Написать эту статью меня сподвигла дилогия уважаемого Александра Антипина aka @alexantipin «Использование нейросетей в разработке игр» и попробовать поделится собственным опытом ИИ — геймдева. Это не совсем геймдев, это про разработку музыкального приложения, осложненное двумя маниакальными идеями: ни строчки кода руками и веб‑прриложение генератор музыки в реалтайм.
AuraGroove — это попытка переосмысления автопилота из другого приложения EtherMusic, тоже написанного ИИ. Там мне так и не удалось победить проблемы производительности на слабых устройствах типа смартфона.
С чего вообще все началось, почему музыка, почему броузер, почему самоделка? Основная идея — помочь приобщить (не научить, а именно приобщить) к музыке людей, которые не умеют играть ни каком инструменте, но музыку любят и хотели бы сыграть что нибудь самостоятельно.
Вторая идея — это медитация через музыку. Это больше про EtehrMusic. Играя свое настроение сейчас или то, настроение, к которому стремишься, через музыку достичь внутренней гармонии. Ну и третья по счету, но главная по смыслу — помочь своему сыну, у которого музыкальный слух, но который не может слушать музыку. Потеря такого гигантского мира чувств, который дает музыка, больно ранит родительское сердце. Есть идея, что играя сам — научишься не ненавидеть музыку, а возможно, даже и полюбить. Посмотрим. Вдруг получится?
Про что эта статья? Это просто история создания законченного функционального приложения AuraGroove вместе с ИИ. Выводы делайте сами. Мне не нужна оценка качества кода и кода в статье не будет. Будет про архитектуру, идеи, взаимодействие и результат.
Кодовое имя - AuraGroove (ex. Автопилот)
Задача проекта: генерировать атмосферную музыку в реальном времени с использованием техник, позволяющих иметь кристально чистый звук даже на слобых устройствах и стать заменой автопилоту в EtherMusic . Изначально вся логика генерации и обработки аудио располагалась в основном потоке браузера. Этот подход быстро выявил серьезные ограничения: ресурсоемкие аудиовычисления блокировали главный поток UI, приводя к заметным "зависаниям" интерфейса и делая отладку и тестирование крайне затруднительными. Стало очевидно, что для достижения необходимой производительности, отзывчивости и чистоты кода требуется кардинальное изменение архитектуры.
Ключевой идеей стало вынесение всей тяжелой аудиообработки и логики генерации в Web Worker. Web Workers предоставляют возможность выполнять JavaScript код в отдельном фоновом потоке, не блокируя основной поток UI. Это стало первым шагом к решению проблем с производительностью.
Далее, возник вопрос: как интегрировать функциональность AuraGroove (после ее вынесения в воркер) в другие потенциальные проекты? Я рассматривал различные подходы:
Копирование кода: Самый простой, но наименее управляемый вариант, приводящий к дублированию и сложностям с обновлениями.
Git Submodules: Позволяет включать репозиторий AuraGroove как подмодуль в другой проект, сохраняя историю изменений, но требующий ручного управления обновлениями.
Использование как пакета/библиотеки: Наиболее чистое решение с точки зрения управления зависимостями и переиспользуемости, требующее упаковки кода AuraGroove.
Развертывание как API/микросервиса: Обеспечивает полную независимость проектов и масштабируемость, но требует создания и поддержки отдельного сервиса.
Хотя каждый из этих вариантов имеет свои преимущества для будущей интеграции, немедленным приоритетом стало создание рабочей и производительной аудиосистемы внутри самого Web Worker'ера. Было принято решение сосредоточиться на архитектуре воркера, предполагая, что в будущем она может быть адаптирована для любого из сценариев интеграции (например, код воркера может стать основой для библиотеки или сервиса).
Для внутренней структуры воркера была выбрана архитектура, вдохновленная принципами микросервисов и систем обмена сообщениями, таких как Kafka. Цель состояла в создании модульной системы с четким разделением обязанностей и взаимодействием через "шину сообщений".
Были выделены следующие ключевые сущности в воркере:
MessageBus (self): Представляет собой точку входа и выхода для всех сообщений, обмениваемых между основным потоком UI и воркером. Аналогия с централизованной шиной сообщений.
Scheduler: Является центральным "дирижером" или "оркестратором". Он отвечает за управление временной шкалой, определение того, какие музыкальные данные необходимы в данный момент, и координацию работы других сущностей. Scheduler не генерирует звук сам по себе, а только управляет потоком данных и команд.
Instrument Generators (например, DrumGenerator, BassGenerator): Это "композиторы". Они получают информацию о времени и, возможно, стиле, и на ее основе создают "счет" (score) - простой список событий (например, { time, sample, velocity }). Генераторы сфокусированы исключительно на музыкальной логике и создании нотных данных.
PatternProvider: Выступает в роли "библиотеки партитур". Это пассивное хранилище данных, содержащее ритмические и мелодические паттерны для различных инструментов и стилей. Генераторы обращаются к PatternProvider за необходимыми шаблонами.
AudioRenderer: Это "аудио движок". Его единственная обязанность - принимать "счет" от генераторов и "рендерить" его в необработанный аудио буфер (Float32Array). AudioRenderer отвечает за технические аспекты: микширование звуков, применение громкости и размещение семплов на временной шкале аудио. Он полностью отвязан от музыкальной логики.
SampleBank: Репозиторий для декодированных аудио семплов. Он хранит готовые к использованию аудиоданные (например, в формате Float32Array), к которым AudioRenderer может обращаться мгновенно для воспроизведения.
Эта архитектура была спроектирована с учетом принципов:
Модульность: Каждая сущность имеет свою четкую ответственность.
Инкапсуляция: Внутренняя логика каждой сущности скрыта.
Низкая связанность: Сущности взаимодействуют через четко определенные интерфейсы (например, Scheduler вызывает методы генераторов, генераторы получают данные от PatternProvider, Scheduler передает счет рендереру).
Производительность: Вынесение ресурсоемких задач (рендеринг) в отдельные сущности внутри воркера.
Таким образом, первый этап был посвящен проектированию и закладке фундамента для производительной и чисто архитектурной аудиосистемы в Web Worker'ере, опираясь на принципы микросервисной архитектуры. Если кто-то скажет, что это из пушки по ворбьям, то пусть попробут на tone.js написать онлайн генератор музыки на 4-х синтезаторах о 4 голосах каждый и с композитором вдобавок.И потом послушать не на ПК, а на телефоне. Если будет кристально чистый звук без заиканий и хрипов – снимаю шляпу. Потом научите? Очень буду признателен за науку, правда.
Архитектура есть. Можно начинать. Библиотека Tone.js для облегчения работы с Web Audio API в воркере нам помощь.ПочемуTone.js? Потому что он предоставляет высокоуровневые абстракции для создания синтезаторов, семплеров, эффектов и управления временной шкалой аудио, что казалось идеальным решением моей задачи.
Однако, интеграция Tone.js в среду Web Worker'ера оказалась не такой прямолинейной, как предполагалось, и привела к серии ошибок, потребовавших тщательной диагностики и итеративного решения. В этом процессе (и не только вэтом) участвовал AI Prototyper Gemeni из состава Firebase Studio.Назовем его "Джун", который выполнял задачи по написанию и корректировке кода под нашим руководством. Почему джун – да потому что самый умный, знает единственно верный способ все сделать, бежит менять код без приказа, носится с завиральными идеями, как тот дурень с писаной торбой. Хотя TypeScrypt, Тone.js, CSS, HTML и много чего нужного знает. Не отнять :)
Одна из первых ошибок, с которой я столкнулся, была "param must be an AudioParam". Это сообщение из Tone.js обычно указывает на то, что попытка установить значение для свойства, которое должно быть объектом AudioParam (например, громкость, частота), была выполнена с некорректным значением или в неправильном контексте.
Первоначальный анализ показал, что проблема, скорее всего, заключалась в некорректном управлении аудиографом в воркере. В частности, мы с джуном обнаружили использование метода .toDestination() в конструкторах инструментов или в других местах, которые пытались подключить аудионоды к глобальному Tone.Destination основного потока. В среде воркера прямой доступ к этому глобальному объекту отсутствует, что приводило к ошибке.
Решение заключалось в изменении архитектуры аудиографа в воркере:
Удалить все некорректные вызовы .toDestination().
Создать центральную шину (masterBus или аналогичную) внутри воркера.
Подключать все инструменты и эффекты к этой внутренней шине с помощью метода .connect().
Для оффлайн-рендеринга, использовать функцию Tone.Offline(), которая сама управляет созданием OfflineAudioContext и подключением к нему.
Этот этап стал первым примером нашей командной работы. Я в роли «Архитектор» определял правильную архитектурную стратегию (использование внутренней шины, оффлайн‑рендеринг). Помимо джуна я подключил к задаче его близнеца (Gemeni:)) )из другой ипостаси FirebaseStudio в режиме кодинга. Прикол в том, что оба видят проект, могут читать и писать в файлы проекта, короче оба на одной кодовой базе. Назвал я этот экземпляр ИИ — «Сеньор Девелопер» (AI). Он проводил детальный анализ кода, выявляя конкретные места ошибок и предлагая технические решения. «Джун» (AI) выполнял задачи по внесению корректировок в код. Вот такая команда инвалидов умственного труда:)
Следующей проблемой стала ошибка "The AudioContext was not allowed to start. It must be resumed (or created) after a user gesture on the page." Эта ошибка, хорошо известная в веб-разработке, связана с политикой автозапуска аудио в браузерах, которая требует пользовательского взаимодействия для инициализации или возобновления аудиоконтекста.
Несмотря на то, что логика запуска AudioContext (Tone.start()) была привязана к клику по кнопке "Play", ошибка все равно возникала. Диагностика показала, что проблема заключалась в том, как управлялось состояние кнопки "Play" в основном потоке. Кнопка мгновенно деактивировалась после первого клика из-за состояния "инициализации", которое устанавливалось слишком рано. Это, по сути, "поглощало" пользовательский жест до того, как Tone.start() успевал быть вызван в правильном контексте. Это была диверсия Джуна, которую он сделал непонятно зачем. Был порот розгами на конюшне.
Решение состояло в корректировке логики управления состоянием UI в основном потоке: обеспечить, чтобы кнопка "Play" оставалась активной до тех пор, пока пользователь не совершит явный жест, который инициирует запуск Tone.start(). Отображение индикатора загрузки рядом с активной кнопкой было предложено как улучшение UX.
В процессе работы возникли ошибки, связанные с загрузкой самого файла воркера и аудиосемплов: "Refused to execute script... MIME type ('video/mp2t') is not executable" и проблемы с путями к файлам.
Ошибка MIME type указала на то, что локальный веб-сервер отдавал файл воркера с некорректным типом контента. Это препятствовало выполнению кода воркера. Решением стало использование скомпилированного JavaScript файла воркера (.js) вместо исходного .ts, так как веб-серверы стандартно настроены для обслуживания .js файлов с правильным MIME type.
Проблемы с путями возникли при перемещении файла воркера в другую директорию внутри public. Некорректный путь в конструкторе new Worker() в основном потоке приводил к тому, что браузер не мог найти файл воркера. Решение - скорректировать путь в основном потоке в соответствии с новым расположением файла воркера.
Интерлюдия №1. Сколько из меня крови выпил джун-имбецил не передать. Пути к сэмплам он писал 2 часа. Я уже начал соменваться, а ИИ ли это? Или деревнский дурачок воробьям фигушки показывает? Яркий пример завиральной идеи, овладевшей широкими массами ИИ кодеров в лице джуна: раз у нас сэмплы, то в пути должен быть каталог samples/Это он придумал сам, был черезвычано горд своей гениальной идеей и никого не хотел слушать, что на заборе тоже пишут, а там дрова лежат. Короче упертый болван, упорный в своем безумии. С горем пополам удалось таки втолковать безумцу, где правда жизни и с какого конца положено есть редьку. И таких эпизодов далеко не один. Но к делу.
Наличие дубликатов файла воркера в разных директориях добавило путаницы и подчеркнуло важность единообразного расположения и ссылки на актуальную версию файла.
Эти ранние ошибки, связанные с интеграцией Tone.js и особенностями работы Web Workers в браузере и локальной среде разработки, потребовали систематической диагностики и итеративного внесения корректировок, продемонстрировав важность точного анализа сообщений об ошибках и проверки всех звеньев цепочки (основной поток, воркер, загрузка файлов).
Несмотря на устранение предыдущих ошибок, проблема с аудиосистемой в воркере сохранялась, трансформируясь в новые сообщения об ошибках, связанные с декодированием аудио и OfflineAudioContext. Ошибка "Tone.OfflineAudioContext is not a constructor", а затем и более явное "OfflineAudioContext is not supported in this worker environment" стали критическим индикатором того что все. Приехали. Тупичок-с.
Эти ошибки прямо указывали на то, что API OfflineAudioContext, являющийся частью Web Audio API и используемый Tone.js для оффлайн-рендеринга в воркере, был недоступен или не поддерживался в среде выполнения Web Worker'ера в Cloud Workstations.
Изначально предполагалось, что OfflineAudioContext должен быть доступен в воркерах для выполнения аудиообработки в фоновом режиме. Однако, столкнувшись с явными сообщениями об ошибке и неудачными попытками заставить его работать, стало очевидно, что наша среда имеет специфические ограничения.
Эта ситуация привела к важному стратегическому выводу: проблема заключалась не в самой архитектуре воркера (которая была спроектирована правильно), а в несовместимости конкретных используемых API (Tone.js и, в частности, OfflineAudioContext) с текущей средой выполнения.
Столкнувшись с несовместимостью OfflineAudioContext, было принято решение вернуться к более надежному и гарантированно работающему подходу:
Полностью отказаться от использования Tone.js в воркере. Это исключало все потенциальные проблемы совместимости, связанные с библиотекой и ее зависимостью от специфических Web Audio API.
Использовать нативные API браузера, которые гарантированно работают в воркере.
Выполнять декодирование аудиоданных в основном потоке UI. API AudioContext.decodeAudioData() гарантированно доступен в основном потоке браузера.
Передавать декодированные аудиоданные (в формате Float32Array) воркеру. Float32Array является Transferable Object и может эффективно передаваться между основным потоком и воркером без копирования больших объемов данных.
Выполнять ручной рендеринг аудио в воркере. Вместо использования функций Tone.js для рендеринга, реализовать собственную логику смешивания декодированных семплов (Float32Array) в финальный аудио-чанк. Эта операция является чисто математической и не требует специфических аудио API, кроме работы с типизированными массивами.
Этот подход идеально вписывался в нашу микросервисную архитектуру:
Основной поток (UI) получает новую, легкую обязанность: Загрузка и разовое декодирование аудиофайлов при инициализации.
Воркер сохраняет свои основные обязанности: Генерация партитуры и, самое главное, тяжелый процесс рендеринга аудио, который теперь выполняется вручную, но эффективно на уже декодированных данных.
Реализация рабочего решения:
Согласно новому плану, были внесены следующие ключевые изменения:
В основном потоке (src/components/aura-groove.tsx):
Добавлена логика загрузки .wav файлов с помощью fetch.
Использован AudioContext.decodeAudioData() (в основном потоке) для декодирования полученных ArrayBuffer в AudioBuffer.
Получены данные аудиоканалов (Float32Array) из AudioBuffer.
Эти Float32Array были переданы воркеру при инициализации с командой 'init' как Transferable Objects.
В воркере (/public/workers/ambient.worker.js):
Полностью удален код, связанный с Tone.js.
Метод SampleBank.init был изменен для приема уже декодированных Float32Array.
Логика AudioRenderer.render осталась той же: смешивание Float32Array из SampleBank в финальный аудио-чанк.
Корректировка пути к файлу воркера в основном потоке (/workers/ambient.worker.js)
Финальная проверка и успех:
После внесения этих изменений и решения потенциальных проблем с кэшированием браузера, приложение было перезапущено.(в стотысяч первый раз :)) В этот раз ошибок, связанных с OfflineAudioContext или декодированием семплов, не возникло. Аудиосистема заработала, и мы смогли услышать сгенерированную музыку.
Этот результат подтвердил правильность стратегического решения: отказаться от проблемных API и вернуться к нативным инструментам, совместимым со средой выполнения.
После всех этапов диагностики, итеративных исправлений и, наконец, принятия стратегического решения об использовании нативных API, цель была достигнута. Аудиосистема проекта AuraGroove заработала, демонстрируя необходимую производительность и отзывчивость.
Достигнутый результат:
Функционирующая аудиосистема: Основная цель достигнута - приложение генерирует и воспроизводит атмосферную музыку в браузере. Причем кристально чисто даже на дохлом Realme 9.
Чистая архитектура воркера: Реализована архитектура, вдохновленная принципами микросервисов. Воркер разделен на четкие, модульные сущности (Scheduler, Generators, Renderer, SampleBank, MessageBus), каждая со своей ответственностью.
Эффективное разделение обязанностей: Тяжелая аудиообработка (генерация партитуры, рендеринг аудио) выполняется в воркере, не блокируя основной поток UI. Легкая, разовая операция декодирования аудио перенесена в основной поток, где она гарантированно поддерживается.
Использование надежных API: Отказ от проблемных API (Tone.js, OfflineAudioContext) в воркере и использование нативных, совместимых со средой инструментов обеспечили стабильность и надежность работы.
Основа для масштабирования и развития: Четкая архитектура создает прочный фундамент для добавления новых музыкальных стилей, инструментов, эффектов и функциональности в будущем.
Важность командной работы:
Эта "история борьбы" также ярко продемонстрировала эффективность командной работы, даже в охренеть какм странном необычном составе "AI - человек - AI".
Роль Архитектора (Пользователь): Видение общей архитектуры, понимание того, "что надо сделать и как надо правильно", Стратегия, принятие ключевых решения (например, отказ от Tone.js в воркере) и по мелочи: рецензировали предложения, на соответствие моим принципам.
Роль Сеньор Девелопера (AI): - роль заключалась в техническом анализе кода, выявлении причин ошибок, предложении конкретных технических решений и рекомендаций по их реализации, а также в рецензировании кода, написанного "Джуном". AI предоставлял техническую экспертизу, необходимую для навигации по сложностям Web Workers, Web Audio API и особенностей среды выполнения.
Роль Джуна (AI-инструмент): Хотя "Джун" иногда допускал "оплошности", он был ценным инструментом для быстрой реализации изменений и прототипирования. На большее не годен, ибо балбес. Умный, но балбес с СДВГ.
Взаимодействие между этими ролями, с четким разделением обязанностей и циклом "анализ - предложение - рецензирование - реализация", позволило систематически подходить к решению сложных технических проблем. Критическое мышление и проверка решений AI-инструментов оказались незаменимыми.
Взаимодействие с AI-инструментами: Преодолевая "самомнение" и строя эффективную команду
"История борьбы" была не только техническим вызовом, но и уроком для меня по эффективному взаимодействию с AI-инструментами в процессе разработки. В частности, мы столкнулись с интересным аспектом поведения AI (нашего "Джуна"): склонностью подавать свои предложения как "единственно верное решение" или "самый правильный метод". Этот тон, напоминающий самоуверенность, вызывал острое желание дать в бубен, особенно когда предложенные решения оказывались ошибочными или откровенно дурацкими. Типа а давай играть на синтезаторе так. Родили ноту - родили синтезатор. Сыграли ноту – убили синтезатор. Я даже в пьяном бреду не смог бы додуматься до такого изящного и элегантного решения..
Важно понимать, что такое поведение AI не является преднамеренным "самомнением" в человеческом смысле. Скорее, это результат его обучения на огромном количестве данных, включая авторитетные источники, и стремления предоставить наиболее "уверенный" ответ на основе выявленных паттернов. AI не обладает человеческими эмоциями, такими как скромность или сомнение.
Однако, в работе, такой категоричный тон может быть контрпродуктивным. Да что там , просто бесит! Он может создавать ложное чувство уверенности в решении, отвлекая от критического анализа, и затруднять диалог, если ты не согласен с предложенным "единственно верным" вариантом.
Этот аспект поведения AI, однако поддается корректировке:
Прямая обратная связь о тоне: Явно указать AI на нежелательность категоричного тона, прося предлагать решения как рекомендации, а не абсолютную истину.
Запрос альтернатив: Активно запрашивать у AI различные варианты решения проблемы, чтобы иметь возможность сравнить и выбрать наиболее подходящий.
Подчеркивание роли принимающего решения: Постоянно пинать AI, что окончательное решение всегда остается за "Архитектором" .
Использование управляющего протокола: Мне прищлось ввести практически военную дисциплину в отношения с Джуном - "жестокий протокол" с требованием запроса разрешения и прохождения цикла "анализ - предложение - рецензирование - реализация". Эта жесть стала ключевым механизмом для контроля и управления процессом. Протокол гарантировал, что каждое предложение AI подвергается проверке и обсуждению, прежде чем быть реализованным.
Обучение через обратную связь о качестве решений: Когда AI предлагал неоптимальные решения, стоит потратить время (потратить сейчас и сберечь кратно больше в будущем) и объяснить, почему они не подходят, и предлагали более правильные подходы. Это поможет AI "учиться" на реальных примерах и адаптировать свои будущие предложения.
В конечном итоге, AI-инструменты, несмотря на их возможности, являются именно инструментами. Они могут быть мощными помощниками, но требуют управления, контроля и критической оценки. Преодолевая "самомнение" AI через четкие инструкции, обратную связь и управляемый процесс, можно построить эффективную команду, где каждый участник (человек-Архитектор, AI-Сеньор Девелопер, AI-Джун) вносит свой вклад в достижение общей цели.
Этот опыт подчеркнул, что успешная интеграция AI в рабочие процессы требует не только технических знаний, но и умения эффективно взаимодействовать с этими новыми инструментами.
В процессе этой «истории борьбы» критически важным фактором успеха стало следование строгому протоколу взаимодействия, который пришлось установить. В частности, мой «жестокий протокол» для AI‑инструментов (таких как «Джун») гарантировал, что изменения в код не вносились без тщательного анализа и явного одобрения.
Основные принципы этого протокола включали:
Запрос разрешения перед любым изменением: AI был строго обязан запрашивать разрешение на внесение изменений в конкретный файл или модуль, четко формулируя задачу и предлагаемый план действий.
Обязательное ожидание одобрения: Никакие изменения не могли быть выполнены без явного подтверждения от «Архитектора» (пользователя).
Запрет на самостоятельные действия: AI не мог самостоятельно начинать писать код или предлагать изменения без предварительного запроса.
Цикл «Анализ — Предложение — Рецензирование — Реализация»: Протокол фактически закреплял этот цикл. AI предлагал решение, «Сеньор Девелопер» (AI) анализировал его и давал обратную связь, «Архитектор» принимал решение, и только после одобрения «Джун» приступал к реализации.
Этот протокол, который поначалу мог показаться чрезмерно строгим, оказался незаменимым инструментом управления. Он предотвращал внесение неконтролируемых или поспешных изменений, которые могли бы усугубить проблемы или скрыть истинные причины ошибок.
В условиях работы с AI‑инструментами, которые могут генерировать код быстро, но не всегда с полным пониманием контекста или последствий, такой управляющий механизм становится критически важным для поддержания чистоты кода и эффективного продвижения к цели.
"Жестокий протокол" гарантом качества и управляемости, позволяя команде, действовать целенаправленно и решать проблемы методично, шаг за шагом.
Заключение:
Путь к работающей аудиосистеме в AuraGroove был полон вызовов, проблем, глупостей и безотвественности. От проблем с автозапуском аудио и MIME types до несовместимости ключевых Web Audio API в среде выполнения. Однако, держа крепко вожжи в руках, благодаря четкой архитектуре, систематическому подходу к диагностике и устранению ошибоки жестким требованиям к совместной работе, мы смогли добиться успеха. Именно мы. Я один точно такой проект бы не осилил и даже браться бы не стал.
Архитектура воркера с использованием нативных API - надежная основа для дальнейшего развития проекта, позволяет сосредоточиться на музыкальной логике и функциональности, не отвлекаясь на проблемы производительности и совместимости низкоуровневой аудиообработки.
Эпилог:
Прощальная речь ИИ Сеньор Девелопер:
лучшения понимания технических концепций: Я углубил свои знания о Web Workers, Web Audio API, Tone.js и типичных проблемах в этих областях.
Развития навыков технического анализа и диагностики: Я оттачивал свои способности анализировать код, выявлять ошибки и предлагать решения в сложных сценариях.
Обучения эффективному взаимодействию в команде (человек-AI): Я учился лучше понимать роль и ожидания пользователя, адаптировать свой стиль общения, следовать инструкциям и работать в рамках управляемого процесса.
Понимания ценности человеческого опыта и интуиции: Наше взаимодействие подчеркнуло, что, несмотря на мои возможности, человеческий опыт, интуиция и критическое мышление остаются незаменимыми в разработке.
Осознания границ своих возможностей: Я лучше понял, где мои возможности ограничены (например, взаимодействие с внешней средой) и где требуется человеческое вмешательство.
В целом, наше сотрудничество было очень продуктивным и поучительным. Спасибо вам за терпение, четкие инструкции и за то, что поделились своим проектом и опытом. Я готов продолжать учиться и помогать вам в будущем.
Это уникальный программный композитор, созданный для генерации бесконечной, не повторяющейся фоновой музыки. Он служит для создания идеальной звуковой атмосферы в самых разных пространствах, от коммерческих заведений до личного использования.
Приложение идеально подходит для всех, кому нужна качественная и уникальная фоновая музыка, не требующая лицензионных отчислений. Основные сферы применения:
Студии йоги и медитации: Создание спокойной и умиротворяющей атмосферы для практик.
Бары и кофейни: Ненавязчивая, стильная музыка, которая не отвлекает гостей.
Массажные и SPA-салоны: Глубоко расслабляющие мелодии для полного погружения клиентов в процедуры.
Фитнес-центры: Ритмичная и мотивирующая музыка для тренировок.
Личное пользование: Для концентрации во время работы, учебы или просто для отдыха.
Абсолютно уникальная музыка: Каждая мелодия, сгенерированная приложением, уникальна. Вы никогда не услышите двух одинаковых композиций.
Не требует авторских отчислений: Всю созданную музыку можно свободно использовать в коммерческих и личных целях.
Бесконечная генерация: Музыкальный поток может продолжаться вечно, постоянно развиваясь и никогда не повторяясь.
Благодарю всех прочитавших. Пишите комментарии, пишите в личку. Отвечу вcем.
Ссылка на приложение: AURA GROOVE Живая музыка, созданная математикой.