[Дмитрий]

Обучается же модель ИИ через Python, librosa, иначе как ей объяснить...

...обучение модели ИИ для создания CUE-файлов, особенно для автоматического определения таймингов треков и пауз в оцифровках винила (например, для альбома Jean-Michel Jarre - Zoolook (1984) с файлами 1 СТОРОНА.wav и 2 СТОРОНА.wav), логично реализовать через Python с использованием библиотеки librosa для анализа аудио. ИИ для точной разметки пауз и треков, чтобы решить проблему несовпадения таймингов и трудоёмкости ручного процесса.

Данные: Набор оцифровок винила (WAV) с известными таймингами (например, из Discogs или ручной разметки).
Библиотека: librosa для анализа аудио (поиск пауз по уровню громкости).
Метаданные: Парсинг из Discogs API для названий треков, исполнителей, жанра.

Модель: Простая модель на основе правил (анализ тишины) или нейросеть (например, CNN для классификации пауз), если у нас есть обучающий набор данных.

Почему librosa:
librosa.effects.split определяет паузы (тишина ниже порога, например, 30 дБ), что заменяет ручную разметку.

Обучение модели:
Сбор данных: Соберите датасет из WAV-файлов винилов и соответствующих CUE-файлов с точными таймингами (например, из Discogs или ручной разметки в редакторе).

Предобработка:
Загрузите WAV с librosa.load.
Используйте librosa.effects.split для поиска пауз.
Сопоставьте паузы с треками из CUE.

Простая модель (правила):
Если паузы чёткие (тишина 1–2 сек), librosa даёт тайминги напрямую.
Исключите паузы для первых треков сторон (как в вашем случае).

Нейросеть (если нужен сложный анализ):
Используйте CNN (например, с tensorflow или pytorch) для классификации аудиофрагментов на "пауза" и "трек".
Обучите на датасете с метками (паузы/треки).
Пример датасета: WAV-файлы с разметкой пауз (0–2 сек тишины, помеченные как "пауза").

Используется Discogs API для автозаполнения (названия, композиторы).