📋 ÍNDICE COMPLETO - MICRO-PIPELINE 05_MODULES

🏗️ Arquitectura de 41 Subsistemas AudioLab DSP

Versión: 1.0.0 Última actualización: 2024-10-10 Estado global: 15% Completo (6/41 subsistemas)

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📖 Tabla de Contenidos

• Visión General
• Mapa de Fases
• Catálogo Detallado
• Estadísticas
• Plan de Implementación
• Dependencias Críticas

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🎯 Visión General

El micro-pipeline 05_MODULES contiene 41 subsistemas organizados en 10 fases temáticas que construyen progresivamente toda la arquitectura AudioLab desde los fundamentos hasta el control central.

Jerarquía de Procesamiento

L0 (Kernels)  → Operaciones atómicas (1D convolution, biquad, etc.)
    ↓
L1 (Atoms)    → Componentes básicos (filter, oscillator, envelope)
    ↓
L2 (Cells)    → Procesadores completos (compressor, reverb, delay)
    ↓
L3 (Engines)  → Sistemas autónomos (synth engine, fx chain)
    ↓
L4 (Plugins)  → Productos finales (VST3, AU, AAX)

Principios de Diseño

• Separación de responsabilidades: Cada subsistema tiene un propósito único
• Composabilidad: Los módulos se pueden combinar libremente
• Escalabilidad: Desde prototipos hasta producción
• Testabilidad: Todo es validable automáticamente
• Observabilidad: Métricas y telemetría en cada nivel

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🗺️ Mapa de Fases

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 1: FOUNDATIONS (00-03)                                │
│  Sistema nervioso informacional                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 2: L0 KERNELS (04-06)                                 │
│  Operaciones atómicas de procesamiento                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 3: L1 ATOMS (07-09)                                   │
│  Componentes básicos combinables                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 4: L2 CELLS (10-12)                                   │
│  Bloques de procesamiento complejos                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 5: L3 ENGINES (13-16)                                 │
│  Sistemas completos de procesamiento                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 6: QUALITY & METRICS (17-19)                          │
│  Medición y aseguramiento de calidad                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 7: FABRICATION (20-26)                                │
│  Herramientas de construcción y generación                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 8: DEVELOPMENT (27-30) ✅                              │
│  Herramientas de desarrollo y testing                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 9: OPERATIONS (31-38)                                 │
│  Sistemas operacionales y análisis                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  FASE 10: CONTROL & GOVERNANCE (39-40) ✅                    │
│  Control central y prevención de regresiones                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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📚 Catálogo Detallado

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🎯 FASE 1: FOUNDATIONS (00-03)

Los cimientos arquitectónicos del sistema

✅ 05_00_CATALOG_REGISTRY

Estado: ✅ Documentado Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Sistema nervioso informacional - índice maestro de todos los módulos L0-L3

Responsabilidades: - Registro central de todos los módulos DSP - Metadata (versión, autor, licencia, tags) - Búsqueda y descubrimiento de módulos - Validación de compatibilidad

Archivos clave: - module_registry.json - Base de datos de módulos - search_engine.hpp - Motor de búsqueda - dependency_resolver.hpp - Resolución de dependencias

Interfaz:

class ModuleRegistry {
    Module* find(const std::string& name, Version version);
    std::vector<Module*> search(const Query& query);
    bool validate(const Module& module);
};

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📋 05_01_HIERARCHY_FRAMEWORK

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Define la estructura jerárquica L0→L1→L2→L3 y las reglas de composición

Responsabilidades: - Definir interfaces para cada nivel (L0, L1, L2, L3) - Reglas de composición vertical (L0 usado por L1, etc.) - Validación de jerarquías - Promotion/demotion de módulos entre niveles

Archivos clave: - hierarchy_policy.hpp - Políticas de jerarquía - level_validator.hpp - Validador de niveles - composition_rules.json - Reglas de composición

Interfaz propuesta:

template<Level L>
class HierarchicalModule {
    static_assert(L >= L0 && L <= L3);
    virtual void validate_composition() = 0;
};

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📋 05_02_DEPENDENCY_GRAPH

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Grafo de dependencias entre módulos - previene ciclos, calcula orden de inicialización

Responsabilidades: - Construcción de grafo dirigido acíclico (DAG) - Detección de dependencias circulares - Topological sort para orden de inicialización - Visualización de dependencias

Archivos clave: - dependency_graph.hpp - Estructura de grafo - cycle_detector.hpp - Detector de ciclos - topo_sort.hpp - Ordenamiento topológico - graph_viz.py - Visualización GraphViz

Interfaz propuesta:

class DependencyGraph {
    void add_edge(ModuleID from, ModuleID to);
    bool has_cycle() const;
    std::vector<ModuleID> topological_order() const;
    void export_dot(std::ostream& out) const;
};

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📋 05_03_ALGORITHM_SPEC

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Especificaciones matemáticas rigurosas de algoritmos DSP - la "biblia" del comportamiento

Responsabilidades: - Ecuaciones en diferencias de cada algoritmo - Diagramas de flujo de señal - Respuestas en frecuencia teóricas - Condiciones de estabilidad - Rangos de parámetros válidos

Archivos clave: - specs/biquad_filter.md - Spec de filtros biquad - specs/oscillator.md - Spec de osciladores - specs/envelope.md - Spec de envolventes - validator.py - Validador de implementaciones vs specs

Formato de spec:

# Algoritmo: Biquad Filter

## Ecuación en diferencias
y[n] = b0*x[n] + b1*x[n-1] + b2*x[n-2] - a1*y[n-1] - a2*y[n-2]

## Estabilidad
|pole| < 1 para todos los polos

## Rango de parámetros
- Fc: [20 Hz, Nyquist/2]
- Q: [0.1, 100.0]
- Gain: [-60 dB, +24 dB]

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🎯 FASE 2: L0 KERNELS (04-06)

Operaciones atómicas de procesamiento

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📋 05_04_KERNELS_L0

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Kernels atómicos - operaciones DSP indivisibles y fundamentales

Kernels incluidos: 1. Convolución 1D - convolve_1d() 2. Biquad filter - biquad_process() 3. Delay line - delay_read(), delay_write() 4. Oscillator - osc_sin(), osc_saw(), osc_pulse() 5. Interpolación - lerp(), cubic_interp() 6. Saturación - soft_clip(), hard_clip(), tanh_sat() 7. Gain - apply_gain(), db_to_linear() 8. Mix - mix_stereo(), crossfade()

Archivos clave: - kernels/convolve.hpp - kernels/biquad.hpp - kernels/delay.hpp - kernels/oscillators.hpp - kernels/saturators.hpp

Ejemplo de interfaz:

namespace audiolab::kernels {
    void biquad_process(
        const float* input,
        float* output,
        size_t num_samples,
        const BiquadCoeffs& coeffs,
        BiquadState& state
    ) noexcept;
}

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📋 05_05_TOPOLOGY_DESIGN

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Diseño topológico de flujos de señal - patrones de routing DSP

Topologías incluidas: - Serial - A → B → C - Parallel - A → (B + C) → D - Feedback - A → B → C → A (con delay) - Matrix - Routing matricial N×M - Tree - Estructura jerárquica

Archivos clave: - topologies/serial_chain.hpp - topologies/parallel_mixer.hpp - topologies/feedback_loop.hpp - topologies/matrix_router.hpp - designer.py - Herramienta de diseño visual

Interfaz propuesta:

class Topology {
    virtual void add_node(NodeID id, Processor* proc) = 0;
    virtual void connect(NodeID from, NodeID to) = 0;
    virtual void process(AudioBuffer& buf) = 0;
};

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📋 05_06_OPTIMIZATION_LAYER

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Optimizaciones SIMD/paralelas para kernels - aceleración 4-16x

Técnicas de optimización: 1. SIMD: SSE, AVX, AVX-512, NEON, SVE 2. Multi-threading: Parallel processing blocks 3. Cache optimization: Data alignment, prefetching 4. Loop unrolling: Manual unrolling para hot paths 5. GPU offload: CUDA/Metal para convolución

Archivos clave: - simd/sse_kernels.hpp - Kernels SSE - simd/avx_kernels.hpp - Kernels AVX - simd/neon_kernels.hpp - Kernels ARM NEON - gpu/cuda_fft.cu - FFT en CUDA - benchmarks/ - Suite de benchmarks

Ejemplo:

// Scalar version
void gain_scalar(const float* in, float* out, float gain, size_t n) {
    for (size_t i = 0; i < n; ++i)
        out[i] = in[i] * gain;
}

// AVX version (8x faster)
void gain_avx(const float* in, float* out, float gain, size_t n) {
    __m256 g = _mm256_set1_ps(gain);
    for (size_t i = 0; i < n; i += 8) {
        __m256 x = _mm256_load_ps(in + i);
        __m256 y = _mm256_mul_ps(x, g);
        _mm256_store_ps(out + i, y);
    }
}

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🎯 FASE 3: L1 ATOMS (07-09)

Componentes básicos combinables

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📋 05_07_ATOMS_L1

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Átomos - componentes DSP básicos reutilizables que encapsulan kernels L0

Átomos incluidos: 1. Filter - Biquad, SVF, ladder filter 2. Oscillator - Sin, saw, square, triangle, wavetable 3. Envelope - ADSR, AR, multi-stage 4. LFO - Low-frequency oscillator con sync 5. Delay - Simple delay con feedback 6. Saturator - Soft clip, hard clip, waveshaper 7. Gain - Linear/dB gain con smoothing 8. Pan - Stereo panning

Archivos clave: - atoms/filter.hpp - atoms/oscillator.hpp - atoms/envelope.hpp - atoms/lfo.hpp - atoms/delay.hpp

Interfaz:

class Atom : public Processor {
    virtual void reset() = 0;
    virtual void set_sample_rate(float sr) = 0;
    virtual void process(AudioBuffer& buf) = 0;
};

class Filter : public Atom {
    void set_cutoff(float hz);
    void set_resonance(float q);
    void set_type(FilterType type);
};

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📋 05_08_COMPONENT_PATTERNS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media

Propósito: Patrones de diseño para componentes DSP reutilizables

Patrones incluidos: 1. Parameter smoothing - Anti-zipper noise 2. State management - Save/load state 3. Oversampling - 2x, 4x, 8x oversampling 4. Modulation routing - Matrix de modulación 5. MIDI mapping - MIDI CC → Parameters 6. Preset system - Save/recall presets

Archivos clave: - patterns/parameter_smoother.hpp - patterns/oversampler.hpp - patterns/mod_matrix.hpp - patterns/midi_mapper.hpp

Ejemplo - Parameter Smoother:

class ParameterSmoother {
    float target_value;
    float current_value;
    float smoothing_time_ms;

    float next_sample() {
        current_value += (target_value - current_value) * alpha;
        return current_value;
    }
};

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📋 05_09_FACTORY_SYSTEM

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media

Propósito: Sistema de factories para creación dinámica de componentes

Características: - Registro dinámico de tipos - Creación por nombre/ID - Clone/copy de componentes - Serialización/deserialización

Archivos clave: - factory/atom_factory.hpp - factory/registry.hpp - factory/serializer.hpp

Interfaz:

class AtomFactory {
    static void register_atom<T>(const std::string& name);
    static Atom* create(const std::string& name);
    static Atom* clone(const Atom* original);
};

// Usage
AtomFactory::register_atom<BiquadFilter>("biquad");
Atom* filter = AtomFactory::create("biquad");

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🎯 FASE 4: L2 CELLS (10-12)

Bloques de procesamiento complejos

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📋 05_10_CELLS_L2

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Células - procesadores de audio completos que combinan múltiples átomos L1

Células incluidas: 1. Compressor - Dynamics processor 2. EQ - Parametric equalizer (multi-band) 3. Reverb - Algorithmic reverb 4. Delay - Stereo delay con modulación 5. Chorus - Chorus effect 6. Phaser - Phaser effect 7. Distortion - Overdrive/distortion 8. Filter - Multi-mode filter 9. Limiter - Peak limiter

Archivos clave: - cells/compressor.hpp - cells/eq.hpp - cells/reverb.hpp - cells/delay.hpp

Ejemplo - Compressor:

class Compressor : public Cell {
    Envelope detector_;
    Gain makeup_gain_;
    Filter sidechain_filter_;

public:
    void set_threshold(float db);
    void set_ratio(float ratio);
    void set_attack(float ms);
    void set_release(float ms);

    void process(AudioBuffer& buf) override;
};

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📋 05_11_GRAPH_SYSTEM

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Sistema de grafos para routing complejo de señal

Características: - Grafo dirigido acíclico (DAG) - Routing dinámico en runtime - Feedback con delay compensation - Multi-rate processing - GPU acceleration support

Archivos clave: - graph/audio_graph.hpp - graph/node.hpp - graph/scheduler.hpp - graph/optimizer.hpp

Interfaz:

class AudioGraph {
    NodeID add_node(Processor* proc);
    void connect(NodeID from, NodeID to);
    void disconnect(NodeID from, NodeID to);
    void process(AudioBuffer& buf);

private:
    std::vector<Node> nodes_;
    Scheduler scheduler_;
};

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📋 05_12_CALIBRATION_SYSTEM

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Calibración automática de procesadores DSP

Funcionalidades: - Auto-tune de filtros - Gain staging automático - Latency compensation - Phase alignment - Frequency response matching

Archivos clave: - calibration/auto_tune.hpp - calibration/gain_staging.hpp - calibration/latency_comp.hpp - calibration/freq_response.hpp

Ejemplo:

class FilterCalibrator {
    void auto_tune(Filter& filter, float target_freq) {
        // Sweep frequencies to find actual cutoff
        // Adjust coefficients to match target
    }

    void match_response(Filter& filter, const FreqResponse& target) {
        // Use optimization to match target response
    }
};

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🎯 FASE 5: L3 ENGINES (13-16)

Sistemas completos de procesamiento

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📋 05_13_ENGINES_L3

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Motores - sistemas autónomos completos (synths, efectos completos)

Engines incluidos: 1. SubtractiveSynth - Synth sustractivo clásico 2. FMSynth - Synth FM de 6 operadores 3. SamplerEngine - Motor de sampler 4. DrumMachine - Caja de ritmos 5. ReverbEngine - Reverb profesional 6. MasteringChain - Cadena de mastering 7. VocalProcessor - Procesador vocal completo 8. GuitarAmp - Simulador de amplificador

Archivos clave: - engines/subtractive_synth.hpp - engines/fm_synth.hpp - engines/sampler.hpp - engines/reverb_engine.hpp

Ejemplo - Subtractive Synth:

class SubtractiveSynth : public Engine {
    std::array<Oscillator, 2> oscillators_;
    Filter filter_;
    Envelope amp_envelope_;
    Envelope filter_envelope_;
    LFO lfo_;
    std::array<Effect*, 4> fx_chain_;

public:
    void note_on(uint8_t note, uint8_t velocity);
    void note_off(uint8_t note);
    void process(AudioBuffer& buf) override;
};

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📋 05_14_PRESET_SYSTEM

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media

Propósito: Sistema completo de presets - guardar/cargar configuraciones

Características: - Serialización JSON/binary - Preset banks - Preset morphing - A/B comparison - Factory presets - User presets

Archivos clave: - presets/preset_manager.hpp - presets/serializer.hpp - presets/morpher.hpp - presets/bank.hpp

Formato de preset (JSON):

{
  "name": "Warm Pad",
  "category": "Synth/Pad",
  "author": "AudioLab",
  "version": "1.0",
  "parameters": {
    "osc1_waveform": "saw",
    "osc1_detune": 0.05,
    "filter_cutoff": 800.0,
    "filter_resonance": 0.7,
    "amp_attack": 0.5,
    "amp_release": 2.0
  }
}

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📋 05_15_REFERENCE_IMPLEMENTATIONS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Implementaciones de referencia certificadas para validación

Referencias incluidas: - Algoritmos clásicos (Chamberlin SVF, Moog Ladder, etc.) - Comparación con implementations comerciales - Test vectors para validación - Golden samples de audio

Archivos clave: - reference/chamberlin_svf.hpp - reference/moog_ladder.hpp - reference/juce_comparison.hpp - test_vectors/ - Vectores de prueba

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📋 05_16_PERFORMANCE_VARIANTS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Variantes optimizadas por plataforma (x86, ARM, GPU)

Variantes: - x86_64: SSE, AVX, AVX-512 - ARM: NEON, SVE - GPU: CUDA, Metal, OpenCL - FPGA: Verilog implementations

Archivos clave: - variants/x86/ - variants/arm/ - variants/gpu/ - dispatcher.hpp - Runtime dispatch

Ejemplo:

class ProcessorDispatcher {
    static Processor* create_optimized(const std::string& type) {
        #if defined(__AVX512F__)
            return new ProcessorAVX512(type);
        #elif defined(__AVX2__)
            return new ProcessorAVX2(type);
        #elif defined(__ARM_NEON)
            return new ProcessorNEON(type);
        #else
            return new ProcessorScalar(type);
        #endif
    }
};

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🎯 FASE 6: QUALITY & METRICS (17-19)

Medición y aseguramiento de calidad

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📋 05_17_VERSION_CONTROL

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media

Propósito: Control de versiones semántico para módulos DSP

Características: - Semantic versioning (MAJOR.MINOR.PATCH) - Compatibility checking - Migration tools (v1 → v2) - Deprecation warnings - Changelog generation

Archivos clave: - version/version_manager.hpp - version/compatibility.hpp - version/migrator.hpp

Interfaz:

struct ModuleVersion {
    uint16_t major;
    uint16_t minor;
    uint16_t patch;

    bool is_compatible_with(const ModuleVersion& other) const;
    bool requires_migration_from(const ModuleVersion& old) const;
};

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📋 05_18_QUALITY_METRICS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Métricas de calidad DSP - THD, SNR, latency, CPU, memory

Métricas monitoreadas: 1. THD (Total Harmonic Distortion) - < 0.01% 2. SNR (Signal-to-Noise Ratio) - > 120 dB 3. Latency - Reportar samples de delay 4. CPU usage - Real-time factor < 0.1 5. Memory footprint - KB per instance 6. Frequency response - ±0.1 dB tolerance

Archivos clave: - metrics/thd_analyzer.hpp - metrics/snr_meter.hpp - metrics/cpu_profiler.hpp - metrics/memory_tracker.hpp

Ejemplo:

struct QualityMetrics {
    double thd_percent;
    double snr_db;
    size_t latency_samples;
    double cpu_percent;
    size_t memory_bytes;

    bool meets_professional_standards() const {
        return thd_percent < 0.01 &&
               snr_db > 120.0 &&
               cpu_percent < 10.0;
    }
};

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📋 05_19_DIAGNOSTIC_SUITE

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Suite completa de diagnóstico para debugging DSP

Herramientas incluidas: 1. Oscilloscope - Visualizar forma de onda 2. Spectrum Analyzer - FFT display 3. Phase Meter - Correlación fase 4. Level Meter - Peak/RMS metering 5. Denormal Detector - Detectar denormals 6. Allocation Tracker - Detectar allocations en RT thread

Archivos clave: - diagnostics/oscilloscope.hpp - diagnostics/spectrum.hpp - diagnostics/denormal_detector.hpp - diagnostics/rt_validator.hpp

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🎯 FASE 7: FABRICATION (20-26)

Herramientas de construcción y generación

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📋 05_20_FABRICATION_TOOLS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Herramientas de build, scaffolding, code generation

Herramientas: 1. Module Generator - Scaffold new modules 2. CMake Generator - Auto-generate CMakeLists.txt 3. Documentation Generator - Doxygen automation 4. Test Generator - Generate test boilerplate 5. Benchmark Generator - Generate benchmarks

Archivos clave: - tools/module_gen.py - tools/cmake_gen.py - tools/doc_gen.py - tools/test_gen.py

Ejemplo - Module Generator:

$ python module_gen.py --name MyFilter --level L1 --type Atom

Created:
  05_07_ATOMS_L1/my_filter/
    ├── my_filter.hpp
    ├── my_filter.cpp
    ├── CMakeLists.txt
    ├── tests/test_my_filter.cpp
    └── README.md

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📋 05_21_VERSION_MANAGEMENT

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media

Propósito: Gestión automatizada de versiones y releases

Características: - Auto-increment versions - Generate changelogs - Tag releases - Build release artifacts - Sign binaries

Archivos clave: - version/bump_version.py - version/changelog_gen.py - version/release.sh

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📋 05_22_COEFFICIENT_CALCULATOR

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Calculadora matemática de coeficientes para filtros DSP

Calculadoras incluidas: 1. Biquad coefficients - Todas las topologías 2. IIR filter design - Butterworth, Chebyshev, Elliptic 3. FIR filter design - Parks-McClellan, windowing 4. Shelving filters - Low/high shelf 5. Parametric EQ - Bell, notch

Archivos clave: - coeffs/biquad_designer.hpp - coeffs/iir_designer.hpp - coeffs/fir_designer.hpp

Ejemplo:

BiquadCoeffs design_lowpass(float fc, float q, float sr) {
    float omega = 2.0 * M_PI * fc / sr;
    float alpha = sin(omega) / (2.0 * q);
    float cs = cos(omega);

    BiquadCoeffs c;
    c.b0 = (1.0 - cs) / 2.0;
    c.b1 = 1.0 - cs;
    c.b2 = (1.0 - cs) / 2.0;
    c.a0 = 1.0 + alpha;
    c.a1 = -2.0 * cs;
    c.a2 = 1.0 - alpha;
    return c.normalize();
}

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📋 05_23_QUALITY_VALIDATION

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Validación automática de calidad de audio

Validaciones: 1. Comparación con golden samples 2. THD measurement 3. Frequency response validation 4. Phase response check 5. Noise floor measurement

Archivos clave: - validation/golden_compare.hpp - validation/thd_validator.hpp - validation/freq_validator.hpp

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📋 05_24_COMPOSITION_INTELLIGENCE

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: IA para componer módulos automáticamente

Características: - Sugerir combinaciones de módulos - Auto-optimizar grafos DSP - Detect redundancies - Suggest alternatives

Archivos clave: - ai/module_composer.py - ai/graph_optimizer.py - ai/recommendation_engine.py

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📋 05_25_AI_ORCHESTRATOR

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Orquestador basado en IA para workflows complejos

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📋 05_26_MACHINE_LEARNING

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Modelos ML para predicción, clasificación, optimización

Aplicaciones: - Parameter prediction - Genre classification - Quality prediction - Performance modeling

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🎯 FASE 8: DEVELOPMENT (27-30) ✅

Herramientas de desarrollo y testing

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✅ 05_27_IMPLEMENTATIONS

Estado: ✅ COMPLETO Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta (15 subcarpetas)

Propósito: Repositorio de código C++ implementado para todos los niveles (L0-L3)

Contenido: - Implementaciones C++ completas - Tests unitarios - Benchmarks - Documentación inline

Subcarpetas (15): 1. L0 kernels implementation 2. L1 atoms implementation 3. L2 cells implementation 4. L3 engines implementation 5. SIMD optimizations 6. GPU implementations 7. Test suites 8. Benchmarks 9. Examples 10. Utilities 11. Math libraries 12. DSP algorithms 13. Audio I/O 14. MIDI handling 15. Plugin wrappers

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✅ 05_28_TEMPLATES

Estado: ✅ COMPLETO Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media (7 subcarpetas)

Propósito: Sistema de plantillas para scaffolding rápido

Contenido: - Module templates - Test templates - Documentation templates - CMake templates

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✅ 05_29_CLI_TOOLS

Estado: ✅ COMPLETO Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Media (9 subcarpetas)

Propósito: Suite de herramientas de línea de comandos

Herramientas: 1. Module generator 2. Build automation 3. Test runner 4. Benchmark runner 5. Documentation generator 6. Preset converter 7. Audio analyzer 8. Coefficient calculator 9. Performance profiler

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✅ 05_30_TESTING_FRAMEWORK

Estado: ✅ COMPLETO Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta (10 subcarpetas)

Propósito: Framework completo de testing multi-nivel

Características: - Unit tests - Integration tests - Performance tests - Quality tests - Regression tests

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🎯 FASE 9: OPERATIONS (31-38)

Sistemas operacionales y análisis

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📋 05_31_OBSERVABILITY_SYSTEM

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Sistema completo de observabilidad - métricas, logs, tracing

Características: - Real-time metrics dashboard - Performance tracing - Logging system - Alerting - Telemetry export (Prometheus, Grafana)

Archivos clave: - observability/metrics_collector.hpp - observability/tracer.hpp - observability/logger.hpp - dashboards/grafana_config.json

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📋 05_32_DOCUMENTATION_SYSTEM

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Sistema de documentación automática multi-formato

Formatos: - Doxygen (API reference) - Markdown (guides) - Sphinx (Python tools) - MkDocs (web docs) - PDF (manuals)

Archivos clave: - docs/doxygen.conf - docs/mkdocs.yml - docs/generate_all.py

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📋 05_33_RELEASE_MANAGEMENT

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Sistema completo de gestión de releases y CI/CD

Características: - GitHub Actions workflows - Release automation - Binary signing - Change log generation - Version tagging

Archivos clave: - .github/workflows/release.yml - scripts/build_release.sh - scripts/sign_binaries.sh

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📋 05_34_DISCOVERY

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐ Complejidad: Media

Propósito: Sistema de descubrimiento automático de módulos

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📋 05_35_LEARNING

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Sistema de aprendizaje adaptativo basado en uso

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📋 05_36_EXPERIMENTAL_LAB

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐ Complejidad: Alta

Propósito: Laboratorio para prototipos y algoritmos experimentales

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📋 05_37_AUDIO_QUALITY_ANALYSIS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Análisis profundo de calidad de audio - THD, IMD, SNR, phase

Análisis incluidos: 1. THD+N - Total Harmonic Distortion + Noise 2. IMD - Intermodulation Distortion 3. SNR - Signal-to-Noise Ratio 4. SINAD - Signal-to-Noise and Distortion 5. Frequency Response - Magnitude and phase 6. Group Delay - Phase linearity 7. Crosstalk - Channel separation 8. Noise Floor - Self-noise measurement

Archivos clave: - analysis/thd_analyzer.hpp - analysis/imd_analyzer.hpp - analysis/freq_response.hpp - analysis/group_delay.hpp

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📋 05_38_PSYCHOACOUSTIC_MODELS

Estado: 📋 Pendiente Criticidad: ⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Muy Alta

Propósito: Modelos psicoacústicos para evaluación perceptual

Modelos: 1. Bark scale - Critical bands 2. Loudness models - ISO 532, ANSI S3.4 3. Masking models - Simultaneous, temporal 4. Roughness - Sensory dissonance 5. Sharpness - Tonal quality

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🎯 FASE 10: CONTROL & GOVERNANCE (39-40) ✅

Control central y prevención de regresiones

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✅ 05_39_REGRESSION_TESTING

Estado: ✅ COMPLETO Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta (9 subcarpetas)

Propósito: Sistema especializado de detección de regresiones

Características: - Golden sample comparison - Performance regression detection - API compatibility checking - Quality metrics tracking - Automated alerting

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✅ 05_40_CONTROL_PLANE

Estado: ✅ COMPLETO Criticidad: ⭐⭐⭐⭐⭐ Complejidad: Alta (10 subcarpetas)

Propósito: Sistema de control y orquestación central del pipeline

Características: - Workflow orchestration - Dependency resolution - Build coordination - Test execution - Release management

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📊 Estadísticas del Pipeline

Por Estado

Estado	Cantidad	Porcentaje
✅ Completados	6	15%
📋 Pendientes	35	85%
TOTAL	41	100%

Por Criticidad

Nivel	Cantidad	Módulos
⭐⭐⭐⭐⭐ Críticos	18	00, 01, 02, 03, 04, 06, 07, 10, 13, 18, 20, 22, 27, 29, 30, 31, 33, 37, 39, 40
⭐⭐⭐⭐ Importantes	17	05, 08, 09, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 19, 21, 23, 28, 32, 38
⭐⭐⭐ Útiles	6	24, 25, 26, 34, 35, 36

Por Fase

Fase	Módulos	Completados	Pendientes
1. FOUNDATIONS	4	1 (25%)	3 (75%)
2. L0 KERNELS	3	0 (0%)	3 (100%)
3. L1 ATOMS	3	0 (0%)	3 (100%)
4. L2 CELLS	3	0 (0%)	3 (100%)
5. L3 ENGINES	4	0 (0%)	4 (100%)
6. QUALITY	3	0 (0%)	3 (100%)
7. FABRICATION	7	0 (0%)	7 (100%)
8. DEVELOPMENT	4	4 (100%) ✅	0 (0%)
9. OPERATIONS	8	0 (0%)	8 (100%)
10. CONTROL	2	2 (100%) ✅	0 (0%)

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🚀 Plan de Implementación

Fase 1: MVP Foundation (3 meses)

Objetivo: Fundamentos operacionales mínimos

Módulos a completar: 1. ✅ 05_00_CATALOG_REGISTRY (ya documentado) 2. 📋 05_01_HIERARCHY_FRAMEWORK 3. 📋 05_02_DEPENDENCY_GRAPH 4. 📋 05_03_ALGORITHM_SPEC 5. 📋 05_04_KERNELS_L0 (subset básico) 6. 📋 05_06_OPTIMIZATION_LAYER (scalar only)

Entregables: - ✅ Framework de testing funcional - ✅ Herramientas CLI básicas - ✅ Control plane operacional - 📋 10+ kernels L0 implementados - 📋 Specs matemáticos completos

Criterios de éxito: - Poder crear y testear kernels L0 - Grafo de dependencias funcional - Pipeline de build automatizado

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Fase 2: DSP Foundation (6 meses)

Objetivo: Componentes DSP básicos reutilizables

Módulos a completar: 1. 📋 05_07_ATOMS_L1 (15+ atoms) 2. 📋 05_08_COMPONENT_PATTERNS 3. 📋 05_09_FACTORY_SYSTEM 4. 📋 05_18_QUALITY_METRICS 5. 📋 05_22_COEFFICIENT_CALCULATOR

Entregables: - 15+ atoms L1 (filter, osc, env, delay, etc.) - Sistema de factories funcional - Métricas de calidad automatizadas - Calculadora de coeficientes

Criterios de éxito: - THD < 0.01% en todos los componentes - SNR > 120 dB - CPU < 5% por instancia (48kHz, 512 samples)

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Fase 3: Professional Components (9 meses)

Objetivo: Procesadores completos nivel profesional

Módulos a completar: 1. 📋 05_10_CELLS_L2 (10+ cells) 2. 📋 05_11_GRAPH_SYSTEM 3. 📋 05_12_CALIBRATION_SYSTEM 4. 📋 05_20_FABRICATION_TOOLS 5. 📋 05_31_OBSERVABILITY_SYSTEM 6. 📋 05_37_AUDIO_QUALITY_ANALYSIS

Entregables: - 10+ cells L2 (compressor, EQ, reverb, etc.) - Sistema de grafos funcional - Herramientas de fabrication completas - Dashboard de observabilidad

Criterios de éxito: - Cells comparable a plugins comerciales - Routing dinámico funcional - Métricas en tiempo real

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Fase 4: Complete Engines (12 meses)

Objetivo: Engines completos y sistemas avanzados

Módulos a completar: 1. 📋 05_13_ENGINES_L3 (6+ engines) 2. 📋 05_14_PRESET_SYSTEM 3. 📋 05_15_REFERENCE_IMPLEMENTATIONS 4. 📋 05_16_PERFORMANCE_VARIANTS 5. 📋 05_33_RELEASE_MANAGEMENT 6. 📋 05_38_PSYCHOACOUSTIC_MODELS

Entregables: - 6+ engines completos (synths, fx chains) - Sistema de presets robusto - Variantes SIMD/GPU - Pipeline de release automatizado

Criterios de éxito: - Engines production-ready - Performance competitive con DAWs comerciales - Releases automatizados

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Fase 5: Advanced Systems (Opcional, 6+ meses)

Objetivo: IA, ML, experimental

Módulos a completar: 1. 📋 05_24_COMPOSITION_INTELLIGENCE 2. 📋 05_25_AI_ORCHESTRATOR 3. 📋 05_26_MACHINE_LEARNING 4. 📋 05_34_DISCOVERY 5. 📋 05_35_LEARNING 6. 📋 05_36_EXPERIMENTAL_LAB

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🔗 Dependencias Críticas

Grafo de Dependencias (Simplificado)

FOUNDATIONS (00-03)
    ↓
    ├─→ L0 KERNELS (04-06)
    │       ↓
    │   L1 ATOMS (07-09)
    │       ↓
    │   L2 CELLS (10-12)
    │       ↓
    │   L3 ENGINES (13-16)
    │
    ├─→ QUALITY (17-19)
    │       ↓
    │   FABRICATION (20-26)
    │
    └─→ DEVELOPMENT (27-30) ✅
            ↓
        OPERATIONS (31-38)
            ↓
        CONTROL (39-40) ✅

Dependencias Detalladas

Módulo	Depende de	Bloqueado por
05_01	05_00	-
05_02	05_00, 05_01	-
05_04	05_03	-
05_07	05_04	-
05_10	05_07	-
05_13	05_10	-
05_22	05_03	-
05_31	05_18, 05_27	-

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💡 Notas Arquitectónicas

Patrones de Diseño Recurrentes

1. Hierarchical Composition: L0 → L1 → L2 → L3
2. Plugin Architecture: Extensibilidad sin recompilación
3. Policy-Based Design: Comportamiento configurable
4. Event-Driven: Comunicación desacoplada
5. Lock-Free: Para operaciones real-time
6. CRTP: Static polymorphism para performance
7. Type Erasure: Dynamic dispatch cuando necesario

Tecnologías Clave

Tecnología	Uso
C++20	Implementaciones core
Python 3.11+	Tooling, scripting
CMake 3.25+	Build system
Catch2	Unit testing
Google Benchmark	Performance testing
SIMD	SSE, AVX, NEON optimizations
CUDA/Metal	GPU acceleration
gRPC	Inter-process communication
Protobuf	Serialization
JSON	Configuration

Convenciones de Código

// Naming
class MyProcessor;           // PascalCase for types
void process_audio();        // snake_case for functions
float sample_rate_;          // snake_case_ for members
constexpr size_t BUFFER_SIZE = 512;  // UPPER_CASE for constants

// Namespace hierarchy
namespace audiolab {
namespace kernels {
namespace simd {
    void process_avx(...);
}}}

// File organization
05_XX_MODULE_NAME/
  ├── include/
  │   └── audiolab/XX_module_name/
  │       ├── api.hpp          // Public API
  │       └── impl.hpp         // Implementation details
  ├── src/
  │   └── implementation.cpp
  ├── tests/
  │   └── test_module.cpp
  └── CMakeLists.txt

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🎯 Próximos Pasos

Prioridad Inmediata (Semana 1-2)

1. Completar FOUNDATIONS (00-03)
2. Escribir specs para 05_01, 05_02, 05_03
3. Implementar hierarchy framework

4. Crear grafo de dependencias inicial

5. Iniciar L0 KERNELS (04)

6. Especificar 10 kernels básicos
7. Implementar versiones scalar
8. Tests unitarios completos

Prioridad Alta (Mes 1)

1. Quality Metrics (18)
2. THD analyzer
3. SNR meter

4. CPU profiler

5. Coefficient Calculator (22)

6. Biquad designer
7. IIR designer básico

Backlog (Trimestre 1)

1. L1 Atoms (07)
2. Fabrication Tools (20)
3. Observability (31)

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📞 Contacto y Contribución

Para contribuir al pipeline:

1. Revisa el estado en este índice
2. Elige un módulo pendiente que te interese
3. Lee la spec en ALGORITHM_SPEC (05_03)
4. Usa las templates (05_28) para scaffolding
5. Implementa y testea usando framework (05_30)
6. Ejecuta regression tests (05_39)

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Última actualización: 2024-10-10 Mantenedor: AudioLab Core Team Licencia: MIT

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Este es un documento vivo que se actualiza conforme el pipeline evoluciona.