Update audio_pipeline.py

audio_pipeline.py

@@ -1,8 +1,10 @@
+# audio_pipeline.py
 import os
 import subprocess
 import sys
 import warnings
 import torch
+import shutil
 
 import librosa
 import numpy as np
@@ -41,6 +43,9 @@ def separar_audio_demucs_6stems(input_file: str, model: str = "htdemucs_6s") ->
     Devuelve la ruta al directorio donde están los .wav resultantes.
     """
     out_root = os.path.join(BASE_STEMS_DIR, model)
+    # Limpia el directorio anterior para evitar stems obsoletos
+    if os.path.exists(out_root):
+        shutil.rmtree(out_root)
     os.makedirs(out_root, exist_ok=True)
 
     device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
@@ -63,13 +68,14 @@ def separar_audio_demucs_6stems(input_file: str, model: str = "htdemucs_6s") ->
 
 def limpiar_stems(stems_dir: str) -> None:
     """
-    Para cada stem:
+    Para cada stem original (*.wav excepto *_cleaned.wav):
       1) Aplica filtro pasa-altos
       2) Normaliza
       3) Guarda como *_cleaned.wav
     """
     for archivo in os.listdir(stems_dir):
-        if archivo.endswith(".wav"):
+        # Solo archivos .wav que NO terminen en _cleaned.wav
+        if archivo.endswith(".wav") and not archivo.endswith("_cleaned.wav"):
             ruta_in = os.path.join(stems_dir, archivo)
             y, sr = librosa.load(ruta_in, sr=None)
 
@@ -79,8 +85,9 @@ def limpiar_stems(stems_dir: str) -> None:
             # 2) normalización
             y_norm = normalize(y_hp)
 
-            # 3) guardar
-            ruta_out = ruta_in.replace(".wav", "_cleaned.wav")
+            # 3) guardar sin generar sufijos dobles
+            nombre, _ = os.path.splitext(archivo)
+            ruta_out = os.path.join(stems_dir, f"{nombre}_cleaned.wav")
             sf.write(ruta_out, y_norm, sr)
 
 
@@ -129,4 +136,4 @@ def reducir_ruido(input_file: str, output_file: str, noise_duration: float = 0.5
     # 4) Normalización para mantener toda la gama dinámica
     y_norm = normalize(y_denoised)
     # 5) Escritura en disco
-    sf.write(output_file, y_norm, sr)
+    sf.write(output_file, y_norm, sr)