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Laboratoire Guitar Alchemist — Mission

Pourquoi ce laboratoire

Section intitulée « Pourquoi ce laboratoire »

Guitar Alchemist (GA) contient beaucoup de mécanique : un index de 313 047 voicings plongés dans l’espace OPTIC-K, de la reconnaissance d’accords, la géométrie du manche, un manche en 3D, des générateurs d’images et de modèles. Les autres cours du site démontent chaque pièce : la théorie musicale, l’IA de GA, three.js, ComfyUI, Blender. Ce laboratoire assemble les pièces en choses qu’on peut voir, entendre et tenir en main, et se demande à chaque fois si l’idée fonctionne vraiment.

Chaque prototype suit le même contrat.

  1. Une hypothèse, commitée d’abord. Avant toute mesure, un fichier du dossier results/ du prototype dit ce que j’attends, chiffres à l’appui. Si j’ai vu un chiffre avant de l’écrire, le fichier le dit.
  2. Des mesures. Les chiffres viennent d’un script du dépôt, lancé sur une machine nommée, avec des données épinglées : le commit de GA, le SHA-256 du fichier, la graine de l’échantillon.
  3. Des échecs publiés. Une prédiction qui se révèle fausse reste dans la leçon, à côté de ce qui s’est passé à la place.

À qui s’adresse ce laboratoire

Section intitulée « À qui s’adresse ce laboratoire »

Vous écrivez du C# ou du Java, vous avez suivi au moins un des cours sur GA, et vous êtes curieux de voir à quoi ressemblent les données de GA quand on arrête de les lire à travers une API. Chaque prototype indique sur quelles leçons il s’appuie. Le code est en JavaScript pour le navigateur et Node.js, plus ce dont chaque prototype a besoin.

Prérequis

Section intitulée « Prérequis »
  • Node.js 24 et Git. Sous Windows, lancez les commandes depuis Git Bash.
  • Un navigateur avec WebGPU : un Chrome ou un Edge récent. Ailleurs, les prototypes se replient sur WebGL 2.
  • Pour les modes locaux qui lisent tout l’index de GA : un clone de GuitarAlchemist/ga et environ 200 Mo pour le fichier d’index. Les pages publiées n’ont besoin que d’un navigateur.
  • Utile en arrière-plan : la leçon 2 et la leçon 3 du cours sur l’IA de GA, la leçon 5 du cours d’apprentissage automatique avec IX, et la leçon 8 du cours three.js.

Plan

Section intitulée « Plan »
# Prototype Question État
P1 Explorateur de l’espace des voicings Peut-on voir l’espace des voicings de GA en trois dimensions, et que cache l’image ? publié
P2 Joue un accord, vois l’univers Reconnaissance d’accords dans le navigateur : FFT, estimation des notes, gabarits sur les qualités d’accords de GA, manche 3D, bracelet et accord suivant ; 624 grattés synthétiques et 17 enregistrements CC0, prédictions d’abord publié
P3 Pochettes d’album Un modèle de diffusion peut-il faire une pochette qui dise quelque chose de vrai sur une grille d’accords ? prévu
P4 Passe de rendu IA Une texture ou un éclairage générés améliorent-ils les scènes 3D de GA, mesurés face au rendu simple ? prévu
P5 Bracelets imprimables en 3D Un bracelet de classes de hauteur peut-il devenir un objet imprimable, des données de GA à un maillage qui passe un slicer ? publié
P6 Chaîne complète Du micro à l’accord, au voicing, à l’image et à l’objet, d’une traite : où est-ce que ça casse ? prévu
P7 Modèle de jouabilité Un petit modèle entraîné sur le CPU prédit-il la difficulté d’un voicing mieux que le coût écrit à la main dans GA ? publié
— Journal

Ressources

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