générateur-musique

Générateur de Musique

Un système de génération musicale procédurale qui crée de la musique originale via un pipeline strict et mesurable. Toutes les décisions sont prises par l'agent ; les scripts les exécutent. Le pipeline utilise des mesures objectives et des contrôles qualité plutôt que des suppositions subjectives.

Quand l'utiliser

Utilisez ce skill lorsque :

• Vous créez de la musique originale pour la vidéo, les jeux, les publicités, les podcasts ou les voix-off
• Vous générez des bandes-son à partir de descriptions d'ambiance (ex. "montée cinématique tendue", "lo-fi calme")
• Vous clonez des instruments à partir d'enregistrements
• Vous mixez ou masterisez des stems existants
• Vous écrivez une musique adaptée à une vidéo avec coupes/dialogue
• Vous corrigez une musique robotique, plate ou déséquilibrée
• Vous travaillez avec des styles culturels spécifiques (carnatique, arabe, africain, est-asiatique, etc.)

Démarrage rapide

Exécutez depuis le répertoire du skill avec son environnement virtuel :

• Windows : .venv/Scripts/python.exe
• Unix : .venv/bin/python

Première configuration : voir references/setup.md.

Flux de travail

Suivez ces étapes dans l'ordre. Ne sautez jamais d'étapes.

Étape	Action	Résultat	Vérification
1	Créer le projet	python scripts/setup_project.py --new-project <dossier> --title "<Titre>" (ajouter --ambience uniquement si demandé)	Structure de projet avec direction/, presets/, scores/, out/, reports/, STATUS.md
2	Recherche	python scripts/research_kb.py <dossier> --topic "<sujet>" --tags <mots-clés>. Ajoutez des sources web via TinyFish. Pour ambiances/effets, utilisez --sounds et documentez des références réelles avec licences/mesures.	reports/research_<sujet>.md avec citations de la base de connaissances et sources
3	Fiche de direction	Copiez templates/direction_sheet.json vers <dossier>/direction/direction_<titre>.json. Remplissez tous les champs selon references/music-direction.md. Pour la vidéo, exécutez d'abord scripts/video_score.py.	Fiche complète avec job, feeling, sections, motifs, hits, intention de mix, spatialisation
4	Créer les presets	python scripts/presets.py scaffold instruments/vocals/environments/sfx <nom> --project <dossier>. Chaque preset nécessite un placement spatial unique.	Presets dans le projet avec caractère, azimuth/distance spatiale
5	Écrire la partition	Créez <dossier>/scores/<titre>_score.json (déclaratif, référence les presets). Utilisez templates/custom_score_template.py pour un contrôle précis.	JSON valide avec des pistes référençant les presets
6	Rendu et contrôle qualité	python scripts/pipeline.py <dossier>/scores/<titre>_score.json --project <dossier>	out/master.wav (copie de la version la plus récente), out/master_vNN.wav, out/versions.json, <master>.json tags, stems/, midi/, reports/ci_report.json avec 0 ÉCHEC
7	Réviser	Modifiez UN seul levier à la fois (references/music-direction.md §6). Relancez l'étape 6 jusqu'à succès (max 5 tentatives).	Tous les contrôles passent
8	Écouter et livrer	python scripts/listen.py out/master.wav --direction direction/<fiche>.json	Vérifier et rapporter les résultats

Métadonnées de livraison et versions

La certification écrit automatiquement trois éléments, une fois le contrôle musical passé :

• out/master_vNN.wav — chaque rendu certifié obtient son propre fichier de version. Les versions antérieures sont conservées ; un nouveau rendu n'en écrase jamais un.
• out/master.wav — une copie de la version la plus récente, pour les outils qui attendent un seul master.
• out/versions.json — chaque version avec son horodatage, ses mesures et le changement qui l'a validée (les échecs de contrôle qu'elle a résolus, ou premier rendu certifié).
• out/master.json — les balises standard écrites à côté du master.

D'où viennent les balises : valeurs par défaut dans presets/metatdats/metadata.json (artiste, album, copyright, licence, éditeur, ISRC, langue), puis valeurs dérivées de la partition (titre, genre depuis piece_type, année, un commentaire factuel tonalité · BPM · piece_type), puis les propres surcharges du fichier <projet>/metadata.json. Écrivez les valeurs réelles dans <projet>/metadata.json plutôt que dans les scripts.

Règles pour un agent :

• Ne jamais supprimer ou écraser un master_vNN.wav ou un enregistrement dans versions.json. Si une livraison nécessite une prise propre, elle devient une nouvelle version.
• Vérifiez l'enregistrement après un rendu : python scripts/helpers/version_manager.py list --project <dossier>.
• La compression MP3 est manuelle, jamais intégrée au pipeline : python scripts/helpers/compress_mp3.py out/master_vNN.wav -o <fichier>.mp3 -b 320k. Elle transporte les balises sidecar dans le MP3.
• Les lignes de contrôle meta.tags et meta.version ne font que tracer cet enregistrement. Elles avertissent, n'échouent jamais, et sont de niveau INFO lors du premier rendu d'une pièce.

Principes clés

• Modulaire : Son/espace dans presets/, notes dans scores/, intention dans direction/. Pas de scripts monolithiques.
• Basé sur la recherche : Chaque instrument/voix/culture personnalisé nécessite des citations issues de la base de connaissances.
• Les données plutôt que le code : Les nouveaux sons utilisent des données de scène ("scene"/"scene_layers"), pas des générateurs Python.
• Un seul changement à la fois : Lors de la correction d'échecs de contrôle, modifiez exactement un paramètre et re-mesurez.
• Mesurer, ne pas deviner : Utilisez les métriques et diagnostics du pipeline. Le goût n'est pas mesuré.
• Chaque pièce reçoit un preset de mix : Contrôle le gain staging, la dynamique, le sidechain, le mastering.

Routes par tâche

Tâche	Références clés
Adaptation/coupes vidéo	references/video-scoring.md, scripts/video_score.py
Voix/cheeurs/hum	references/vocals-and-choirs.md, references/vocal-engine.md
Styles culturels/fusion	knowledgebase/README.md, references/cultural-soul.md, references/genre-fusion.md
SFX/ambiances/bruitages	references/sound-effects.md, references/physical-scene.md, references/environments-as-presets.md
Orchestre SFZ	references/sfz-libraries.md, scripts/sfz_libs.py
Clonage/extraction d'instruments	references/instrument-cloning.md, references/extraction.md
Mixage/mastérisation	references/mixing-and-mastering.md, scripts/mixer.py, scripts/mix_diagnostics.py
Échecs de contrôle qualité	references/quality-gate.md, scripts/gate_profiles.py

Modèle de sortie

Terminé : out/master.wav (Xs, -X.X LUFS, -X.X dBTP), midi/<titre>_score.mid, stems/ (N), reports/ci_report.json.
Ce que c'est : <feeling, tonalité, BPM, instruments, presets>.
Contrôles : <N succès, 0 échec après K tentatives> ; écoute : <relevés>.
Non vérifié : goût, réalisme instrumental, adéquation dans la vidéo finale.
Suite : <un changement suggéré>.

Notes et limites

• SoundFont GM utilisé par défaut ; bibliothèques SFZ optionnelles. Pas de mots chantés dans la synthèse standard (cheeurs/hum sont des textures).
• listen.py nécessite le modèle earshot (python scripts/setup_project.py --ears pour installer).
• Spatialisation casque uniquement pour les presets avec spatial.binaural : true.
• Les diagnostics de mix rapportent mais ne bloquent pas les contrôles (les contrôles bloquants sont dans le contrôle qualité).
• Voir AGENTS.md pour les règles complètes et references/troubleshooting-and-limits.md pour toutes les limites.