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                                            <image:caption>&lt;div style=&quot;text-align: center&quot;&gt;&lt;/div&gt;</image:caption>
                                    </image:image>
            
                
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                                            <image:caption>Le moteur de remixing est une patch pure data. Je suis une araignée et 
je suis en train de déboguer les pipelines. Ça coule pas, l’information bloque. 

Une fois que pipeline audio sera corrigé, je vais devoir m’assurer que l’information 
du pipeline d’analyse se rende bel et bien au pipeline de machine learning. Pis après 
ça jvais embarquer sur le protocole pytorch.




</image:caption>
                                    </image:image>
            
                
                <image:image>
                    <image:loc>https://freight.cargo.site/t/original/i/Q3106280502629265696221462731156/Capture-decran--le-2026-08-28-a-19.30.01.png</image:loc>
                                            <image:caption>Le training des modèles serait divisé entre l’entraînement local et l’entraînement sur 
serveur externe. Sur le serveur externe, le site web proposerait quelques modèles généraux 
à entraîner, ouverts à tous. Les utilisateurs pourraient uploader leurs fichiers audio 
temporairement, le temps de l’entraînement. Une fois celui-ci terminé, l’audio serait 
supprimé, puisque l’important serait de conserver les métadonnées et les informations 
relatives au modèle.&lt;br /&gt;
Par exemple, il pourrait y avoir un modèle général nommé « Techno ». Les modèles plus précis 
et spécialisés proviendraient plutôt de l’entraînement local.&lt;br /&gt;
Le système vise donc à être décentralisé, mais pas complètement. Je devrai concevoir une 
version desktop sous la forme d’un lecteur MP3 intelligent, une sorte de &lt;i&gt;smart Winamp&lt;/i&gt;, 
qui pourrait analyser et remixer continuellement le corpus audio local de l’utilisateur 
à l’aide d’un modèle. Cette version locale serait également accompagnée d’un environnement 
permettant d’entraîner ses propres modèles.&lt;br /&gt;
Les modèles créés localement pourraient ensuite être uploadés publiquement sur le 
site web et partagés avec la communauté. Ils seraient intégrés à l’arbre phylogénétique 
du projet, permettant de retracer leurs origines, leurs entraînements et leurs 
différentes spécialisations.</image:caption>
                                    </image:image>
            
                
                <image:image>
                    <image:loc>https://freight.cargo.site/t/original/i/J3108271880210672328336606697876/Capture-decran--le-2026-08-30-a-01.29.13.png</image:loc>
                                            <image:caption>je suis en train de designer les premiers skins, comme celui-ci de style “spiderbot”. Pas fini. 
Le but est de permettre à la communauté de créer les siens... Je devrais rendre 
le processus plus accessible. À réfléchir.

On s’entend que c’est pas utilisable. je vais devoir permettre à l’utilisateur de slicer les stems manuellement,
sur une grille.   </image:caption>
                                    </image:image>
            
                
                <image:image>
                    <image:loc>https://freight.cargo.site/t/original/i/E3108417440682699615278266259860/Capture-decran--le-2026-08-30-a-03.40.44.png</image:loc>
                                            <image:caption>&lt;div style=&quot;text-align: center&quot;&gt;&lt;/div&gt;</image:caption>
                                    </image:image>
            
                
                <image:image>
                    <image:loc>https://freight.cargo.site/t/original/i/C3108427411941081450460425427348/Capture-decran--le-2026-08-30-a-03.49.39.png</image:loc>
                                            <image:caption>Le crawler se nomme “Grassroot Agentic Node Spider”. G-ANS. Grassroot est le 
public cible... la scène grassroot de montréal. Agentic c’est le côté “intelligent” 
du scraper puisqu’il est dirigé par Ollama. “Node” est la page web et “spider” 
synonyme de scraper. Alors, j’ai créé une araignée/un scraper “intelligent” 
pour trouver les events underground. Le problème est simple... L’acte de recenser 
l’underground le remet à la surface et le neutralise. Alors, je vais devoir 
trouver une manière de rester sous la terre, mais pas trop creux. 
Assez pour être connecté wood wide web. 




</image:caption>
                                    </image:image>
            
                
                <image:image>
                    <image:loc>https://freight.cargo.site/t/original/i/F3108428429039209442583972878740/Capture-decran--le-2026-08-30-a-03.50.39.png</image:loc>
                                            <image:caption>le template de base du modèle de training. Je suis en train de réfléchir au comportement
du workspace. Je conceptualise en construisant le projet. Je ne sais pas je m’en vais où.
C’est une approche qui diverge beaucoup. Je travaille constamment à la converger. 
C’est pour cette raison que j’ai plein de prototypes semi fonctionnels. À chaque prototype, 
je découvre que ce n’est pas exactement ça que je cherche. En tout cas, j’ai depuis prototypé
une page web pour le projet de radio, remixing engine et event scraper, un terminal user interface
pour rouler le remixing engine dans son terminal (j’aimais le feeling d’être dans le terminal.

Et maintenant, je pense que le projet est en réalité un plugin. Pourquoi reconstruire tout un DAW, le but
c’est d’entrainer une machine sur sa musique pour pouvoir mieux la controler. Alors je crois que je vais 
simplement me connecter à un système qui fait deja bien sa job. Je dois faire plus de recherche. Je viens de
découvrir open daw, un daw open source. Peut-être que je pourrais prendre le code du workspace et le mettre dans le projet. Je pense que 
je vais leur scraper l’arrangement view. Oui c’est ça. Le système 






</image:caption>
                                    </image:image>
            
                
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