pip install librosa numpy scipy tensorflow soundfile import librosa import librosa.display import numpy as np import tensorflow as tf import soundfile as sf from scipy.signal import butter, lfilter

def butter_highpass(cutoff, fs, order=5): nyq = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff / nyq b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='high', analog=False) return b, a

def highpass_filter(data, cutoff=100, fs=44100, order=5): b, a = butter_highpass(cutoff, fs, order=order) return lfilter(b, a, data)

def load_audio(file_path): y, sr = librosa.load(file_path, sr=44100) return y, sr

def ai_mastering(audio): # نموذج شبكة عصبية بسيطة model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(len(audio),)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(len(audio), activation='linear') ])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# تدريب النموذج على الصوت نفسه (Autoencoder فكرة مبسطة)
audio = np.array(audio).reshape(1, -1)
model.fit(audio, audio, epochs=10, verbose=0)

enhanced_audio = model.predict(audio)[0]
return enhanced_audio

def save_audio(file_path, audio, sr): sf.write(file_path, audio, sr)

input_file = "input.wav" # ضع ملف الصوت هنا output_file = "output_mastered.wav"

audio, sr = load_audio(input_file) audio = highpass_filter(audio) # تحسين الترددات mastered_audio = ai_mastering(audio) # مسترينغ بالذكاء الاصطناعي save_audio(output_file, mastered_audio, sr)

print(f"تم حفظ المسترينغ في {output_file}")