diff --git a/src/prep_deam.ipynb b/src/prep_deam.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..0beafba
--- /dev/null
+++ b/src/prep_deam.ipynb
@@ -0,0 +1,146 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "id": "83693ad7",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "from pathlib import Path"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "id": "99850a99",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Читаем файл аннотаций: ../dataset/DEAM/DEAM_Annotations/annotations/annotations per each rater/song_level/static_annotations_songs_1_2000.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# 1. Ищем файл (поднимаемся из src на уровень выше)\n",
+    "deam_root = Path(\"../dataset/DEAM\")\n",
+    "\n",
+    "# Ищем файл статичных аннотаций. Берем первый попавшийся.\n",
+    "csv_files = list(deam_root.rglob(\"*static_annotations*.csv\"))\n",
+    "if not csv_files:\n",
+    "    # Если не нашел static, берем вообще любой csv с аннотациями\n",
+    "    csv_files = list(deam_root.rglob(\"*.csv\"))\n",
+    "\n",
+    "if not csv_files:\n",
+    "    # Если путь неверный или файлов нет, скрипт сразу скажет об этом и покажет полный путь\n",
+    "    raise FileNotFoundError(f\"В папке {deam_root.resolve()} не найдено ни одного CSV файла! Проверьте пути.\")\n",
+    "\n",
+    "anno_path = csv_files[0]\n",
+    "print(f\"Читаем файл аннотаций: {anno_path}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "id": "5fbc493f",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Оригинальные колонки в файле: ['workerID', ' SongId', ' Valence', ' Arousal']\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# 2. Загружаем и чистим колонки\n",
+    "df = pd.read_csv(anno_path)\n",
+    "print(\"Оригинальные колонки в файле:\", df.columns.tolist())\n",
+    "\n",
+    "# Сносим пробелы по краям и переводим в нижний регистр\n",
+    "df.columns = [str(c).strip().lower() for c in df.columns]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "id": "1e28fece",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Успешно найдены колонки -> ID: 'workerid', Valence: 'valence', Arousal: 'arousal'\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# 3. Умный поиск колонок\n",
+    "# Ищем первую колонку, где есть 'id' или 'song'\n",
+    "song_col = next((c for c in df.columns if 'song' in c or 'id' in c), df.columns[0])\n",
+    "# Ищем valence (желательно mean, но сойдет любой)\n",
+    "v_col = next((c for c in df.columns if 'valence' in c and 'mean' in c), \n",
+    "             next((c for c in df.columns if 'valence' in c), None))\n",
+    "# Ищем arousal\n",
+    "a_col = next((c for c in df.columns if 'arousal' in c and 'mean' in c), \n",
+    "             next((c for c in df.columns if 'arousal' in c), None))\n",
+    "\n",
+    "if not v_col or not a_col:\n",
+    "    raise ValueError(f\"Не смог найти Valence или Arousal! Доступные колонки: {df.columns.tolist()}\")\n",
+    "\n",
+    "print(f\"Успешно найдены колонки -> ID: '{song_col}', Valence: '{v_col}', Arousal: '{a_col}'\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 10,
+   "id": "469f651c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Готово! Музыкальная база сохранена: ../dataset/DEAM/music_db.csv\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# 4. Сохраняем результат\n",
+    "clean_df = df[[song_col, v_col, a_col]].copy()\n",
+    "clean_df.columns = ['song_id', 'valence', 'arousal']\n",
+    "\n",
+    "output_path = deam_root / \"music_db.csv\"\n",
+    "clean_df.to_csv(output_path, index=False)\n",
+    "print(f\"Готово! Музыкальная база сохранена: {output_path}\")"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python (my-python-project)",
+   "language": "python",
+   "name": "my-python-project"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.7"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}