22u: raw-asm re-decode of FUN_180529fe0 — multiband pre-combine inside method, per-band scale->kernel->2x bidir-double-IIR (52d650 fully decoded, per-bin double coefs), band-state arrays 0x540768[i]/0x5407a8[i]; 0x5407c8 acc has NO runtime reader (21b addr wrong); offline bidir-IIR smoothing hypothesis REFUTED (monotonic degradation)

This commit is contained in:
2026-08-23 15:53:58 +03:00
parent 376bd955c9
commit 79c11dc220
2 changed files with 80 additions and 6 deletions
+55
View File
@@ -2058,3 +2058,58 @@ abs-сумма по корпусу при (7.6,1.694): 115.4 дБ·кейсов,
(52e260 render-loop, multiband combine), трассировка acc/f6f8 в живом плагине. (52e260 render-loop, multiband combine), трассировка acc/f6f8 в живом плагине.
2. comb: после dual — пере-тест 4-полосного взаимодействия. 2. comb: после dual — пере-тест 4-полосного взаимодействия.
3. Реплей-инфра готова; для любых новых гипотез сначала офлайн (2 c), потом рендер. 3. Реплей-инфра готова; для любых новых гипотез сначала офлайн (2 c), потом рендер.
## ============ UPDATE 2026-08-23c (22u): РЕАЛЬНАЯ СТРУКТУРА 529fe0 ПО RAW ASM — ПЕРЕСМОТР ЦЕПИ ============
Охота за консюмером acc/f6f8 по всем дизасмам/декомпам. ГЛАВНОЕ: наша транскрипция
цепи расходится с тем, что метод реально делает.
### Новые декоды (ground truth из handoff/nls_dasm/f529fe0.dis, 505 строк)
1. **FUN_18052d650 — БИДИР-ИРРАЦИОННЫЙ ФИЛЬТР В DOUBLE** (полный декод):
сигнатура (state=rcx, out=rdx/f6f8, in=r8/band, n); acc=[rcx+0x100010]=0 RESET;
forward: acc = upCoef[i]·acc + downCoef[i]·band[i], запись в f6f8[i]
(upCoef double @state+0x80010+i·8, downCoef @state+0x10+i·8 — ПЕР-БИНОВЫЕ массивы);
backward: продолжение с ТЕМ ЖЕ state по nbin2..1. Это наш «IIR3», но вход band,
выход f6f8, и коэффициенты пер-биновые double, не табличные float.
2. **ВТОРОЙ инлайн бидир-проход в теле 529fe0** (52a65d..52a85b): вход f6f8, выход
ОБРАТНО в band[i]. Итого пара [reset,fwd,bwd]×2 — как в заметках, но точные
адреса/направления теперь залочены.
3. **Межполосное ПРЕ-КОМБИНИРОВАНИЕ ВНУТРИ 529fe0** (52a39a..52a4f6, ДО основного
цикла): f6f8 ← copy bands[0]; цикл по bands[1..n1] (массив @0x540688 = соседний
элемент того же массива векторов!): поэлементные thunks (float 0x20f0/double
0x1850 пары = шаблонный transform); нормировка делением на int [rsp+0x148];
затем второй проход: band[i] *= (xmm11xmm7), xmm7=pow([ctx+0x2c],xmm13)
(mix-вес!), и f6f8 ⊕= ... Семантика thunks ещё не залочена.
4. Основной пер-полосный цикл: scale (=PRNG·[0x540870]·[0x54088c], флаг 0x5408b8
добавляет exp-random) → in-place кернел (thunks 0x140980/0x1409b0, вероятно
bigkernel exp2) → 52d650 (bidi#1) → инлайн bidi#2.
5. Пер-полосный массив состояния **0x540768[i]** читается в основном цикле
([rsp+0x40]) — роль не ясна (кандидат: трек/acc).
6. **FUN_180529c60** (vtbl, параметр = индекс полосы): band←5355d0(param_2);
осцилл-цикл по [ctx+0x1b0] c фильтрацией через f6f8; скалярная нормировка
band *= exp((0.5·K1K2)·ln10/20) · **FUN_1804d56b0(band)** (агрегат от всей
кривой полосы!); релиз-коэф pow(...) от sr/0x1a0·0x1ac; трек-обновление через
массив **0x5407a8[i]** (52dae0 axpy + 52dbc0 add). Кандидат на «медленную
адаптацию» (22n) и/или постобработку маски.
7. **0x5407c8 НЕ читается НИГДЕ в рантайме** (только ctor/dtor в f_535a70.dis) —
адрес «combine acc» из NOTES 21b был неверен; реальные пер-полосные состояния:
0x540768[i] (в 529fe0) и 0x5407a8[i] (в 529c60).
### Офлайн-проверка гипотезы «спектральное сглаживание маски» (lawfit iir_c)
Бидир-однополюсник по бинам (нормированный, ×2 прохода) при законе 7.6/1.694:
c=0.2 → TOTAL 3.23; c=0.6 → 9.83 (монотонная деградация всех групп). ОТВЕРГНУТО:
сглаживание размывает нотч в центре, но физически не дотягивается до тона-конкурента
за ~130 бинов. Двойной cut в dual объясняется НЕ межбиновым сглаживанием маски.
### Следствие для dual
Реальный плагин режет 500 и 2000 почти поровну при q=0.5. Раз контраст lvl
(res-деление) есть у нас и его нет в результате — значит либо (а) детекторный
уровень считается во ВРЕМЕННОЙ области через тот же twin-фильтр (536300 строит
res-кривые на сетке 0.25 Гц — а детекция может идти банком time-domain фильтров),
либо (б) нормировка агрегатом FUN_1804d56b0 выравнивает кривую, либо (в) закон
не логарифмический по lvl. Приоритет — полный перенос 529fe0 из raw asm (505 строк,
подъёмно) вместо текущей реконструкции из кусков.
### Инструментарий
lawfit22r.py: +iir_c параметр (бидир-IIR по бинам в реплее), +res в npz;
sim_errors кэширует по (Q,rp,iir_c).
+25 -6
View File
@@ -156,12 +156,29 @@ class CaseInput:
return lvl.shape[0] == self.nf return lvl.shape[0] == self.nf
def masks_from_lvl(lvl, nb, A, S, Q=0.0, res=None, rp=0.0): def _bidir_iir(lo, c):
"""FUN_18052d650 semantics approx: bidirectional single-pole IIR along bins,
reset->forward->backward with persistent state, applied twice (22u).
Normalised form acc = c*acc + (1-c)*x (unity DC gain); vectorised over
leading axes via lfilter (endpoints differ slightly from C++ loop)."""
if c <= 0:
return lo
from scipy.signal import lfilter
b, a = [1.0 - c], [1.0, -c]
y = np.asarray(lo, dtype=np.float64)
for _ in range(2):
y = lfilter(b, a, y, axis=-1)
y = lfilter(b, a, y[..., ::-1], axis=-1)[..., ::-1]
return y
def masks_from_lvl(lvl, nb, A, S, Q=0.0, res=None, rp=0.0, iir_c=0.0):
"""Per-frame lower-half mask exactly as bare chain + LAWAFFINE produces. """Per-frame lower-half mask exactly as bare chain + LAWAFFINE produces.
Law families (22t): scalar cut=A+S*log2(lvl); quad adds curvature Q*x^2; Law families (22t): scalar cut=A+S*log2(lvl); quad adds curvature Q*x^2;
resrp multiplies per-band mask by res^rp (decomp warp-cascade factor, resrp multiplies per-band mask by res^rp (decomp warp-cascade factor,
applied BEFORE cross-band min like the C++ warp section). applied BEFORE cross-band min like the C++ warp section).
iir_c>0: bidirectional bin-IIR smoothing per band (22u, FUN_18052d650).
""" """
nf = lvl.shape[0] nf = lvl.shape[0]
lv64 = lvl.astype(np.float64) lv64 = lvl.astype(np.float64)
@@ -172,6 +189,8 @@ def masks_from_lvl(lvl, nb, A, S, Q=0.0, res=None, rp=0.0):
mm[low] = np.exp2(-lv64[low]) mm[low] = np.exp2(-lv64[low])
if res is not None and rp: if res is not None and rp:
mm = mm * res[None].astype(np.float64) ** rp mm = mm * res[None].astype(np.float64) ** rp
if iir_c > 0:
mm = _bidir_iir(mm, iir_c)
if nb > 1: if nb > 1:
lo = np.min(mm, axis=1) # min across bands lo = np.min(mm, axis=1) # min across bands
else: else:
@@ -182,10 +201,10 @@ def masks_from_lvl(lvl, nb, A, S, Q=0.0, res=None, rp=0.0):
return full return full
def replay(ci, lvl, nb, A, S, Q=0.0, res=None, rp=0.0): def replay(ci, lvl, nb, A, S, Q=0.0, res=None, rp=0.0, iir_c=0.0):
"""Return trimmed 44.1k output for law params on prepared CaseInput ci.""" """Return trimmed 44.1k output for law params on prepared CaseInput ci."""
assert ci.frames_ok(lvl), f'traj {lvl.shape[0]} != frames {ci.nf}' assert ci.frames_ok(lvl), f'traj {lvl.shape[0]} != frames {ci.nf}'
full = masks_from_lvl(lvl, nb, A, S, Q, res, rp) full = masks_from_lvl(lvl, nb, A, S, Q, res, rp, iir_c)
segs = ci.xext[ci.offs[:, None] + np.arange(NFFT)[None, :]] * _WIN[None, :] segs = ci.xext[ci.offs[:, None] + np.arange(NFFT)[None, :]] * _WIN[None, :]
yspec = np.fft.fft(segs, axis=1) * full yspec = np.fft.fft(segs, axis=1) * full
td = np.real(np.fft.ifft(yspec, axis=1)) td = np.real(np.fft.ifft(yspec, axis=1))
@@ -232,15 +251,15 @@ def build_eval_index(trajs):
return idx return idx
def sim_errors(trajs, idx, A, S, Q=0.0, rp=0.0): def sim_errors(trajs, idx, A, S, Q=0.0, rp=0.0, iir_c=0.0):
errs = {} errs = {}
ycache = {} ycache = {}
for e in idx: for e in idx:
ck = (e['key'], e['nb'], round(Q, 6), round(rp, 6)) ck = (e['key'], e['nb'], round(Q, 6), round(rp, 6), round(iir_c, 6))
if ck not in ycache: if ck not in ycache:
ci = case_input(e['key'], e['inp']) ci = case_input(e['key'], e['inp'])
ycache[ck] = replay(ci, trajs[e['key']], e['nb'], A, S, ycache[ck] = replay(ci, trajs[e['key']], e['nb'], A, S,
Q, trajs.get(e['key'] + '|res'), rp) Q, trajs.get(e['key'] + '|res'), rp, iir_c)
y44 = ycache[ck] y44 = ycache[ck]
errs[e['name']] = corpus.db(corpus.ta(y44, e['f'])) - \ errs[e['name']] = corpus.db(corpus.ta(y44, e['f'])) - \
corpus.db(corpus.ta(corpus.load_mono(e['ref']), e['f'])) corpus.db(corpus.ta(corpus.load_mono(e['ref']), e['f']))