Peel

PWA che separa voce, batteria, basso e strumenti da un brano, interamente nel browser. Nessun upload, nessun server, nessun costo: il file non lascia il dispositivo dell'utente.

App completa e funzionante: interfaccia, mixer, PWA installabile, service worker, export WAV. Il motore AI reale Open-Unmix UMX-L è già attivo (USE_REAL_ENGINE = true): gira via WebAssembly, interamente client-side. I pesi del modello (~44 MB) si scaricano una volta sola alla prima apertura e restano poi in cache per l'uso offline.

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✅ Cosa devi fare tu (in ordine)

1. Provalo in locale (2 minuti)

I service worker non funzionano aprendo il file direttamente: serve un piccolo server locale.

cd peel
python3 -m http.server 8080

Apri http://localhost:8080, trascina un MP3 e vedrai il mixer con i 4 canali. (Alla prima apertura il modello Open-Unmix UMX-L, ~44 MB, viene scaricato una sola volta.)

2. Crea la repo su GitHub

git init
git add .
git commit -m "Peel: impalcatura iniziale"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/pezzaliapp/Peel.git
git push -u origin main

3. Pubblicala gratis

Due opzioni, entrambe a costo zero:

• Cloudflare Pages (consigliato): collega la repo, build command vuoto, output directory /. Regge bene i ~45 MB di pesi del modello.
• GitHub Pages: Settings → Pages → Deploy from branch main / root.

È un sito statico: nessuna build, nessun backend.

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🔌 Motore AI: Open-Unmix UMX-L (già attivo)

Il motore reale è già collegato e in funzione (USE_REAL_ENGINE = true in app.js): la separazione avviene con Open-Unmix UMX-L eseguito via WebAssembly nel browser, senza alcun server.

Open-Unmix (UMX-L) è scelto perché è MIT su codice e pesi ed è addestrato sul dataset aperto MUSDB18-HQ: la strada legalmente più pulita. I pesi (~44 MB) si scaricano una volta sola alla prima apertura e il service worker li tiene in cache persistente per l'uso offline.

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📁 Struttura

peel/
├── index.html              interfaccia
├── styles.css              tema studio scuro
├── app.js                  logica: decode, mixer, export WAV (USE_REAL_ENGINE = true)
├── worker.js               motore AI: Open-Unmix UMX-L via WebAssembly
├── sw.js                   service worker (offline + cache del modello)
├── manifest.webmanifest    PWA
├── icons/                  icone app
├── LICENSE                 MIT (solo il codice)
└── README.md

⚖️ Licenze

• Codice di questa app: MIT (vedi LICENSE).
• Pesi del modello: inclusi in models/, sotto licenza Open-Unmix (MIT) e addestrati sul dataset aperto MUSDB18-HQ. Sono scaricati dal browser alla prima apertura (~44 MB, poi tenuti in cache) e l'attribuzione agli autori originali è sempre mantenuta.

⚠️ Note pratiche

• La separazione AI nel browser è lenta (alcuni minuti a brano, di più su mobile): è il prezzo del "tutto gratis e privato". La UI mostra già un avviso sui brani lunghi.
• Suggerisci agli utenti di non separare materiale protetto da copyright senza diritto. Il rischio è basso (i file restano sul dispositivo), ma un disclaimer è prudente.
• I risultati migliori si ottengono su musica registrata in modo tradizionale (strumenti e voci reali mixati in studio): è il materiale su cui Open-Unmix è stato addestrato. Su brani generati da AI (es. Suno) o molto compressi/masterizzati in modo aggressivo la separazione può risultare scadente — le sorgenti sono già fuse all'origine o schiacciate dal mastering, e il modello fatica a distinguerle.

Autore

Creato da Alessandro Pezzali — pezzaliapp · https://www.alessandropezzali.it