Generative Lo-Fi Station
Case Study: The S.T.A.R. Approach
Situation
La maggior parte della musica generativa manca di 'feeling' umano e struttura a lungo termine, risultando ripetitiva o caotica. Volevo creare uno strumento per il deep work che fosse sempre nuovo ma coerente.
Task
Sviluppare una web app in grado di generare stream audio infiniti in stile Lo-Fi Hip Hop direttamente nel browser, senza dipendere da file MP3 pre-registrati.
Action
Vorrei utilizzare **Magenta.js** (basato su TensorFlow) pre-addestrando una rete RNN (MusicRNN) su un dataset di progressioni jazz. Vorrei costruire un sintetizzatore personalizzato usando la **Web Audio API** per convertire i dati MIDI generati in suoni caldi e analogici, applicando filtri low-pass e noise injection dinamico.
Result
La 'stazione' genera tracce uniche infinite. Il carico server è quasi nullo poiché la generazione avviene client-side. Vorrei ottenere ottimo feedback dalla community di sviluppatori per l'uso innovativo dell'Audio Context.
Architettura Audio
Il core dell’applicazione non usa file audio statici, ma sintetizza tutto in tempo reale. Il grafo audio include:
- Oscillatori: Onde sinusoidali e triangolari per i pad.
- ConvolverNode: Per applicare riverberi a impulsi reali.
- GainNode dinamico: Per simulare l’effetto “sidechain compression” tipico del Lo-Fi quando colpisce la cassa (kick).