# Roadmap: bit-exact реверс DSP-ядра oeksound soothe2 (v1.1.2) ## Цель Воспроизвести DSP-путь soothe2 в виде **собираемого standalone C++** с **побайтово идентичным** выходом (bit-exact) на верификационных свипах, с пониманием логики и подписанными функциями. ## Результат `re-tools/dsp/` — `*.cpp/*.h` (классы DSP, подписаны), `CMakeLists.txt`, `harness.cpp` (WAV16 → рендер → WAV24), `dsp_notes.md` (карта функция↔смысл, константы, LUT), `verify_bit_exact.py` (прогон всех свипов, побайтовое сравнение). ## Задел (уже есть) - Ghidra-проект `ghidra-proj/soothe2.rep` + скрипты `Dump*.java`/`ImportRtti*.java`/`Diag.java`. - RTTI иерархия DSP: `SpectralProcessor`, `Soothe2ModuleBase`, `Soothe2Module`, `FilterGraph`, `FilterGraphGrid`, `DigitalFilter`, `IIRFilterExtended`, `AudioProcessingModule` (`rtti_dsp.json`, `rtti_full.json`). - Декомпиляция vtable-слотов DSP-классов (`decomp_dsp.txt`, `decomp_vtables.txt`, `decomp_candidates.txt`) — 6634 строки C, 127 неразрешённых `FUN_*`, ~30 констант `DAT_1824c*`. - Поведенческая модель `sim_v5.py` (RMSE ≈ 0.3dB): base_red, W(f)=6.02·min(1,sens/12)·H, H=1/√(1+(Qeff·A)²), Qeff=1.54·q^1.33, sat(level), Q_notch=qn·(1−g)+1, per-frame env, WOLA-маска. - LUT: depthcurve (207 float @0x1826170e8, `0.302+0.698·sin(π/2·x)^0.94`, r²=0.99999). - Рендер-свипы в `/home/m/soothe-bt/` (506 wav + 609 rpp) — эталон для bit-exact. - BFS-замыкание call-graph от сидов: `fun_map.txt` (2035 функций), `decomp_funs.txt` (1640 декомпилировано, 312K), `consts.txt` (11602 констант) — после фикса `getInstructions()` в `DumpFuns.java`. ## Контракт из manual (`soothe2_ManualFAQ.pdf`, v1.0.0) | # | Факт | Следствие для DSP | |---|---|---| | M1 | Soft/Hard: выбор режима меняет всё; depth 3.0 в soft ≠ hard (стр.7). Soft менее level-dependent | mode = глобальный препроцессор детектора (перемасштаб глубины/масштаба) | | M2 | Depth — референтный dB (−18..18), реальная глубина до 60dB (стр.8) | вход depthcurve-LUT; clip 60dB = `red.clip(0,60)` в sim | | M3 | Sharpness: выше = глубже и уже (стр.8) | Q_notch растёт с sharp; подтверждает `Q≈qn·(1−g)` | | M4 | Selectivity: выше = только сильные резонансы; 0 = «everything must go» (стр.9) | selectivity = отбор/порог пиков, число нотчей НЕ ограничивает | | M5 | Attack/Release: референтные константы, **реальные времена частотно-зависимы**, атака быстрее на ВЧ (стр.11) | Env НЕ один one-pole; нужен частотный масштаб времени — замер τ(f) + код | | M6 | Oversample = «расчёт reduction-фильтра в более высоком спектральном разрешении» (стр.11) | это интерполяция детекторной сетки → фильтра, НЕ up/downsample аудио | | M7 | Resolution = «частота обновления детекции и фильтра» (стр.11), eco/high/ultra | период пересчёта коэффициентов фильтра | | M8 | Stereo: link 100% = сумма каналов для анализа + общий фикс; 0% = dual mono; balance глоб+per-band; L/R vs M/S | детектор на sum; коррекция симметрична/раздельна | | M9 | Trim: «регулирует ТОЛЬКО wet»; Delta = x−wet; Mix 0..100% (стр.14) | порядок: detect→notch→trim→mix/delta/bypass | | M10 | Банды: 2 cut + 4 general; general: peak/shelf/reject/tilt (стр.17-19) | `FilterGraph`, `DigitalFilter` мультитипный | | M11 | Кривая = «inverse EQ / side-chain EQ», сумма band-кривых = белая кривая (стр.17) | `red(f)=base+ΣW_i·H_i` подтверждён | | M12 | Sidechain: детект по второму входу; Input trim — скрытый предусилитель анализа (стр.26) | analysis имеет отдельный вход/гейн — граф с 2 входами | ## Топология пайплайна (Приложение A, стр.30 — OCR `pipeline_ocr.txt`) ``` main inputs ──┐ sidechain ────┤ (sidechain enabled?) ▼ input trim ──► analysis (детекция; depth/sharpness/selectivity; EQ curves из per-band balances) │ stereo apply + balance (channel link + global balance) │ ms encode? ──► processing (нотч-синтез в M/S) ──► ms decode? │ mix ──► bypass? ──► output ``` - **mid/side ручка**: обработка в M/S-области (`ms encode?`/`ms decode?`) — стерео-путь подтверждён диаграммой. - GUI/visualisation (depth/sharpness/selectivity, EQ curves, per-band balances) — побочная ветвь, в DSP-ядро не входит (кроме параметров). ## Фазы ### Фаза 0 — Снятие диаграммы пайплайна (сделано) 0.1. OCR стр.30 (`tesseract`, PNG в `/tmp/opencode/manual/p30_s4.png`) → `pipeline_ocr.txt`. ✅ ### Фаза A — Полный статический RE (Ghidra headless) - A.1. Декомпилировать все 127 `FUN_*` из vtable-слотов 8 DSP-классов → полный `processBlock`-путь. - A.2. Извлечь float-константы `DAT_1824c*` + все LUT-таблицы в `.data` (поиск массивов float). - A.3. **Идентифицировать FFT** (twiddle/бит-реверс/радикс) и окно (формула `sin²` vs LUT) — ключ bit-exact. - A.4. Найти частотно-зависимые attack/release (M5): функции масштабирования времени по частоте. - A.5. Найти oversample/resolution-путь (M6/M7): интерполяция сетки, период обновления. - A.6. Сопоставить топологию с диаграммой (0.1) и stereo/link/balance (M8). ### Статус фазы A (~40%) - **A.2 константы — готово**: `consts.txt` (11602 из инструкций BFS-замыкания, 2670 в DSP-диапазоне 0x1824c0000–0x182700000) из повторного прогона `DumpFuns.java`. Точная double/f32-интерпретация — `consts_double.txt` (чтение PE напрямую, `.data` vs `.rdata` через RVA). - **A.3 ОКНО — найден**: `FUN_1805356f0` генерирует **Hann** `w(i)=0.5·(1−cos(2πi/N))` (double 2π @0x1824c4e00/4248, 1.0 @4da0/4140, 0.5 @4c90/4050; хвост через `cos`, чётные пары через SIMD `divpd`+`thunk_FUN_181a114e0(=cos)`). Размер N: `FUN_18052e130` → `N = 2^floor(log2(sr/44100))·N0` (44100 @0x1824c45ec, 2.0 @41e8). **Нормализация окна** в `FUN_18052df60`: сумма по окну → `scale=1/(mean/N)`, потом `/= (fsize @+0x1ac)`. - **A.3 FFT — НАЙДЕН (свой)**: Vorbis-планировщик `FUN_181384180` — не тот (это декодер). Настоящий DSP-FFT: `FUN_180008140` = init FFT-spec (`N=1<