AI Music Identifier (Picard-Plugin)

KI-gestütztes Tagging für MusicBrainz Picard – lokal, schnell, datenschutzfreundlich.

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🚀 Features (Überblick)

• Automatische Musik-Erkennung (AcoustID, Fingerprinting)
• KI-Analyse (Ollama lokal): Genre, Mood, Stil, Sprache, Subgenre, Emojis
• Batch- & Parallelverarbeitung: Asynchron, performant, dynamische Batch-Größe
• Mehrsprachigkeit: Deutsch & Englisch, adaptive Fehlermeldungen
• Intelligentes Caching & Undo/Redo
• Workflow-Engine: Automatisierung & Personalisierung
• Robustes Logging & Fehlerhandling
• 100% lokal, keine Cloud-Provider

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⚡️ Schnellstart

1. Voraussetzungen:
   • MusicBrainz Picard 3.x
   • Python 3.12+
   • Ollama installiert & Modell geladen (z.B. mistral)
2. Installation:

   # Plugin kopieren
   cp -r ai_identifier ~/.config/MusicBrainz/Picard/plugins/
   # Optional: Abhängigkeiten für Audioanalyse
   pip install librosa soundfile

3. Plugin aktivieren:
   • Picard starten → Einstellungen → Plugins → AI Music Identifier aktivieren
4. Ollama-Modell prüfen:
   • Im Plugin-Menü Modell wählen (z.B. mistral)
   • Statusanzeige zeigt verfügbare Modelle

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📝 Nutzung

• Dateien/Alben in Picard laden
• "Batch Intelligence"-Button: KI-Analyse für alle Songs
• Vorschläge prüfen & übernehmen
• Workflows & Automatisierung: Eigene Regeln im Workflow-Manager

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🛠️ Troubleshooting

• Ollama nicht gefunden? → Prüfe, ob Ollama läuft (ollama serve)
• Modell nicht installiert? → ollama pull mistral (oder anderes Modell)
• Fehlermeldung/Timeout? → Batch-Größe reduzieren, Logs prüfen
• Logs & Support:
  • Logdatei: ~/.config/MusicBrainz/Picard/aiid_plugin.log
  • Detaillierte Fehlerausgabe im Debug-Modus

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👩‍💻 Für Entwickler

• Tests:
  • Asynchron, pytest + pytest-asyncio
  • Mocking für aiohttp, Picard, Qt
  • Ausführen: pytest -v tests/
• Linter/Typisierung:
  • pyright/mypy, keine Fehler im Hauptzweig
• Konfiguration:
  • Zentral in ai_identifier/config.py, alle Provider nutzen diese
• Logging:
  • Kontextbasiert, robust, mehrsprachig

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📄 Lizenz & Beitrag

MIT-Lizenz. Beiträge willkommen! Siehe [CONTRIBUTING.md] und Issues.

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Viel Spaß beim intelligenten Musik-Tagging! 🎶🤖