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.

---

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).

# 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.

Было (B.15 — историческая численная модель)

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/.

python3 framed_render.py dual   # (исторический канон B.15)

---

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

# 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).