Em processamento paralelo real (ProcessPoolExecutor),
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# as libs em C++ devem usar apenas "1" thread para evitar colisão na CPU (oversubscription)
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||||
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
|
||||
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1"
|
||||
os.environ["TF_NUM_INTRAOP_THREADS"] = "1"
|
||||
os.environ["TF_NUM_INTEROP_THREADS"] = "1"
|
||||
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"
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||||
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||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Aviso: Não foi possível limitar CPU automaticamente: {e}")
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||||
configurar_limites_cpu()
|
||||
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# ================= IMPORTS =================
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import json
|
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import yaml
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||||
import logging
|
||||
import gc
|
||||
import numpy as np
|
||||
import psutil
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import essentia
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||||
import essentia.standard as es
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from tqdm import tqdm
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import unicodedata
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||||
# Desativa logs internos do Essentia
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||||
essentia.log.info.active = False
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||||
essentia.log.warning.active = False
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||||
# ================= CONFIGURAÇÕES =================
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BASE_DIR = "/var/www/html/trens/src_mmpSearch"
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||||
PASTA_WAVS = os.path.join(BASE_DIR, "wav")
|
||||
PASTA_LOTES_YAML = os.path.join(BASE_DIR, "lotes_yaml")
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||||
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||||
# --- SISTEMA DE DOIS MODELOS ---
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||||
MODELO_EMBEDDING = "discogs-effnet-bs64-1.pb"
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||||
MODELO_CLASSIFIER = "genre_discogs400.pb"
|
||||
MODELO_CLASSES = "genre_discogs400.json"
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||||
# Saídas
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||||
DIR_SAIDA = os.path.join(BASE_DIR, "saida_analises")
|
||||
os.makedirs(DIR_SAIDA, exist_ok=True)
|
||||
ARQUIVO_CHECKPOINT = os.path.join(DIR_SAIDA, "checkpoint_analises.jsonl")
|
||||
ARQUIVO_FINAL_JSON = os.path.join(DIR_SAIDA, "db_final_completo.json")
|
||||
ARQUIVO_AUDITORIA = os.path.join(DIR_SAIDA, "audit_performance.csv")
|
||||
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||||
# Limites de Segurança
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||||
LIMITE_RAM_MINIMA_MB = 500
|
||||
MAX_DURACAO_ANALISE = 20 * 60
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||||
# Logs
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||||
LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "logs/classificacao")
|
||||
os.makedirs(LOG_DIR, exist_ok=True)
|
||||
TIMESTAMP = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
filename=os.path.join(LOG_DIR, f"log_{TIMESTAMP}.log"),
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
|
||||
)
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||||
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||||
DATABASE_YAML = {}
|
||||
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||||
# Variáveis globais para os Workers conseguirem enxergar os modelos em memória
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||||
GLOBAL_EMBEDDING = None
|
||||
GLOBAL_CLASSIFIER = None
|
||||
GLOBAL_CLASSES = None
|
||||
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||||
# ================= CLASSE DE AUDITORIA OTIMIZADA =================
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||||
class Auditoria:
|
||||
def __init__(self, arquivo_csv):
|
||||
self.arquivo_csv = arquivo_csv
|
||||
self.inicio_global = time.time()
|
||||
self.process = psutil.Process(os.getpid())
|
||||
|
||||
# Mantém o arquivo aberto em modo 'append' na memória (Resolve Gargalo HD)
|
||||
cabecalho = not os.path.exists(self.arquivo_csv)
|
||||
self.file = open(self.arquivo_csv, "a", newline="", encoding="utf-8")
|
||||
self.writer = csv.writer(self.file)
|
||||
|
||||
if cabecalho:
|
||||
self.writer.writerow(
|
||||
[
|
||||
"timestamp",
|
||||
"arquivo",
|
||||
"tamanho_mb",
|
||||
"duracao_audio_s",
|
||||
"tempo_proc_s",
|
||||
"ram_uso_mb",
|
||||
"cpu_percent",
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
self.file.flush()
|
||||
|
||||
def registrar_processamento(self, nome_arquivo, tamanho_bytes, duracao_audio, tempo_gasto):
|
||||
try:
|
||||
ram_mb = self.process.memory_info().rss / (1024 * 1024)
|
||||
cpu_pct = self.process.cpu_percent(interval=None)
|
||||
tamanho_mb = tamanho_bytes / (1024 * 1024)
|
||||
agora = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
|
||||
|
||||
# Escreve na mesma conexão de arquivo aberta
|
||||
self.writer.writerow(
|
||||
[
|
||||
agora,
|
||||
nome_arquivo,
|
||||
round(tamanho_mb, 2),
|
||||
round(duracao_audio, 2),
|
||||
round(tempo_gasto, 4),
|
||||
round(ram_mb, 2),
|
||||
cpu_pct,
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
self.file.flush()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro ao auditar arquivo: {e}")
|
||||
|
||||
def verificar_marco(self, contagem):
|
||||
pass # Você pode customizar logs de progresso aqui depois se quiser
|
||||
|
||||
def fechar(self):
|
||||
try:
|
||||
self.file.close()
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
# ================= FUNÇÕES AUXILIARES =================
|
||||
|
||||
def verificar_memoria_segura(tamanho_arquivo_bytes):
|
||||
mem = psutil.virtual_memory()
|
||||
livre_mb = mem.available / (1024 * 1024)
|
||||
estimativa_uso_ram = tamanho_arquivo_bytes * 15
|
||||
uso_mb = estimativa_uso_ram / (1024 * 1024)
|
||||
|
||||
if livre_mb < LIMITE_RAM_MINIMA_MB:
|
||||
print(f" [!] RAM Crítica ({livre_mb:.1f}MB livres). Forçando limpeza...")
|
||||
gc.collect()
|
||||
time.sleep(2)
|
||||
mem = psutil.virtual_memory()
|
||||
if mem.available / (1024 * 1024) < LIMITE_RAM_MINIMA_MB:
|
||||
return False, "RAM insuficiente no sistema"
|
||||
|
||||
if uso_mb > (livre_mb * 0.8):
|
||||
return (
|
||||
False,
|
||||
f"Arquivo muito grande para RAM atual (Est: {uso_mb:.1f}MB, Livre: {livre_mb:.1f}MB)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
return True, "OK"
|
||||
|
||||
|
||||
def normalizar_chave(texto):
|
||||
if not texto:
|
||||
return ""
|
||||
s = str(texto)
|
||||
if "/" in s:
|
||||
s = os.path.basename(s)
|
||||
s = os.path.splitext(s)[0]
|
||||
s = unicodedata.normalize("NFKD", s).encode("ASCII", "ignore").decode("ASCII")
|
||||
return s.lower().replace(" ", "").replace("-", "").replace("_", "").strip()
|
||||
|
||||
|
||||
def carregar_database_yaml():
|
||||
print(f"--- Carregando Metadados de Lotes YAML em: {PASTA_LOTES_YAML} ---")
|
||||
|
||||
padrao = os.path.join(PASTA_LOTES_YAML, "*.yml")
|
||||
arquivos_lote = sorted(glob.glob(padrao))
|
||||
|
||||
db = {}
|
||||
|
||||
if not arquivos_lote:
|
||||
logging.warning(f"Nenhum lote encontrado em {PASTA_LOTES_YAML}")
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
total_carregados = 0
|
||||
|
||||
for arquivo in arquivos_lote:
|
||||
try:
|
||||
with open(arquivo, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
dados_lote = yaml.safe_load(f)
|
||||
|
||||
if not dados_lote:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
lista = dados_lote if isinstance(dados_lote, list) else [dados_lote]
|
||||
|
||||
for proj in lista:
|
||||
if not isinstance(proj, dict):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
candidatos = [
|
||||
proj.get("file"),
|
||||
proj.get("original_title"),
|
||||
proj.get("src"),
|
||||
]
|
||||
for k in candidatos:
|
||||
if k:
|
||||
chave = normalizar_chave(k)
|
||||
if chave:
|
||||
db[chave] = proj
|
||||
|
||||
total_carregados += len(lista)
|
||||
print(f"-> Carregado: {os.path.basename(arquivo)} ({len(lista)} projetos)")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro ao ler lote {arquivo}: {e}")
|
||||
print(f"X Erro ao ler {os.path.basename(arquivo)}")
|
||||
|
||||
print(f"--- Total de Projetos no DB (Memória): {len(db)} (de {total_carregados} lidos) ---")
|
||||
return db
|
||||
|
||||
|
||||
def carregar_checkpoint():
|
||||
processados = set()
|
||||
dados_existentes = []
|
||||
if os.path.exists(ARQUIVO_CHECKPOINT):
|
||||
with open(ARQUIVO_CHECKPOINT, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
for linha in f:
|
||||
try:
|
||||
obj = json.loads(linha)
|
||||
reprocessar = False
|
||||
if "analise_ia" in obj and "erro" in obj["analise_ia"]:
|
||||
reprocessar = True
|
||||
if "analise_tecnica" in obj:
|
||||
est = obj["analise_tecnica"].get("estrutura_segundos", [])
|
||||
if len(est) == 2 and est[1] == 12.0:
|
||||
reprocessar = True
|
||||
if reprocessar:
|
||||
continue
|
||||
processados.add(obj["arquivo"])
|
||||
dados_existentes.append(obj)
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
return processados, dados_existentes
|
||||
|
||||
|
||||
def salvar_progresso(resultado):
|
||||
with open(ARQUIVO_CHECKPOINT, "a", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(resultado, f, ensure_ascii=False)
|
||||
f.write("\n")
|
||||
|
||||
|
||||
def calcular_complexidade(projeto_yaml):
|
||||
score = 0
|
||||
W_INST_SYNTH, W_INST_SAMPLE = 3.0, 1.0
|
||||
W_AUTOMATION, W_PATTERN, W_FX = 2.0, 0.5, 1.5
|
||||
|
||||
stats = {"num_automations": 0, "num_patterns": 0, "num_effects": 0, "num_synths": 0}
|
||||
|
||||
tracks = projeto_yaml.get("tracks", [])
|
||||
for track in tracks:
|
||||
instruments = track.get("instruments", [])
|
||||
for inst in instruments:
|
||||
nome_plugin = inst.get("plugin_name", "").lower()
|
||||
nome_inst = inst.get("instrument_name", "").lower()
|
||||
|
||||
if "automation" in nome_inst or "automation" in nome_plugin:
|
||||
score += W_AUTOMATION
|
||||
stats["num_automations"] += 1
|
||||
elif nome_plugin in [
|
||||
"zynaddsubfx",
|
||||
"monstro",
|
||||
"lb302",
|
||||
"watsyn",
|
||||
"opyd",
|
||||
"sfxr",
|
||||
]:
|
||||
score += W_INST_SYNTH
|
||||
stats["num_synths"] += 1
|
||||
else:
|
||||
score += W_INST_SAMPLE
|
||||
|
||||
patterns = inst.get("patterns", [])
|
||||
qtd_patterns = len(patterns)
|
||||
score += qtd_patterns * W_PATTERN
|
||||
stats["num_patterns"] += qtd_patterns
|
||||
|
||||
fxchain = inst.get("fxchain", {})
|
||||
if str(fxchain.get("enabled")) == "1":
|
||||
num_fx = int(fxchain.get("numofeffects", 0))
|
||||
score += num_fx * W_FX
|
||||
stats["num_effects"] += num_fx
|
||||
|
||||
if score <= 15:
|
||||
estrelas = 1
|
||||
elif score <= 40:
|
||||
estrelas = 2
|
||||
elif score <= 80:
|
||||
estrelas = 3
|
||||
elif score <= 120:
|
||||
estrelas = 4
|
||||
else:
|
||||
estrelas = 5
|
||||
|
||||
return {"score_total": round(score, 2), "estrelas": estrelas, "detalhes": stats}
|
||||
|
||||
|
||||
# ================= NÚCLEO DE ANÁLISE =================
|
||||
|
||||
def detectar_estrutura(audio_vec, sample_rate, duration):
|
||||
try:
|
||||
if duration < 30:
|
||||
return [0.0, round(duration, 2)]
|
||||
|
||||
frame_size = 2048
|
||||
hop_size = 512
|
||||
|
||||
rms_algo = es.RMS()
|
||||
flux_algo = es.Flux()
|
||||
w = es.Windowing(type="hann")
|
||||
spec = es.Spectrum()
|
||||
|
||||
rms_curve = []
|
||||
flux_curve = []
|
||||
|
||||
for frame in es.FrameGenerator(
|
||||
audio_vec, frameSize=frame_size, hopSize=hop_size
|
||||
):
|
||||
s = spec(w(frame))
|
||||
rms_curve.append(rms_algo(frame))
|
||||
flux_curve.append(flux_algo(s))
|
||||
|
||||
min_len = min(len(rms_curve), len(flux_curve))
|
||||
rms_curve = np.array(rms_curve[:min_len])
|
||||
flux_curve = np.array(flux_curve[:min_len])
|
||||
|
||||
if np.max(rms_curve) > 0:
|
||||
rms_curve = rms_curve / np.max(rms_curve)
|
||||
if np.max(flux_curve) > 0:
|
||||
flux_curve = flux_curve / np.max(flux_curve)
|
||||
|
||||
novelty = rms_curve * 0.5 + flux_curve * 0.5
|
||||
segundos_por_frame = hop_size / sample_rate
|
||||
|
||||
pontos_mudanca = [0.0]
|
||||
window_frames = int(10 / segundos_por_frame)
|
||||
step_frames = int(5 / segundos_por_frame)
|
||||
total_frames = len(novelty)
|
||||
|
||||
for i in range(0, total_frames - window_frames, step_frames):
|
||||
janela = novelty[i : i + window_frames]
|
||||
if np.std(janela) > 0.1:
|
||||
pico_idx = i + np.argmax(janela)
|
||||
tempo = round(pico_idx * segundos_por_frame, 2)
|
||||
if tempo - pontos_mudanca[-1] > 15:
|
||||
pontos_mudanca.append(tempo)
|
||||
|
||||
pontos_mudanca.append(round(duration, 2))
|
||||
return pontos_mudanca
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro estrutura nova: {e}")
|
||||
return [0.0, round(duration, 2)]
|
||||
|
||||
|
||||
def analisar_faixa(caminho_arquivo, embedding_model, classifier_model, classes_raw):
|
||||
# --- AUDITORIA: INÍCIO DO TIMER ---
|
||||
inicio_timer = time.perf_counter()
|
||||
|
||||
tamanho_arquivo = os.path.getsize(caminho_arquivo)
|
||||
pode_processar, motivo = verificar_memoria_segura(tamanho_arquivo)
|
||||
|
||||
if not pode_processar:
|
||||
logging.warning(f"SKIPPED {os.path.basename(caminho_arquivo)}: {motivo}")
|
||||
return None, 0, 0
|
||||
|
||||
nome_arquivo = os.path.basename(caminho_arquivo)
|
||||
chave_busca = normalizar_chave(nome_arquivo)
|
||||
dados_humano = DATABASE_YAML.get(chave_busca)
|
||||
|
||||
metadata = {
|
||||
"arquivo": nome_arquivo,
|
||||
"caminho": caminho_arquivo,
|
||||
"dados_projeto": {},
|
||||
"analise_tecnica": {},
|
||||
"analise_ia": {},
|
||||
}
|
||||
|
||||
if dados_humano:
|
||||
metadata["dados_projeto"] = {
|
||||
"titulo": dados_humano.get("original_title") or dados_humano.get("file"),
|
||||
"bpm_original": dados_humano.get("bpm"),
|
||||
"tags_yaml": dados_humano.get("tags"),
|
||||
"autor": dados_humano.get("author", "Desconhecido"),
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
metadata["analise_tecnica"]["complexidade"] = {
|
||||
"score_total": 0,
|
||||
"estrelas": 0,
|
||||
"detalhes": "YAML não encontrado",
|
||||
}
|
||||
|
||||
duracao_real = 0.0
|
||||
|
||||
# 1. ANÁLISE TÉCNICA E EXTRAÇÃO ÚNICA (HQ 44.1kHz)
|
||||
try:
|
||||
# Lê do HD APENAS UMA VEZ
|
||||
loader_hq = es.MonoLoader(filename=caminho_arquivo, sampleRate=44100)
|
||||
audio_hq = loader_hq()
|
||||
|
||||
if len(audio_hq) > (MAX_DURACAO_ANALISE * 44100):
|
||||
audio_hq = audio_hq[: int(MAX_DURACAO_ANALISE * 44100)]
|
||||
|
||||
duracao_real = len(audio_hq) / 44100.0
|
||||
audio_hq_vec = essentia.array(audio_hq)
|
||||
|
||||
rhythm = es.RhythmExtractor2013(method="multifeature")
|
||||
bpm, _, conf, _, _ = rhythm(audio_hq_vec)
|
||||
|
||||
key_ex = es.KeyExtractor()
|
||||
key, scale, _ = key_ex(audio_hq_vec)
|
||||
|
||||
loudness = es.Loudness()(audio_hq_vec)
|
||||
estrutura = detectar_estrutura(audio_hq_vec, 44100, duracao_real)
|
||||
|
||||
bpm_final = round(bpm, 1)
|
||||
origem = "algoritmo"
|
||||
if dados_humano and dados_humano.get("bpm"):
|
||||
try:
|
||||
bpm_str = str(dados_humano.get("bpm")).replace("'", "").replace('"', "")
|
||||
b = float(bpm_str)
|
||||
if b > 0:
|
||||
bpm_final = b
|
||||
origem = "yaml (humano)"
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
metadata["analise_tecnica"].update(
|
||||
{
|
||||
"bpm": bpm_final,
|
||||
"origem_bpm": origem,
|
||||
"tom": key,
|
||||
"escala": scale,
|
||||
"intensidade_db": round(loudness, 2),
|
||||
"estrutura_segundos": estrutura,
|
||||
"duracao_detectada": round(duracao_real, 2),
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
metadata["analise_tecnica"]["complexidade"] = (
|
||||
calcular_complexidade(dados_humano) if dados_humano else None
|
||||
)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro math {nome_arquivo}: {e}")
|
||||
metadata["analise_tecnica"]["erro"] = str(e)
|
||||
return metadata, 0, 0
|
||||
|
||||
# 2. ANÁLISE IA (LQ 16kHz via Resample da RAM - Resolve Leitura Dupla de HD)
|
||||
if embedding_model and classifier_model and classes_raw:
|
||||
try:
|
||||
resample_algo = es.Resample(inputSampleRate=44100, outputSampleRate=16000)
|
||||
audio_lq_vec = resample_algo(audio_hq_vec)
|
||||
|
||||
embeddings = embedding_model(audio_lq_vec)
|
||||
predictions = classifier_model(embeddings)
|
||||
|
||||
avg_preds = np.mean(predictions, axis=0)
|
||||
top_indices = np.argsort(avg_preds)[::-1][:10]
|
||||
|
||||
tags_detectadas = []
|
||||
genero_pai = "Unknown"
|
||||
|
||||
for i, idx in enumerate(top_indices):
|
||||
score = float(avg_preds[idx])
|
||||
if score < 0.05:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
nome_full = classes_raw[idx]
|
||||
partes = nome_full.split("---")
|
||||
tag_limpa = partes[-1]
|
||||
|
||||
if i == 0:
|
||||
genero_pai = partes[0] if len(partes) > 0 else tag_limpa
|
||||
|
||||
tags_detectadas.append({"tag": tag_limpa, "score": round(score, 3)})
|
||||
|
||||
metadata["analise_ia"] = {
|
||||
"genero_macro": genero_pai,
|
||||
"estilo_principal": tags_detectadas[0]["tag"] if tags_detectadas else "Unknown",
|
||||
"nuvem_tags": tags_detectadas,
|
||||
}
|
||||
|
||||
del audio_lq_vec
|
||||
del embeddings
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
msg = f"Erro IA Pipeline: {str(e)}"
|
||||
logging.error(msg)
|
||||
metadata["analise_ia"] = {"erro": msg}
|
||||
else:
|
||||
metadata["analise_ia"] = {"status": "Modelos nao carregados"}
|
||||
|
||||
# Limpeza Limpa
|
||||
del audio_hq
|
||||
del audio_hq_vec
|
||||
gc.collect()
|
||||
|
||||
tempo_gasto = time.perf_counter() - inicio_timer
|
||||
return metadata, duracao_real, tempo_gasto
|
||||
|
||||
|
||||
# ================= MAIN (Multiprocessing) =================
|
||||
def worker_analise(caminho):
|
||||
# Processa usando as instâncias dos modelos carregadas na thread mestre
|
||||
global GLOBAL_EMBEDDING, GLOBAL_CLASSIFIER, GLOBAL_CLASSES
|
||||
return analisar_faixa(caminho, GLOBAL_EMBEDDING, GLOBAL_CLASSIFIER, GLOBAL_CLASSES)
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
print("\n--- INICIANDO PROCESSADOR + AUDITORIA ---")
|
||||
|
||||
# Referencia variávies globais do script para alimentar os childs process do pool
|
||||
global DATABASE_YAML, GLOBAL_EMBEDDING, GLOBAL_CLASSIFIER, GLOBAL_CLASSES
|
||||
|
||||
DATABASE_YAML = carregar_database_yaml()
|
||||
|
||||
ja_processados, lista_resultados = carregar_checkpoint()
|
||||
|
||||
auditor = Auditoria(ARQUIVO_AUDITORIA)
|
||||
|
||||
if not os.path.exists(PASTA_WAVS):
|
||||
print("CRÍTICO: Pasta WAV não encontrada!")
|
||||
return
|
||||
|
||||
todos = [f for f in os.listdir(PASTA_WAVS) if f.lower().endswith((".wav", ".ogg"))]
|
||||
a_fazer = [os.path.join(PASTA_WAVS, f) for f in todos if f not in ja_processados]
|
||||
|
||||
total = len(a_fazer)
|
||||
print(f"Total Arquivos: {len(todos)} | Novos a Fazer: {total}")
|
||||
print(f"Auditoria será salva em: {ARQUIVO_AUDITORIA}")
|
||||
|
||||
# === CARREGAMENTO MODELOS GLOBAIS ===
|
||||
path_embed = MODELO_EMBEDDING if os.path.exists(MODELO_EMBEDDING) else os.path.join(BASE_DIR, MODELO_EMBEDDING)
|
||||
path_class = MODELO_CLASSIFIER if os.path.exists(MODELO_CLASSIFIER) else os.path.join(BASE_DIR, MODELO_CLASSIFIER)
|
||||
path_json = MODELO_CLASSES if os.path.exists(MODELO_CLASSES) else os.path.join(BASE_DIR, MODELO_CLASSES)
|
||||
|
||||
if os.path.exists(path_embed) and os.path.exists(path_class) and os.path.exists(path_json):
|
||||
print("--- Carregando Modelos de IA ---")
|
||||
try:
|
||||
with open(path_json, "r") as f:
|
||||
GLOBAL_CLASSES = json.load(f)["classes"]
|
||||
|
||||
print("[1/2] Carregando Extrator de Embeddings...")
|
||||
if hasattr(es, "TensorflowPredictEffnetDiscogs"):
|
||||
GLOBAL_EMBEDDING = es.TensorflowPredictEffnetDiscogs(graphFilename=path_embed, output="PartitionedCall:1")
|
||||
else:
|
||||
print(" -> Usando TensorflowPredict genérico.")
|
||||
GLOBAL_EMBEDDING = es.TensorflowPredict(graphFilename=path_embed, input="serving_default_model_Placeholder", output="PartitionedCall:1")
|
||||
print(" -> Embeddings carregados com sucesso.")
|
||||
|
||||
GLOBAL_CLASSIFIER = es.TensorflowPredict2D(graphFilename=path_class, input="serving_default_model_Placeholder", output="PartitionedCall:0")
|
||||
print("[2/2] Classificador de Gênero carregado.")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"ERRO CRÍTICO AO CARREGAR IA: {e}")
|
||||
return
|
||||
else:
|
||||
print("Arquivos de modelo incompletos.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
if total == 0:
|
||||
print("Tudo atualizado.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# ProcessPoolExecutor lidará com N filas ao mesmo tempo
|
||||
max_workers = max(1, multiprocessing.cpu_count() - 1)
|
||||
print(f"-> Iniciando processamento paralelo com {max_workers} workers.")
|
||||
contagem_sessao = 0
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
|
||||
resultados_futuros = {executor.submit(worker_analise, caminho): caminho for caminho in a_fazer}
|
||||
|
||||
# O as_completed processa os que terminam mais rápido em vez de travar na ordem
|
||||
for future in tqdm(concurrent.futures.as_completed(resultados_futuros), total=len(a_fazer), unit="track"):
|
||||
try:
|
||||
res, duracao, tempo_gasto = future.result()
|
||||
caminho = resultados_futuros[future]
|
||||
|
||||
if res:
|
||||
salvar_progresso(res)
|
||||
lista_resultados.append(res)
|
||||
|
||||
tamanho = os.path.getsize(caminho)
|
||||
auditor.registrar_processamento(res['arquivo'], tamanho, duracao, tempo_gasto)
|
||||
|
||||
contagem_sessao += 1
|
||||
auditor.verificar_marco(contagem_sessao)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro ao processar um dos arquivos no worker: {e}")
|
||||
|
||||
except KeyboardInterrupt:
|
||||
print("\nParando paralelismo graciosamente...")
|
||||
|
||||
finally:
|
||||
auditor.fechar() # Fecha o CSV com segurança
|
||||
|
||||
tempo_total_sessao = time.time() - auditor.inicio_global
|
||||
print("\n--- FIM DO PROCESSAMENTO ---")
|
||||
print(f"Tempo Total: {str(timedelta(seconds=int(tempo_total_sessao)))}")
|
||||
print("Gerando JSON final consolidado...")
|
||||
|
||||
with open(ARQUIVO_FINAL_JSON, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(lista_resultados, f, indent=4, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
print(f"Dados JSON: {ARQUIVO_FINAL_JSON}")
|
||||
print(f"Auditoria CSV: {ARQUIVO_AUDITORIA}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,457 @@
|
||||
import yaml
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import logging
|
||||
import csv
|
||||
import unicodedata
|
||||
import time
|
||||
import psutil
|
||||
import glob # Import necessário para ler múltiplos arquivos
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
|
||||
# --- CONFIGURAÇÕES GERAIS ---
|
||||
BASE_DIR = "/var/www/html/trens/src_mmpSearch"
|
||||
LOG_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "logs/classificacao_pedagogica")
|
||||
os.makedirs(LOG_DIR, exist_ok=True)
|
||||
TIMESTAMP = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
|
||||
|
||||
# Configuração de Log
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s - CLASSIFICADOR - %(levelname)s - %(message)s",
|
||||
handlers=[
|
||||
logging.FileHandler(os.path.join(LOG_DIR, f"log_pedagogico_{TIMESTAMP}.log")),
|
||||
logging.StreamHandler(),
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# --- ARQUIVOS DE ENTRADA/SAÍDA ---
|
||||
def encontrar_caminho(nome_arquivo):
|
||||
"""Procura o arquivo em locais comuns do projeto."""
|
||||
candidatos = [
|
||||
os.path.join(BASE_DIR, "saida_analises", nome_arquivo),
|
||||
os.path.join(BASE_DIR, "data", nome_arquivo),
|
||||
os.path.join(BASE_DIR, nome_arquivo),
|
||||
nome_arquivo,
|
||||
]
|
||||
for c in candidatos:
|
||||
if os.path.exists(c):
|
||||
return c
|
||||
return nome_arquivo
|
||||
|
||||
|
||||
# --- MUDANÇA AQUI: Aponta para a pasta dos lotes ---
|
||||
PASTA_LOTES_YAML = os.path.join(BASE_DIR, "lotes_yaml")
|
||||
# ARQUIVO_YAML = "all.yml" <-- Removido/Comentado
|
||||
|
||||
ARQUIVO_AUDIO_INPUT = encontrar_caminho("db_final_completo.json")
|
||||
ARQUIVO_FINAL_OUTPUT = os.path.join(
|
||||
BASE_DIR, "saida_analises", "db_projetos_classificados.json"
|
||||
)
|
||||
ARQUIVO_AUDITORIA = os.path.join(
|
||||
BASE_DIR, "saida_analises", "audit_classificacao_pedagogica.csv"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# --- LISTAS DE REFERÊNCIA ---
|
||||
PLUGINS_NATIVOS = [
|
||||
"tripleoscillator",
|
||||
"zynaddsubfx",
|
||||
"sfxr",
|
||||
"organic",
|
||||
"audiofileprocessor",
|
||||
"lb302",
|
||||
"kicker",
|
||||
"watsyn",
|
||||
"bitinvader",
|
||||
"freeboy",
|
||||
"mallets",
|
||||
"vibed",
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
# --- CLASSE DE AUDITORIA DE PERFORMANCE ---
|
||||
class AuditoriaPerformance:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.inicio_global = time.time()
|
||||
self.process = psutil.Process(os.getpid())
|
||||
self.marcos = [1, 10, 100, 500, 1000, 2000, 5000]
|
||||
|
||||
def get_metricas(self):
|
||||
"""Retorna uso atual de RAM (MB) e CPU (%)"""
|
||||
try:
|
||||
ram_mb = self.process.memory_info().rss / (1024 * 1024)
|
||||
cpu_pct = self.process.cpu_percent(interval=None)
|
||||
return round(ram_mb, 2), cpu_pct
|
||||
except:
|
||||
return 0.0, 0.0
|
||||
|
||||
def verificar_marco(self, contagem):
|
||||
if contagem in self.marcos:
|
||||
tempo_decorrido = time.time() - self.inicio_global
|
||||
logging.info(
|
||||
f"--- MARCO: {contagem} projetos processados em {str(timedelta(seconds=int(tempo_decorrido)))} ---"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# --- FUNÇÕES AUXILIARES ---
|
||||
|
||||
|
||||
def normalizar_chave(texto):
|
||||
if not texto:
|
||||
return ""
|
||||
s = str(texto)
|
||||
if "." in s:
|
||||
s = os.path.splitext(s)[0]
|
||||
s = unicodedata.normalize("NFKD", s).encode("ASCII", "ignore").decode("ASCII")
|
||||
return s.lower().replace(" ", "").replace("-", "").replace("_", "").strip()
|
||||
|
||||
|
||||
def calcular_nivel_ponderado(
|
||||
num_tracks, tem_automacao, usa_zyn, qtd_secoes_audio, fx_criativos
|
||||
):
|
||||
pontos = 0
|
||||
|
||||
# 1. Volume
|
||||
if num_tracks >= 8:
|
||||
pontos += 1
|
||||
if num_tracks >= 16:
|
||||
pontos += 2
|
||||
if num_tracks >= 32:
|
||||
pontos += 3
|
||||
if num_tracks >= 64:
|
||||
pontos += 4
|
||||
elif num_tracks >= 128:
|
||||
pontos += 5
|
||||
|
||||
# 2. Técnica
|
||||
if tem_automacao:
|
||||
pontos += 2
|
||||
if usa_zyn:
|
||||
pontos += 1.5
|
||||
if fx_criativos:
|
||||
pontos += 1
|
||||
|
||||
# 3. Estrutura (Áudio)
|
||||
if qtd_secoes_audio >= 3:
|
||||
pontos += 1.5
|
||||
elif qtd_secoes_audio >= 5:
|
||||
pontos += 3
|
||||
elif qtd_secoes_audio >= 10:
|
||||
pontos += 5
|
||||
|
||||
if pontos < 3:
|
||||
return "Iniciante"
|
||||
if pontos < 6:
|
||||
return "Intermediário"
|
||||
return "Avançado"
|
||||
|
||||
|
||||
def analisar_tags_pedagogicas(tracks, bpm, qtd_secoes):
|
||||
tags = []
|
||||
tem_kicker = False
|
||||
tem_zyn = False
|
||||
tem_automacao = False
|
||||
tem_fx_chain = False
|
||||
rolagem_trap = False
|
||||
|
||||
for t in tracks:
|
||||
inst = t.get("instrumenttrack")
|
||||
if not inst:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
nome = inst.get("name", "").lower()
|
||||
plugin = inst.get("plugin_name", "").lower()
|
||||
|
||||
if plugin == "kicker":
|
||||
tem_kicker = True
|
||||
if plugin == "zynaddsubfx":
|
||||
tem_zyn = True
|
||||
if "automation" in str(inst).lower():
|
||||
tem_automacao = True
|
||||
|
||||
fx = inst.get("fxchain", {})
|
||||
if fx and int(fx.get("numofeffects", 0)) > 0:
|
||||
tem_fx_chain = True
|
||||
|
||||
patterns = inst.get("patterns", [])
|
||||
if patterns:
|
||||
for pat in patterns:
|
||||
steps = pat.get("steps", [])
|
||||
consecutivos = 0
|
||||
for step in steps:
|
||||
val = 1 if step else 0
|
||||
consecutivos = (consecutivos + 1) if val else 0
|
||||
if consecutivos >= 3 and ("hat" in nome):
|
||||
rolagem_trap = True
|
||||
|
||||
if tem_kicker:
|
||||
tags.append("Síntese de Bateria")
|
||||
if tem_zyn:
|
||||
tags.append("Design de Som Avançado")
|
||||
if tem_automacao:
|
||||
tags.append("Automação")
|
||||
if tem_fx_chain:
|
||||
tags.append("Mixagem com FX")
|
||||
|
||||
if rolagem_trap and bpm > 115:
|
||||
tags.append("Trap Rhythm")
|
||||
if bpm < 100 and not rolagem_trap:
|
||||
tags.append("Boombap Groove")
|
||||
|
||||
if qtd_secoes >= 4:
|
||||
tags.append("Arranjo Completo")
|
||||
elif qtd_secoes <= 1:
|
||||
tags.append("Loop Estático")
|
||||
else:
|
||||
tags.append("Estrutura Simples")
|
||||
|
||||
return tags, tem_automacao, tem_zyn, tem_fx_chain
|
||||
|
||||
|
||||
# --- FUNÇÃO PARA CARREGAR LOTES YAML ---
|
||||
def carregar_todos_yamls(pasta_lotes):
|
||||
"""Lê todos os arquivos YAML da pasta especificada e retorna uma lista única."""
|
||||
logging.info(f"Buscando arquivos YAML em: {pasta_lotes}")
|
||||
|
||||
padrao = os.path.join(pasta_lotes, "*.yml")
|
||||
arquivos = sorted(glob.glob(padrao))
|
||||
|
||||
todos_projetos = []
|
||||
|
||||
if not arquivos:
|
||||
logging.warning("Nenhum arquivo YAML encontrado na pasta de lotes.")
|
||||
# Tenta fallback para o arquivo único antigo se existir
|
||||
caminho_unico = encontrar_caminho("all.yml")
|
||||
if os.path.exists(caminho_unico):
|
||||
logging.info(f"Fallback: Carregando arquivo único {caminho_unico}")
|
||||
with open(caminho_unico, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
return yaml.safe_load(f)
|
||||
return []
|
||||
|
||||
for arq in arquivos:
|
||||
try:
|
||||
logging.info(f"Carregando lote: {os.path.basename(arq)}")
|
||||
with open(arq, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
lote = yaml.safe_load(f)
|
||||
if lote:
|
||||
# Garante que seja uma lista
|
||||
if isinstance(lote, list):
|
||||
todos_projetos.extend(lote)
|
||||
elif isinstance(lote, dict):
|
||||
todos_projetos.append(lote)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro ao ler arquivo {arq}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"Total de projetos carregados dos lotes: {len(todos_projetos)}")
|
||||
return todos_projetos
|
||||
|
||||
|
||||
# --- MAIN ---
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
logging.info("--- INICIANDO CLASSIFICADOR PEDAGÓGICO (COM AUDITORIA E LOTES) ---")
|
||||
|
||||
auditor = AuditoriaPerformance()
|
||||
|
||||
# 1. Carregar YAML (Adaptado para Lotes)
|
||||
if not os.path.exists(PASTA_LOTES_YAML):
|
||||
logging.warning(f"Pasta de lotes não encontrada: {PASTA_LOTES_YAML}")
|
||||
# Tenta criar se não existir (embora deva existir com arquivos)
|
||||
# os.makedirs(PASTA_LOTES_YAML, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
dados_projetos = carregar_todos_yamls(PASTA_LOTES_YAML)
|
||||
|
||||
if not dados_projetos:
|
||||
logging.critical("Nenhum dado de projeto carregado. Encerrando.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# 2. Carregar JSON de Áudio
|
||||
lookup_audio = {}
|
||||
total_audio_carregado = 0
|
||||
|
||||
if os.path.exists(ARQUIVO_AUDIO_INPUT):
|
||||
logging.info(f"Lendo Análise de Áudio: {ARQUIVO_AUDIO_INPUT}")
|
||||
with open(ARQUIVO_AUDIO_INPUT, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
lista_audio = json.load(f)
|
||||
for item in lista_audio:
|
||||
chave = normalizar_chave(item.get("arquivo", ""))
|
||||
if chave:
|
||||
lookup_audio[chave] = item
|
||||
total_audio_carregado = len(lista_audio)
|
||||
else:
|
||||
logging.warning(f"Arquivo de áudio {ARQUIVO_AUDIO_INPUT} não encontrado.")
|
||||
|
||||
db_final = []
|
||||
estatisticas = {"Iniciante": 0, "Intermediário": 0, "Avançado": 0, "Total": 0}
|
||||
|
||||
# --- PREPARAR CSV DE AUDITORIA ---
|
||||
with open(ARQUIVO_AUDITORIA, "w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:
|
||||
writer = csv.writer(csvfile)
|
||||
# Cabeçalho expandido com métricas de performance
|
||||
writer.writerow(
|
||||
[
|
||||
"Timestamp",
|
||||
"ID_Projeto",
|
||||
"Audio_Encontrado",
|
||||
"Qtd_Secoes",
|
||||
"Nivel",
|
||||
"Genero_Final",
|
||||
"Tempo_Proc_ms",
|
||||
"RAM_Uso_MB",
|
||||
"Tags",
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
|
||||
logging.info(f"Processando {len(dados_projetos)} projetos...")
|
||||
|
||||
contagem_processados = 0
|
||||
|
||||
for proj in dados_projetos:
|
||||
if not proj or not isinstance(proj, dict):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# --- INÍCIO TIMER INDIVIDUAL ---
|
||||
inicio_item = time.perf_counter()
|
||||
|
||||
nome_arquivo = proj.get("file", "")
|
||||
if not nome_arquivo:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Lógica de Classificação
|
||||
chave_proj = normalizar_chave(nome_arquivo)
|
||||
dados_audio = lookup_audio.get(chave_proj, {})
|
||||
|
||||
analise_tec = dados_audio.get("analise_tecnica", {})
|
||||
analise_ia = dados_audio.get("analise_ia", {})
|
||||
|
||||
raw_bpm = proj.get("bpm", 120)
|
||||
try:
|
||||
bpm_projeto = float(raw_bpm)
|
||||
except:
|
||||
bpm_projeto = 120.0
|
||||
|
||||
est_seg = analise_tec.get("estrutura_segundos", [])
|
||||
qtd_secoes = len(est_seg) if isinstance(est_seg, list) else 1
|
||||
|
||||
tracks = proj.get("tracks", [])
|
||||
tags, tem_auto, tem_zyn, tem_fx = analisar_tags_pedagogicas(
|
||||
tracks, bpm_projeto, qtd_secoes
|
||||
)
|
||||
|
||||
plugins_usados = set()
|
||||
usa_vst_externo = False
|
||||
for t in tracks:
|
||||
inst_track = t.get("instrumenttrack", {})
|
||||
if not inst_track:
|
||||
continue
|
||||
p = inst_track.get("plugin_name", "")
|
||||
if p:
|
||||
p_norm = p.lower()
|
||||
plugins_usados.add(p_norm)
|
||||
if p_norm not in PLUGINS_NATIVOS:
|
||||
usa_vst_externo = True
|
||||
|
||||
nivel = calcular_nivel_ponderado(
|
||||
len(tracks), tem_auto, tem_zyn, qtd_secoes, tem_fx
|
||||
)
|
||||
estatisticas[nivel] += 1
|
||||
estatisticas["Total"] += 1
|
||||
|
||||
genero = "Desconhecido"
|
||||
if analise_ia and "estilo_principal" in analise_ia:
|
||||
genero = analise_ia["estilo_principal"]
|
||||
elif (
|
||||
"genero_macro" in analise_ia
|
||||
and analise_ia["genero_macro"] != "Unknown"
|
||||
):
|
||||
genero = analise_ia["genero_macro"]
|
||||
|
||||
if genero == "Desconhecido" or genero == "Unknown":
|
||||
if "Trap Rhythm" in tags:
|
||||
genero = "Trap (Rule-based)"
|
||||
elif bpm_projeto > 120:
|
||||
genero = "Electronic (Rule-based)"
|
||||
else:
|
||||
genero = "HipHop/Downtempo (Rule-based)"
|
||||
|
||||
# Objeto Final
|
||||
item = {
|
||||
"id": nome_arquivo,
|
||||
"titulo": proj.get("original_title", nome_arquivo),
|
||||
"match_audio": bool(dados_audio),
|
||||
"pedagogia": {
|
||||
"nivel": nivel,
|
||||
"tags_aprendizado": tags,
|
||||
"plugins_principais": list(plugins_usados),
|
||||
"requer_vst_externo": usa_vst_externo,
|
||||
},
|
||||
"tecnica": {
|
||||
"bpm": bpm_projeto,
|
||||
"tom": analise_tec.get("tom", "N/A"),
|
||||
"escala": analise_tec.get("escala", "N/A"),
|
||||
"estrutura_qtd_secoes": qtd_secoes,
|
||||
"intensidade_media": analise_tec.get("intensidade_db", "N/A"),
|
||||
},
|
||||
"classificacao": {
|
||||
"genero": genero,
|
||||
"mood": "Energético"
|
||||
if analise_tec.get("intensidade_db", -20) > -10
|
||||
else "Suave",
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
db_final.append(item)
|
||||
|
||||
# --- FIM TIMER INDIVIDUAL ---
|
||||
tempo_ms = (time.perf_counter() - inicio_item) * 1000
|
||||
ram_atual, _ = auditor.get_metricas()
|
||||
ts_agora = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
|
||||
|
||||
# Registra Auditoria com Performance
|
||||
writer.writerow(
|
||||
[
|
||||
ts_agora,
|
||||
nome_arquivo,
|
||||
"SIM" if dados_audio else "NAO",
|
||||
qtd_secoes,
|
||||
nivel,
|
||||
genero,
|
||||
f"{tempo_ms:.3f}", # Tempo em milissegundos com 3 casas
|
||||
f"{ram_atual:.2f}", # RAM em MB
|
||||
"|".join(tags),
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
|
||||
contagem_processados += 1
|
||||
auditor.verificar_marco(contagem_processados)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(
|
||||
f"Erro ao processar projeto '{proj.get('file', 'unknown')}': {e}"
|
||||
)
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Salvar Resultado JSON
|
||||
logging.info(f"Salvando JSON Final: {ARQUIVO_FINAL_OUTPUT}")
|
||||
with open(ARQUIVO_FINAL_OUTPUT, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(db_final, f, indent=4, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
tempo_total = time.time() - auditor.inicio_global
|
||||
|
||||
logging.info("--- RELATÓRIO FINAL ---")
|
||||
logging.info(f"Tempo Total de Execução: {str(timedelta(seconds=int(tempo_total)))}")
|
||||
logging.info(f"Total Processado: {estatisticas['Total']}")
|
||||
logging.info(f"Iniciantes: {estatisticas['Iniciante']}")
|
||||
logging.info(f"Intermediários: {estatisticas['Intermediário']}")
|
||||
logging.info(f"Avançados: {estatisticas['Avançado']}")
|
||||
logging.info(
|
||||
f"Taxa de Casamento com Áudio: {len(lookup_audio)}/{total_audio_carregado}"
|
||||
)
|
||||
logging.info(f"Auditoria salva em: {ARQUIVO_AUDITORIA}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,274 @@
|
||||
import yaml
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
# --- CONFIGURAÇÕES DE LOG ---
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s - CLASSIFICADOR - %(levelname)s - %(message)s",
|
||||
handlers=[
|
||||
logging.FileHandler("classificacao_pedagogica.log"),
|
||||
logging.StreamHandler(),
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
|
||||
# --- CONFIGURAÇÕES ---
|
||||
ARQUIVO_YAML = "all.yml"
|
||||
ARQUIVO_AUDIO = "analise_audio.json"
|
||||
ARQUIVO_FINAL = "db_projetos_classificados.json"
|
||||
|
||||
PLUGINS_NATIVOS = [
|
||||
"tripleoscillator",
|
||||
"zynaddsubfx",
|
||||
"sfxr",
|
||||
"organic",
|
||||
"audiofileprocessor",
|
||||
"lb302",
|
||||
"kicker",
|
||||
"watsyn",
|
||||
"bitinvader",
|
||||
"freeboy",
|
||||
"mallets",
|
||||
"vibed",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# --- LÓGICA PEDAGÓGICA AVANÇADA ---
|
||||
|
||||
|
||||
def calcular_nivel_ponderado(
|
||||
num_tracks, tem_automacao, plugins_complexos, qtd_secoes_audio, fx_criativos
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
Calcula nível pedagógico (Iniciante, Intermediário, Avançado)
|
||||
baseado em esforço de engenharia e complexidade musical.
|
||||
"""
|
||||
pontos = 0
|
||||
|
||||
# 1. Volume de Trabalho
|
||||
if num_tracks >= 8:
|
||||
pontos += 1
|
||||
if num_tracks >= 16:
|
||||
pontos += 1
|
||||
|
||||
# 2. Profundidade Técnica
|
||||
if tem_automacao:
|
||||
pontos += 2 # Automação é sinal forte de polimento
|
||||
if plugins_complexos:
|
||||
pontos += 1.5 # Usar ZynAddSubFx requer estudo
|
||||
if fx_criativos:
|
||||
pontos += 1 # Usar efeitos além do básico
|
||||
|
||||
# 3. Estrutura Musical (Vinda do Essentia)
|
||||
# Se o áudio tem > 3 seções detectadas, há arranjo (não é só loop)
|
||||
if qtd_secoes_audio >= 3:
|
||||
pontos += 2
|
||||
elif qtd_secoes_audio >= 5:
|
||||
pontos += 3
|
||||
|
||||
# Classificação
|
||||
if pontos < 3:
|
||||
return "Iniciante"
|
||||
if pontos < 6:
|
||||
return "Intermediário"
|
||||
return "Avançado"
|
||||
|
||||
|
||||
def analisar_tags_pedagogicas(tracks, bpm, qtd_secoes, tom, escala):
|
||||
tags = []
|
||||
|
||||
# Flags de estado técnico
|
||||
tem_zyn = False
|
||||
tem_automacao = False
|
||||
tem_fx_chain = False
|
||||
qtd_nativos = 0
|
||||
qtd_vst_externos = 0
|
||||
tem_audio_processor = False
|
||||
|
||||
for t in tracks:
|
||||
inst = t.get("instrumenttrack")
|
||||
if not inst:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
plugin = inst.get("plugin_name", "").lower()
|
||||
|
||||
# Mapeamento de Plugins e Dependências
|
||||
if plugin in PLUGINS_NATIVOS:
|
||||
qtd_nativos += 1
|
||||
elif plugin == "vestige":
|
||||
qtd_vst_externos += 1
|
||||
|
||||
if plugin == "zynaddsubfx":
|
||||
tem_zyn = True
|
||||
|
||||
if plugin == "audiofileprocessor":
|
||||
tem_audio_processor = True
|
||||
|
||||
if "automation" in str(inst).lower():
|
||||
tem_automacao = True
|
||||
|
||||
fx = inst.get("fxchain", {})
|
||||
if fx and int(fx.get("numofeffects", 0)) > 0:
|
||||
tem_fx_chain = True
|
||||
|
||||
# --- 1. Estética da Escassez e Modulação Marginal ---
|
||||
if qtd_nativos > 0 and qtd_vst_externos == 0:
|
||||
tags.append("Estética da Escassez: Síntese Nativa")
|
||||
|
||||
if tem_automacao and qtd_vst_externos == 0:
|
||||
tags.append("Design de Som Marginal (Automação como Timbre)")
|
||||
|
||||
# --- 2. Taxonomia de Bloom (Carga Cognitiva) ---
|
||||
if tem_zyn or tem_fx_chain:
|
||||
tags.append("Bloom: Criação (Sound Design Complexo)")
|
||||
elif tem_audio_processor and not tem_automacao:
|
||||
tags.append("Bloom: Aplicação (Sample Inalterado)")
|
||||
|
||||
# --- 3. Fluência Estrutural (Macroforma Musical) ---
|
||||
if qtd_secoes >= 3:
|
||||
tags.append("Fluência Estrutural: Arranjo Completo (Macroforma)")
|
||||
else:
|
||||
tags.append("Fluência Estrutural: Loop Estático")
|
||||
|
||||
# --- 4. Acessibilidade Ergonômica (Música de Computador) ---
|
||||
if tom == "A" and escala == "minor":
|
||||
tags.append("Ergonomia Autodidata (Teclado QWERTY / Lá Menor)")
|
||||
|
||||
# --- 5. Herança Cultural / Andamento ---
|
||||
if 80 <= bpm <= 95:
|
||||
tags.append("Cadência Clássica (Boom Bap)")
|
||||
elif bpm >= 130:
|
||||
tags.append("Estética Trap/Funk/Eletrônica / Alta Energia")
|
||||
|
||||
return tags
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
logging.info("Iniciando Classificador Mestre...")
|
||||
|
||||
# 1. Carregar YAML
|
||||
if not os.path.exists(ARQUIVO_YAML):
|
||||
logging.critical(f"{ARQUIVO_YAML} não encontrado.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
with open(ARQUIVO_YAML, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
dados_projetos = yaml.safe_load(f)
|
||||
|
||||
# 2. Carregar JSON de Áudio
|
||||
lookup_audio = {}
|
||||
if os.path.exists(ARQUIVO_AUDIO):
|
||||
with open(ARQUIVO_AUDIO, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
lista_audio = json.load(f)
|
||||
for item in lista_audio:
|
||||
# Normaliza chave de busca (nome do arquivo sem extensão)
|
||||
nome_base = os.path.splitext(item["arquivo"])[0]
|
||||
lookup_audio[nome_base] = item
|
||||
else:
|
||||
logging.warning(
|
||||
"JSON de áudio não encontrado. Classificação será apenas estática."
|
||||
)
|
||||
|
||||
db_final = []
|
||||
|
||||
logging.info(f"Processando {len(dados_projetos)} entradas do YAML...")
|
||||
|
||||
for proj in dados_projetos:
|
||||
if not proj:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
try:
|
||||
nome_arquivo = proj.get("file", "")
|
||||
if not nome_arquivo:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Tenta casar com dados de áudio
|
||||
# Nota: Seu YAML usa nomes como 'trap-fyrebreak', o arquivo de audio deve ser 'trap-fyrebreak.wav'
|
||||
# O lookup_audio já está sem extensão.
|
||||
dados_audio = lookup_audio.get(nome_arquivo, {})
|
||||
analise_tec = dados_audio.get("analise_tecnica", {})
|
||||
analise_ia = dados_audio.get("analise_ia", {})
|
||||
|
||||
# Dados Técnicos
|
||||
raw_bpm = proj.get("bpm", 120)
|
||||
bpm_projeto = (
|
||||
float(raw_bpm) if str(raw_bpm).replace(".", "", 1).isdigit() else 120.0
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Feature nova: Quantidade de seções (Intro, Verso...)
|
||||
qtd_secoes = analise_tec.get("qtd_secoes_detectadas", 1)
|
||||
|
||||
# Análise Estática (Tracks e Plugins)
|
||||
tracks = proj.get("tracks", [])
|
||||
tags, tem_auto, tem_zyn, tem_fx = analisar_tags_pedagogicas(
|
||||
tracks=proj.get("tracks", []),
|
||||
bpm=bpm_projeto,
|
||||
qtd_secoes=qtd_secoes,
|
||||
tom=analise_tec.get("tom", "N/A"),
|
||||
escala=analise_tec.get("escala", "N/A"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Verifica plugins externos
|
||||
plugins_usados = set()
|
||||
usa_vst_externo = False
|
||||
for t in tracks:
|
||||
p = t.get("instrumenttrack", {}).get("plugin_name", "")
|
||||
if p:
|
||||
plugins_usados.add(p)
|
||||
if p.lower() not in PLUGINS_NATIVOS:
|
||||
usa_vst_externo = True
|
||||
|
||||
# Cálculo de Nível (Nova Lógica)
|
||||
nivel = calcular_nivel_ponderado(
|
||||
len(tracks), tem_auto, tem_zyn, qtd_secoes, tem_fx
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Define Gênero (IA tem prioridade, depois regras manuais)
|
||||
genero = analise_ia.get("genero_predito", "Desconhecido")
|
||||
if genero == "Desconhecido" or analise_ia.get("confianca_genero", 0) < 0.4:
|
||||
# Fallback manual simples
|
||||
if "Trap Rhythm" in tags:
|
||||
genero = "Trap"
|
||||
elif bpm_projeto > 120:
|
||||
genero = "Electronic"
|
||||
else:
|
||||
genero = "HipHop/Downtempo"
|
||||
|
||||
# Montagem do Objeto
|
||||
item = {
|
||||
"id": nome_arquivo,
|
||||
"titulo": proj.get("original_title", nome_arquivo),
|
||||
"pedagogia": {
|
||||
"nivel": nivel,
|
||||
"tags_aprendizado": tags,
|
||||
"plugins_principais": list(plugins_usados),
|
||||
"requer_vst_externo": usa_vst_externo,
|
||||
},
|
||||
"tecnica": {
|
||||
"bpm": bpm_projeto,
|
||||
"tom": analise_tec.get("tom", "N/A"),
|
||||
"escala": analise_tec.get("escala", "N/A"),
|
||||
"estrutura_detectada": f"{qtd_secoes} seções distintas",
|
||||
},
|
||||
"classificacao": {
|
||||
"genero": genero,
|
||||
"mood": "Energético"
|
||||
if analise_tec.get("intensidade", -20) > -10
|
||||
else "Suave",
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
|
||||
db_final.append(item)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Erro ao processar projeto '{proj.get('file')}': {e}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Salvar Resultado
|
||||
with open(ARQUIVO_FINAL, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(db_final, f, indent=4, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
logging.info(f"Sucesso! {len(db_final)} projetos classificados e salvos.")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,468 @@
|
||||
{
|
||||
"name": "EffnetDiscogs",
|
||||
"type": "Music style classification and embeddings",
|
||||
"link": "https://essentia.upf.edu/models/music-style-classification/discogs-effnet/discogs-effnet-bs64-1.pb",
|
||||
"version": "1",
|
||||
"description": "Prediction of the top-400 music styles in the Discogs-4M dataset (unreleased)",
|
||||
"author": "Pablo Alonso",
|
||||
"email": "pablo.alonso@upf.edu",
|
||||
"release_date": "2022-02-17",
|
||||
"framework": "tensorflow",
|
||||
"framework_version": "2.8.0",
|
||||
"classes": [
|
||||
"Blues---Boogie Woogie",
|
||||
"Blues---Chicago Blues",
|
||||
"Blues---Country Blues",
|
||||
"Blues---Delta Blues",
|
||||
"Blues---Electric Blues",
|
||||
"Blues---Harmonica Blues",
|
||||
"Blues---Jump Blues",
|
||||
"Blues---Louisiana Blues",
|
||||
"Blues---Modern Electric Blues",
|
||||
"Blues---Piano Blues",
|
||||
"Blues---Rhythm & Blues",
|
||||
"Blues---Texas Blues",
|
||||
"Brass & Military---Brass Band",
|
||||
"Brass & Military---Marches",
|
||||
"Brass & Military---Military",
|
||||
"Children's---Educational",
|
||||
"Children's---Nursery Rhymes",
|
||||
"Children's---Story",
|
||||
"Classical---Baroque",
|
||||
"Classical---Choral",
|
||||
"Classical---Classical",
|
||||
"Classical---Contemporary",
|
||||
"Classical---Impressionist",
|
||||
"Classical---Medieval",
|
||||
"Classical---Modern",
|
||||
"Classical---Neo-Classical",
|
||||
"Classical---Neo-Romantic",
|
||||
"Classical---Opera",
|
||||
"Classical---Post-Modern",
|
||||
"Classical---Renaissance",
|
||||
"Classical---Romantic",
|
||||
"Electronic---Abstract",
|
||||
"Electronic---Acid",
|
||||
"Electronic---Acid House",
|
||||
"Electronic---Acid Jazz",
|
||||
"Electronic---Ambient",
|
||||
"Electronic---Bassline",
|
||||
"Electronic---Beatdown",
|
||||
"Electronic---Berlin-School",
|
||||
"Electronic---Big Beat",
|
||||
"Electronic---Bleep",
|
||||
"Electronic---Breakbeat",
|
||||
"Electronic---Breakcore",
|
||||
"Electronic---Breaks",
|
||||
"Electronic---Broken Beat",
|
||||
"Electronic---Chillwave",
|
||||
"Electronic---Chiptune",
|
||||
"Electronic---Dance-pop",
|
||||
"Electronic---Dark Ambient",
|
||||
"Electronic---Darkwave",
|
||||
"Electronic---Deep House",
|
||||
"Electronic---Deep Techno",
|
||||
"Electronic---Disco",
|
||||
"Electronic---Disco Polo",
|
||||
"Electronic---Donk",
|
||||
"Electronic---Downtempo",
|
||||
"Electronic---Drone",
|
||||
"Electronic---Drum n Bass",
|
||||
"Electronic---Dub",
|
||||
"Electronic---Dub Techno",
|
||||
"Electronic---Dubstep",
|
||||
"Electronic---Dungeon Synth",
|
||||
"Electronic---EBM",
|
||||
"Electronic---Electro",
|
||||
"Electronic---Electro House",
|
||||
"Electronic---Electroclash",
|
||||
"Electronic---Euro House",
|
||||
"Electronic---Euro-Disco",
|
||||
"Electronic---Eurobeat",
|
||||
"Electronic---Eurodance",
|
||||
"Electronic---Experimental",
|
||||
"Electronic---Freestyle",
|
||||
"Electronic---Future Jazz",
|
||||
"Electronic---Gabber",
|
||||
"Electronic---Garage House",
|
||||
"Electronic---Ghetto",
|
||||
"Electronic---Ghetto House",
|
||||
"Electronic---Glitch",
|
||||
"Electronic---Goa Trance",
|
||||
"Electronic---Grime",
|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
||||
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|
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|
||||
"Electronic---Hi NRG",
|
||||
"Electronic---Hip Hop",
|
||||
"Electronic---Hip-House",
|
||||
"Electronic---House",
|
||||
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|
||||
"Electronic---Illbient",
|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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||||
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|
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|
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"Electronic---Makina",
|
||||
"Electronic---Minimal",
|
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"Electronic---Minimal Techno",
|
||||
"Electronic---Modern Classical",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"Electronic---Sound Collage",
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"Electronic---Speed Garage",
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"Electronic---Speedcore",
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"Electronic---Synthwave",
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|
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|
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"Folk, World, & Country---African",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"Folk, World, & Country---S\u00e9ga",
|
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|
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|
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"Folk, World, & Country---\u00c9ntekhno",
|
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"Funk / Soul---Afrobeat",
|
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"Funk / Soul---Boogie",
|
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"Funk / Soul---Contemporary R&B",
|
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"Funk / Soul---Disco",
|
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"Funk / Soul---Free Funk",
|
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"Funk / Soul---Funk",
|
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|
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|
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|
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|
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|
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"Hip Hop---Bass Music",
|
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|
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"Electronic---Speed Garage",
|
||||
"Electronic---Speedcore",
|
||||
"Electronic---Synth-pop",
|
||||
"Electronic---Synthwave",
|
||||
"Electronic---Tech House",
|
||||
"Electronic---Tech Trance",
|
||||
"Electronic---Techno",
|
||||
"Electronic---Trance",
|
||||
"Electronic---Tribal",
|
||||
"Electronic---Tribal House",
|
||||
"Electronic---Trip Hop",
|
||||
"Electronic---Tropical House",
|
||||
"Electronic---UK Garage",
|
||||
"Electronic---Vaporwave",
|
||||
"Folk, World, & Country---African",
|
||||
"Folk, World, & Country---Bluegrass",
|
||||
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|
||||
"Folk, World, & Country---Canzone Napoletana",
|
||||
"Folk, World, & Country---Catalan Music",
|
||||
"Folk, World, & Country---Celtic",
|
||||
"Folk, World, & Country---Country",
|
||||
"Folk, World, & Country---Fado",
|
||||
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|
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"Folk, World, & Country---Folk",
|
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"Folk, World, & Country---Gospel",
|
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"Folk, World, & Country---Highlife",
|
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|
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"Folk, World, & Country---Hindustani",
|
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"Folk, World, & Country---Honky Tonk",
|
||||
"Folk, World, & Country---Indian Classical",
|
||||
"Folk, World, & Country---La\u00efk\u00f3",
|
||||
"Folk, World, & Country---Nordic",
|
||||
"Folk, World, & Country---Pacific",
|
||||
"Folk, World, & Country---Polka",
|
||||
"Folk, World, & Country---Ra\u00ef",
|
||||
"Folk, World, & Country---Romani",
|
||||
"Folk, World, & Country---Soukous",
|
||||
"Folk, World, & Country---S\u00e9ga",
|
||||
"Folk, World, & Country---Volksmusik",
|
||||
"Folk, World, & Country---Zouk",
|
||||
"Folk, World, & Country---\u00c9ntekhno",
|
||||
"Funk / Soul---Afrobeat",
|
||||
"Funk / Soul---Boogie",
|
||||
"Funk / Soul---Contemporary R&B",
|
||||
"Funk / Soul---Disco",
|
||||
"Funk / Soul---Free Funk",
|
||||
"Funk / Soul---Funk",
|
||||
"Funk / Soul---Gospel",
|
||||
"Funk / Soul---Neo Soul",
|
||||
"Funk / Soul---New Jack Swing",
|
||||
"Funk / Soul---P.Funk",
|
||||
"Funk / Soul---Psychedelic",
|
||||
"Funk / Soul---Rhythm & Blues",
|
||||
"Funk / Soul---Soul",
|
||||
"Funk / Soul---Swingbeat",
|
||||
"Funk / Soul---UK Street Soul",
|
||||
"Hip Hop---Bass Music",
|
||||
"Hip Hop---Boom Bap",
|
||||
"Hip Hop---Bounce",
|
||||
"Hip Hop---Britcore",
|
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"Hip Hop---Cloud Rap",
|
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"Hip Hop---Conscious",
|
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"Hip Hop---Crunk",
|
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"Hip Hop---Cut-up/DJ",
|
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"Hip Hop---DJ Battle Tool",
|
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"Hip Hop---Electro",
|
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"Hip Hop---G-Funk",
|
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"Hip Hop---Gangsta",
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"Hip Hop---Grime",
|
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"Hip Hop---Hardcore Hip-Hop",
|
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"Hip Hop---Horrorcore",
|
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"Hip Hop---Instrumental",
|
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"Hip Hop---Jazzy Hip-Hop",
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|
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"Hip Hop---Pop Rap",
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"Hip Hop---Ragga HipHop",
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"Hip Hop---RnB/Swing",
|
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"Hip Hop---Screw",
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"Hip Hop---Thug Rap",
|
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"Hip Hop---Trap",
|
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"Hip Hop---Trip Hop",
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|
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"Jazz---Afro-Cuban Jazz",
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