MusicClassifier

Clasificador de géneros musicales con Machine Learning, FastAPI, React y RAG con LangChain + Gemini.

Arquitectura

Frontend (React + Vite + Tailwind) ↓ Backend (FastAPI) ├── /predict → Clasificación con SVM ├── /explain → Explicación con RAG ├── /chat → Chatbot musical └── /recommend → Recomendaciones ↓ Capa RAG (LangChain + Gemini + ChromaDB)

Stack Tecnológico

Capa	Tecnologías
Frontend	React, Vite, Tailwind CSS, Recharts
Backend	FastAPI, Uvicorn
ML	scikit-learn (SVM), librosa, XGBoost
RAG	LangChain, ChromaDB, Google Gemini
Dataset	FMA Small (8.000 tracks, 8 géneros)

Instalación

Backend

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Frontend

cd musicclassifier/frontend
pnpm install

Configuración

Crea un archivo .env en musicclassifier/backend/:

GEMINI_API_KEY=tu_api_key_aqui

Ejecución

Backend

cd musicclassifier/backend
uvicorn main:app --reload --port 8000

Frontend

cd musicclassifier/frontend
pnpm dev

Géneros Clasificados

Electronic, Experimental, Folk, Hip-Hop, Instrumental, International, Pop, Rock

Métricas del Modelo

Modelo	F1 Macro	Test Accuracy
SVM (final)	0.57	58%

Funcionalidades RAG

• Explicación de predicciones — El LLM explica por qué una canción pertenece a un género
• Chatbot musical — Responde preguntas sobre géneros usando Wikipedia como contexto
• Recomendaciones — Sugiere artistas y subgéneros basándose en el historial