# soothe2-re

Обратный инжиниринг DSP-ядра **oeksound soothe2** (VST3, Windows x64) → проверяемая
реконструкция на C++ с **bit-exact** целью.

Цель — понять, как именно плагин считает подавление резонансов (уровневый детектор,
маска, фильтр), и воспроизвести это дословно. Текущий активный канон — C++
`FramedDetector` (`dsp/framed_model.cpp`): real mask-apply цепь с live-таблицами.
Канонные команды и метрика — в [`AGENTS.md`](AGENTS.md).

---

## Статус (24kk2, 2026-08-25)

**Цель — bit-exact реверс** (гейт смены канона зафиксирован пользователем: только
после прослеживания всех параметров до декомпа и схождения корпуса в шумовой пол).
Декомпиляция DSP-ядра закрыта (~95%); дизассемблы в `handoff/nls_dasm/` (~140).

**Применение декодировано до формул** (сессия 24j…24kk2):
```
mask(b)   = 10^(−cut_D(b)/20)                    ← вещественная, per-bin multiply кадра
cut_D(b)  = α·ln(1+lvl_raw(b)/β)+c [+Δ у вторых пиков]
lvl_raw   = am/res·scale (наш детектор-фронтенд, float-parity ✓)
слой      = STFT БЕЗ синтез-окна (RT_SYN=1)
```
Калибровки формы (три независимых семейства, rms ≤0.016 дБ): α/β/c зависят от
контента (α удваивается с числом тонов — частотное смешение шаблонно-локальное),
q НЕ влияет на закон, sens входит линейно через lvl_raw.

- **dual-семейство решено**: корпус 22 случая **mean 0.193 / max 0.438 dB**
  (канон 3.264). Флаги: `RT_VLAW=1 RT_SYN=1 RT_NOWARP=1 RT_NOIIR3=1 RT_IIR12=0`.
- **Канон не тронут**: TOTAL 2.286 (env-gated эксперименты живут рядом).
- **Буфер FIR@540668** = промежуточное мин.-фазовое представление
  (`exp(s−i·H(s))`, Гильберт по частоте) — аудио слышит `exp(scratch)` напрямую.
- **Тела bigkernel'ов найдены** (рантайм-резолв IAT): 1803a06a0 / 180296c80 /
  180323f20 / 1802dc0e0 — x87-трансценденты (exp-семейство).

### Главное за 2026-08-24…25 (сессии 24j–24kk2)

1. **Применение = побиновный complex-multiply кадра** на маску; «магический ×1.805»
   оказался произведением экспонент стадий построения буфера (0.984×1.8345).
2. **Закон уровня универсальной формы** `α·ln(1+L/β)+c` — подтверждён тремя
   независимыми калибровками; константы зависят от контента (число тонов) и слабо от fc.
3. **Слой STFT**: плагин НЕ домножает выход обратного FFT на окно
   (`RT_SYN=1`); WIN_WINDOW движка — фейд 0.5→0.8 ровно за 2049 сэмплов (=бинам кернела).
4. **GUI/аудио разделение**: LUT-строитель FUN_180563a60 — GUI-ветка; аудио-компрессия
   живёт в семантиках шагов 9–19 BLOCKMAP.
5. **Dataflow шагов 9–16 декодирован**: vec6f8=bands−ACC; fma тройками
   (re,im,coef) с ATT/REL; th2000=поэлементное умножение массивов (не axpy!);
   шаг 12=COPY (исправлен старый BLOCKMAP).
6. **Инструменты**: rendersnap2 v7 (мягкий STOP-снаппер со слотами+скалярами,
   RENDER_FILE-фикс), patchparam.py (правка VST-чанка RPP!), campaign.py
   (ячейка параметризации), disasm_func.py (capstone с RIP-константами),
   iat_name.py (рантайм-резолв импортов через PE-экспорты).

```bash
# Сборка и канонные команды:
cmake -S dsp -B dsp/build && cmake --build dsp/build --target framed_test render48k
./dsp/build/render48k /home/m/soothe-bt/tone1kq.wav /tmp/o48.wav 1000,0.99999785,12
python3 scripts/corpus_structural.py --vs-bridge scripts/baseline_bridge.json
```
Детальная метрика и история — в `AGENTS.md`, `BITEXACT_PLAN.md`, `handoff/NOTES_LEVEL.md`
(апдейты 20j…24kk2).

### Открытые bit-exact пробелы
**Приоритет №1 — каскадный симулятор шагов 9–19**: dataflow декодирован
(24hh/24ii: vec6f8=bands−ACC, fma-тройки att/rel, ×track, ×warp, центрирование −1),
тела bigkernel'ов найдены по рантайм-адресам — осталось сложить оп-за-опом и
проверить на датасетах sc_* (rms каскада сейчас ~0.42 на угаданных формах).
Далее: k-маппинг фронтенда (twin/am формулы), Δ-правило вторых пиков из pre-combine.
Полный список — `AGENTS.md`, `BITEXACT_PLAN.md`, `NOTES_LEVEL.md` (24bb→24kk2).

> Исторический блок (поведенческая/численная модель B.1…B.15, `framed_render.py`,
> Pchip LUT, res_power) — см. `roadmap.md`; самодостаточен как справочник, но не канон.

<details><summary>Было (B.15 — историческая численная модель)</summary>

`framed_render.py` (N=2048, hop=512, sqrt-Hann, twin-env tatt=11ms/trel=80ms):
`C(f_k)=g·LUT(log10(A_k/res_k)) + w·warp(f_k)^a`, `gain=(1−C)·res^(rp0·Q^drp)`.
- Честная (trimmed) метрика: Q-dep rp → mean 0.175 dB; B.15 joint free-knot LUT → dual 0.027 dB.
- Декомп DSP-ядра закрыт, `.dis` в `handoff/nls_dasm/`.

```bash
python3 framed_render.py dual   # (исторический канон B.15)
```
</details>

---

## Структура репозитория

```
re-tools/
├── README.md                 ← вы здесь
├── AGENTS.md                 ← гайд для агентов: сборка, метрика, bit-exact пробелы
├── roadmap.md                ← журнал всех результатов/гипотез (B.1…B.15, P4)
├── framed_render.py          ← историческая численная модель (B.15, не канон)
├── render_parity.py          ← dB-parity харнесс (Goertzel steady-state замер)
├── model_lut.py, model_dual.py ← исторические модели B.10/B.11 (collapse-фиты)
├── model_fir.py              ← bridge-модель B.12 (C=g·LUT+w·warp^a)
│
├── handoff/                  ← журнал сессий
│   ├── SESSION_HANDOFF.md    ← инвентарь декомпа, трансляция, Phase-5 план
│   ├── NOTES_TWIN.md         ← twin-резонатор + caller + grid
│   ├── NOTES_LEVEL.md        ← level-path, mask-цепь, live-таблицы (САМЫЙ АКТУАЛЬНЫЙ)
│   ├── NOTES_CAPTURE.md      ← live-захват таблиц (registry heartbeat)
│   └── nls_dasm/             ← 134 дизассембла декомпа (f_563440, f_563a60, f529fe0, twin, fft…)
│
├── dsp/                      ← реконструкция DSP-пайплайна на C++17
│   ├── framed_model{.cpp,.hpp} ← ГЛАВНЫЙ: mask-apply цепь (P4, активный канон)
│   ├── framed_test.cpp       ← CLI рендер входа (N=2048, SR 44100) + метрика
│   ├── rt_mask_tables{.hpp,.cpp}, rt_weights{.hpp,.cpp} ← live-таблицы (IIR A/B, warp…)
│   ├── twin{.hpp,.cpp}       ← бит-точный twin-резонатор (FUN_180535880)
│   ├── levelpath.cpp/.hpp    ← LUT-кривая FUN_180563440/563a60 + combine-ядра
│   ├── freqpath.cpp/.hpp     ← warp FUN_180530850 (0.87·x/(1+x/K))
│   ├── fftconv.cpp/.hpp      ← FFT-conv (0x535a70)
│   ├── spectral.cpp/.hpp     ← WOLA/STFT-обработчик
│   ├── fft*.cpp, twiddle_*.cpp/hpp, phase_table.*  ← FFT-планы/твилдлы
│   ├── ms.hpp                ← encode/decode mid/side
│   ├── cody_waite.hpp        ← быстрый sin/cos (FUN_1801de760/1e3f20)
│   ├── soothe_constants.hpp  ← константы из дампа
│   ├── harness.cpp           ← CLI: input.wav → output.wav (24-bit)
│   └── CMakeLists.txt
│
├── *.java                    ← Ghidra-скрипты (analyzeHeadless, пост-скрипты)
├── ghidra-proj/              ← Ghidra-проект (soothe2.gpr/.rep), вне git
├── soothe_mem.bin            ← дамп памяти плагина, вне git
├── rwin_{A0,A1,B0,C0}.npy, r_freqaxis.npy ← живые таблицы (48k) из runtime-снимков
│
├── Измерение и фиты полосы: measure.py, probe.py, bandshape.py, fit_*.py,
│   model_lut.py, notch.py                        (исторические, B-модели)
├── Поведенческие симуляторы: sim.py, sim_v5.py, verify_sim.py   (исторические)
├── Инструменты REAPER-рендеров: sweep.py, run_sweep.py, tt_sweep.py,
│   patchparam.py, addfx.lua
├── Живая трассировка (yabridge-host + Frida): dump_soothe.py, rtall/rtscan/
│   rtsig/rttbl/rtver/rtone/rtwin/rtdeep*.py, probe.py, procdump.py
├── Параметр-мост и live-capture: setparam.lua, dump_params.lua,
│   play.lua, scripts/step7_capture.py, scripts/rpp_setparam.py,
│   scripts/corpus{,_structural}.py, scripts/phaseA/B*.py
└── summary.md, notes_giant_fft.md
```

## Документация

| Документ | Содержание |
|---|---|
| [AGENTS.md](AGENTS.md) | **Старт для агента**: сборка, метрика, bit-exact пробелы, структура |
| [BITEXACT_PLAN.md](BITEXACT_PLAN.md) | **Путь к bit-exact**: порядок работ (8 шагов), критерии, риски, точка входа |
| [roadmap.md](roadmap.md) | Журнал всех результатов/гипотез (B.1…B.15, P4), статус по фазам, риски |
| [handoff/SESSION_HANDOFF.md](handoff/SESSION_HANDOFF.md) | Инвентарь декомпа (§0), трансляция/ключевые адреса (§2), Phase-5 план (§6) |
| [handoff/NOTES_LEVEL.md](handoff/NOTES_LEVEL.md) | **Level-path/mask-цепь, live-таблицы, bit-exact протокол** (самый актуальный) |
| [handoff/NOTES_TWIN.md](handoff/NOTES_TWIN.md) | Twin-резонатор (FUN_180535880/536f90), caller, grid/oversample |
| [handoff/NOTES_CAPTURE.md](handoff/NOTES_CAPTURE.md) | Live-захват таблиц (registry heartbeat, SR 48000) |
| [handoff/nls_dasm/](handoff/nls_dasm/) | 134 дизассембла (f_563440, f_563a60, f529fe0, twin, iface, fft) |
| [notes_giant_fft.md](notes_giant_fft.md) | FFT-планировщики/ядра/twiddle/Cody-Waite |
| [summary.md](summary.md) | **Историческая** сводка поведенческой модели (v4, sim.py) |

### Тестовый корпус `/home/m/soothe-bt/` (вне git)

~600 рендеров REAPER (`.rpp` + `.wav`). Ключевые наборы:

| Префикс | Что измеряет |
|---------|-------------|
| `dual_b1q_*` | 2 тона (500+2000), q 0.1…10 → **парадокс red2000>red500** (решён: аддитивный warp) |
| `al_*` | уровневой свип (fc=1000) → прямое измерение LUT-кривой |
| `t1kq_*`, `t1k_*` | 1 тон, fc-скан, уровни −18/0 dBFS → форма полосы |
| `burst500_b1` | основной эталон: burst 500 Гц, band1 fc=500 mode=1 sens=12 |
| `tone1k`, `tone1kq`, `dual` | входные тоны (0 / −18 / −7.1 dBFS) |

---

## Историческая численная модель (B-фазы; канон теперь — C++ FramedDetector, см. выше)

```python
# per-frame, per-bin (framed_render.py — исторический канон B.15)
xv   = log10(A_k / res_k)              # A_k = 2|X_k|/wsum (twin-env), res = |2B/A| case8
C    = G * LUT(xv) + W * warp(f_k)**A  # additive mask (НЕ мультипликация warp·LUT)
gain = max(1 - C, eps) * res_k**rp     # rp = rp0 * Q**drp  (res_power)
```

- LUT — Pchip, узлы из joint-фита (dual+al_*) **или** свободные 8 узлов (B.15 → mean 0.027);
- warp — эмпирический `0.87·7.942·x/(7.942+x)`, x=f/2000 (аппроксимация runtime-вычисления FUN_180563440);
- rp(Q)=0.0275·Q^0.2159 (Q-dep rp, B.14);
- B.15: G/W/A/rp0/drp = 0.9752/0.3394/1.0222/0.0254/0.2231; LUT KX=[−0.8..1.0].

---

## Как всё это воспроизвести

1. **Достать бинарь**: установить soothe2 (Windows VST3) под yabridge, запустить
   `dump_soothe.py` → `soothe_mem.bin` (или взять `.vst3`, выдернуть секции).
2. **Декомпиляция**: `analyzeHeadless <proj> soothe_x64 -process soothe_mem.bin
   -noanalysis -postScript <X>.java` (image_base=0, блок `ram`=[0x180000000,…],
   адреса = RVA; смещение в файле = VA−0x180000000).
3. **Рендеры**: `sweep.py` генерит `.rpp`, `reaper -renderproject` выдаёт `.wav`.
4. **Анализ**: `render_parity.py` / `framed_render.py` сравнивают модель с реальными
   рендерами (steady-state tone-замер, тримнутая метрика).

---

## Чего не хватает / следующие шаги (bit-exact)

Текущий фокус — **детекторный фронт** (Шаг 9 плана): амплитудная нормировка am,
форма res_k, сила IIR1/2 вдоль частоты — модель теряет ×2.8 уровня на изолированных
пиках относительно реального плагина (NOTES_LEVEL 22g/22i). Открытое:
- **Детекторный фронт** (приоритет №1, Шаг 9) — см. выше.
- **PRNG-пролог** FUN_180529fe0 (LCG+LUT → fVar30) — per-frame рандомизация scale/dry-wet.
- **FFT-conv** (0x535a70) — сглаживание маски перед FIR (P3).
- **Бит-экзактный exp2** (0x26b820) вместо `std::exp2`.
- Точная обратная связь combine/аккумулятора `0x5407c8` (консюмер не найден).
- **SR-mismatch**: внутренний DSP 48000/N=4096 против хоста 44100/2048.
- Стерео-путь M8 (link/balance/LR-vs-MS), межполосное суммирование (Шаг 8).