🎶 Mixonaut

🚀 Objectif

Mixonaut est un projet Python (>3.1) de gestion augmentée d'une bibliothèque musicale.
Il combine Beets et Essentia pour offrir une analyse audio avancée et un matching intelligent de pistes, dans une optique de DJing.
L'objectif est de recréer une alternative moderne à Rapid Evolution 3, logiciel historique mais obsolète.

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🧰 Stack technique

• Python 3.11+
• Beets (image Docker custom avec plugins adaptés)
• Essentia (compilé dans une image Docker custom, avec dépendances spécifiques)
• SQLite (base Beets enrichie de tables supplémentaires)
• CronBoss (planification et automatisation des scripts)
• qBittorrent API (intégration import/suppression torrents)
• Metaflac et eyed3 (gestion des tags FLAC/MP3)

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⚙️ Fonctionnalités principales

🔄 Import automatique

• Surveillance d’un dossier d’entrée
• Extraction automatique (.zip, .rar, .7z, .cue, .iso)
• Conversion WAV → FLAC
• Déplacement automatique des fichiers vers le dossier d’import Beets
• Interaction avec qBittorrent : suppression auto des torrents selon règles (ratio, délai)
• Gestion des échecs → fichiers non importés restent en attente + ajout dans un fichier beets manual import

🎼 Analyse audio avancée (Essentia + custom)

• Hash/fingerprint audio
• Analyse Essentia complète (50+ features)
• Parsing JSON Essentia et stockage des données utiles
• Calcul de données dérivées :
  • Beat intensity (algo custom)
  • Mood (recréé en local car API obsolète)
  • Genre (basé sur embeddings Essentia, plus fiable que plugins Beets)
  • ReplayGain (contournement des échecs Beets)

🎹 Transposition & Matching DJ

• Conversion des keys en Camelot Wheel
• Matching basé sur pondération configurable :
  • Key (Camelot)
  • Genre (embedding similitude)
  • Beat intensity
  • BPM
  • Mood
  • Durée
• Support des transpositions automatiques → compatibilités dynamiques (dominant, subdominant, scale change, diagonal, jaws…)
• Export des résultats en Markdown

🗂️ Administration & scripts automatisés

• mbsync → synchronisation avec MusicBrainz
• Recap → exports MD des ajouts/modifs/suppressions
• Détection de doublons potentiels
• Nettoyage des dossiers vides
• Vérification de l’intégrité audio
• Vérification des IDs MusicBrainz par album
• Dashboard statistiques (extractions de la DB)
• Vérification de cohérence entre DB Beets et tags fichiers

🛠️ Base de données enrichie

Ajout de 7 tables custom (exemples) :

• audio_features → données Essentia
• track_transposition → compatibilités calculées
• audio_hash → empreintes audio
• …

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🏗️ Architecture

Fichiers musicaux → Dossier Entrée → Import Beets
       │                     │
       ▼                     ▼
   Extraction/Conversion     DB SQLite (Beets + custom)
       │                     │
       ▼                     ▼
   Essentia (analyse) → Audio features + matching
       │
       ▼
Retro-alimentation tags (FLAC/MP3)
       │
       ▼
Résultats / Exports Markdown

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📦 Roadmap & améliorations

• 🎚️ Interface plus ergonomique pour le matching DJ
• 📂 Migration éventuelle SQLite → base plus robuste (taille croissante)
• 🎧 Connexion avec un lecteur (ex : Mopidy)
• 🎵 Rétro-alimentation des écoutes via ListenBrainz (plus fiable que Last.fm)
• 🌐 Intégration future possible avec Rekordbox / Traktor / Serato
• 🎶 Génération automatique de playlists intelligentes

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👤 Auteur

👤 u2pitchjami

• Twitter: @u2pitchjami
• Github: @u2pitchjami
• LinkedIn: Thierry Beugnet

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