Opcodes Lua
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## Opcodes Lua

Les opcode Lua ont pour but de :

1. Rendre possible l'écriture de code pour Csound dans un langage de haut niveau facile d'accès, avec portée lexicale complète, structures et classes, et support de la programmation fonctionnelle, en utilisant LuaJIT (une implémentation du langage de programmation Lua avec un compilateur à la volée et une interface pour fonctions externes).
2. Ne pas nécessiter l'installation de paquets logiciels tiers, ou au moins que cette installation soit minimale ; de plus, ne pas nécessiter une construction système ou une compilation externe.
3. Avoir une exécution vraiment rapide ; typiquement presqu'aussi rapide que du code C, et plusieurs fois plus rapide que les opcodes définis par l'utilisateur.

En utilisant la famille d'opcodes Lua, on peut interagir avec l'interpréteur Lua et le compilateur à la volée (LuaJIT) embarqués dans Csound de la manière suivante :

1. exécuter tout bloc arbitraire de code Lua (avec l'opcode lua_exec),
2. Définir un opcode en Lua prenant n'importe quel nombre ou type de paramètres et retournant n'importe quel nombre ou type de paramètres (avec l'opcode lua_opdef),
3. appeler un opcode Lua au taux-i (avec l'opcode lua_iopcall),
4. appeler un opcode Lua au taux-i et au taux-k (avec l'opcode lua_ikopcall), ou
5. appeler un opcode Lua au taux-i et au taux-a (avec l'opcode lua_iaopcall).

Lua signifie "lune" en portugais. Lua (http://www.lua.org ) est un langage de programmation dynamique léger et efficace, conçu pour être embarqué dans C/C++ et/ou pour être étendu avec C/C++. Lua a un mécanisme d'appel basé sur une pile et il fournit des fonctionnalités (tables, métatables, fonctions anonymes et fermetures) avec lesquelles on peut implémenter différents styles de programmation orientée objet et fonctionnelle. La syntaxe de Lua est à peine plus difficile que celle de Python.

Lua est un des langages dynamiques les plus rapides ; de plus, LuaJIT par Mike Pall ( http://luajit.org) va plus loin en fournissant à Lua un compilateur à la volée optimisé pour les architectures Intel. LuaJIT comprend une interface pour fonctions externes (FFI) efficace avec la possibilité de définir des tableaux C, des structures et d'autres types dans Lua. La vitesse de LuaJIT/FFI va de plusieurs fois celle de Lua à supérieure (dans certains contextes) à celle du C optimisé.

## Exemple

Voici un exemple d'opcode Lua, implémentant un filtre en échelle de Moog. Afin de pouvoir les comparer, un opcode défini par l'utilisateur et l'opcode natif de Csound produisant les mêmes sonorités avec le même algorithme sont également montrés et chronométrés... L'exemple utilise le fichier luamoog.csd.

Example 12. Exemple d'opcode Lua.

    <CsoundSynthesizer>
    <CsInstruments>
    sr =    48000
    ksmps =   100
    nchnls =    1

        gibegan     rtclock

        lua_opdef   "moogladder", {{
    local ffi = require("ffi")
    local math = require("math")
    local string = require("string")
    local csoundApi = ffi.load('csound64.dll.5.2')
    ffi.cdef[[
        int csoundGetKsmps(void *);
        double csoundGetSr(void *);
        struct moogladder_t {
          double *out;
          double *inp;
          double *freq;
          double *res;
          double *istor;
          double sr;
          double ksmps;
          double thermal;
          double f;
          double fc;
          double fc2;
          double fc3;
          double fcr;
          double acr;
          double tune;
          double res4;
          double input;
          double i;
          double j;
          double k;
          double kk;
          double stg[6];
          double delay[6];
          double tanhstg[6];
        };
    ]]

    local moogladder_ct = ffi.typeof('struct moogladder_t *')

    function moogladder_init(csound, opcode, carguments)
        local p = ffi.cast(moogladder_ct, carguments)
        p.sr = csoundApi.csoundGetSr(csound)
        p.ksmps = csoundApi.csoundGetKsmps(csound)
        if p.istor[0] == 0 then
            for i = 0, 5 do
                p.delay[i] = 0.0
            end
            for i = 0, 3 do
                p.tanhstg[i] = 0.0
            end
        end
        return 0
    end

    function moogladder_kontrol(csound, opcode, carguments)
        local p = ffi.cast(moogladder_ct, carguments)
        -- transistor thermal voltage
        p.thermal = 1.0 / 40000.0
        if p.res[0] < 0.0 then
            p.res[0] = 0.0
        end
        -- sr is half the actual filter sampling rate
        p.fc = p.freq[0] / p.sr
        p.f = p.fc / 2.0
        p.fc2 = p.fc * p.fc
        p.fc3 = p.fc2 * p.fc
        -- frequency & amplitude correction
        p.fcr = 1.873 * p.fc3 + 0.4955 * p.fc2 - 0.6490 * p.fc + 0.9988
        p.acr = -3.9364 * p.fc2 + 1.8409 * p.fc + 0.9968
        -- filter tuning
        p.tune = (1.0 - math.exp(-(2.0 * math.pi * p.f * p.fcr))) / p.thermal
        p.res4 = 4.0 * p.res[0] * p.acr
        -- Nested 'for' loops crash, not sure why.
        -- Local loop variables also are problematic.
        -- Lower-level loop constructs don't crash.
        p.i = 0
        while p.i < p.ksmps do
            p.j = 0
            while p.j < 2 do
                p.k = 0
                while p.k < 4 do
                    if p.k == 0 then
                        p.input = p.inp[p.i] - p.res4 * p.delay[5]
                        p.stg[p.k] = p.delay[p.k] + p.tune * (math.tanh(p.input * p.thermal) - p.tanhstg[p.k])
                    else
                        p.input = p.stg[p.k - 1]
                        p.tanhstg[p.k - 1] = math.tanh(p.input * p.thermal)
                        if p.k < 3 then
                            p.kk = p.tanhstg[p.k]
                        else
                            p.kk = math.tanh(p.delay[p.k] * p.thermal)
                        end
                        p.stg[p.k] = p.delay[p.k] + p.tune * (p.tanhstg[p.k - 1] - p.kk)
                    end
                    p.delay[p.k] = p.stg[p.k]
                    p.k = p.k + 1
                end
                -- 1/2-sample delay for phase compensation
                p.delay[5] = (p.stg[3] + p.delay[4]) * 0.5
                p.delay[4] = p.stg[3]
                p.j = p.j + 1
            end
            p.out[p.i] = p.delay[5]
            p.i = p.i + 1
        end
        return 0
    end
    }}

    /*
    Moogladder - An improved implementation of the Moog ladder filter

    DESCRIPTION
    This is an new digital implementation of the Moog ladder filter based on the work of Antti Huovilainen,
    described in the paper \"Non-Linear Digital Implementation of the Moog Ladder Filter\" (Proceedings of DaFX04, Univ of Napoli).
    This implementation is probably a more accurate digital representation of the original analogue filter.
    This is version 2 (revised 14/DEC/04), with improved amplitude/resonance scaling and frequency correction using a couple of polynomials,as suggested by Antti.

    SYNTAX
    ar  Moogladder  asig, kcf, kres

    PERFORMANCE
    asig - input signal
    kcf - cutoff frequency (Hz)
    kres - resonance (0 - 1).

    CREDITS
    Victor Lazzarini
    */

                        opcode  moogladderu, a, akk
    asig, kcf, kres     xin
                        setksmps    1
    ipi                 =           4 * taninv(1)
    /* filter delays */
    az1                 init        0
    az2                 init        0
    az3                 init        0
    az4                 init        0
    az5                 init        0
    ay4                 init        0
    amf                 init        0
                        if          kres > 1 then
    kres                =           1
                        elseif      kres < 0 then
    kres                =           0
                        endif
    /* twice the \'thermal voltage of a transistor\' */
    i2v                 =           40000
    /* sr is half the actual filter sampling rate  */
    kfc                 =           kcf/sr
    kf                  =           kcf/(sr*2)
    /* frequency & amplitude correction  */
    kfcr                =           1.8730 * (kfc^3) + 0.4955 * (kfc^2) - 0.6490 * kfc + 0.9988
    kacr                =           -3.9364 * (kfc^2) + 1.8409 * kfc + 0.9968;
    /* filter tuning  */
    k2vg                =           i2v * (1 - exp(-2 * ipi * kfcr * kf))
    /* cascade of 4 1st order sections         */
    ay1                 =           az1 + k2vg * (tanh((asig - 4 * kres * amf * kacr) / i2v) - tanh(az1 / i2v))
    az1                 =           ay1
    ay2                 =           az2 + k2vg * (tanh(ay1 / i2v) - tanh(az2 / i2v ))
    az2                 =           ay2
    ay3                 =           az3 + k2vg * (tanh(ay2 / i2v) - tanh(az3 / i2v))
    az3                 =           ay3
    ay4                 =           az4 + k2vg * (tanh(ay3 / i2v) - tanh(az4 / i2v))
    az4                 =           ay4
    /* 1/2-sample delay for phase compensation  */
    amf                 =           (ay4 + az5) *0.5
    az5                 =           ay4
    /* oversampling  */
    ay1                 =           az1 + k2vg * (tanh((asig - 4 * kres * amf * kacr) / i2v) - tanh(az1 / i2v))
    az1                 =           ay1
    ay2                 =           az2 + k2vg * (tanh(ay1 / i2v) - tanh(az2 / i2v ))
    az2                 =           ay2
    ay3                 =           az3 + k2vg * (tanh(ay2 / i2v) - tanh(az3 / i2v))
    az3                 =           ay3
    ay4                 =           az4 + k2vg * (tanh(ay3 / i2v) - tanh(az4 / i2v))
    az4                 =           ay4
    amf                 =           (ay4 + az5) * 0.5
    az5                 =           ay4
                        xout        amf
                        endop

    instr 1
                    prints      "No filter.\n"
    	kfe         expseg      500, p3*0.9, 1800, p3*0.1, 3000
        kenv        linen       10000, 0.05, p3, 0.05
        asig        buzz        kenv, 100, sr/(200), 1
        ; afil      moogladder  asig, kfe, 1
                    out         asig
    endin

    instr 2
                    prints      "Native moogladder.\n"
    	kfe         expseg      500, p3*0.9, 1800, p3*0.1, 3000
        kenv        linen       10000, 0.05, p3, 0.05
        asig        buzz        kenv, 100, sr/(200), 1
        afil        moogladder  asig, kfe, 1
                    out         afil
    endin

    instr 3
                    prints      "UDO moogladder.\n"
    	kfe         expseg      500, p3*0.9, 1800, p3*0.1, 3000
        kenv        linen       10000, 0.05, p3, 0.05
        asig        buzz        kenv, 100, sr/(200), 1
        afil        moogladderu asig, kfe, 1
                    out         afil
    endin

    instr 4
                    prints      "Lua moogladder.\n"
        kres        init        1
        istor       init        0
    	kfe         expseg      500, p3*0.9, 1800, p3*0.1, 3000
        kenv        linen       10000, 0.05, p3, 0.05
        asig        buzz        kenv, 100, sr/(200), 1
        afil        init        0
                    lua_ikopcall    "moogladder", afil, asig, kfe, kres, istor
                    out         afil
    endin

    instr 5
        giended     rtclock
        ielapsed    =           giended - gibegan
                    print       ielapsed
        gibegan     rtclock
    endin

    </CsInstruments>
    <CsScore>
    f 1     0 65536 10 1
    i 5.1   0   1
    i 4     1   20
    i 5.2   21  1
    i 4     22  20
    i 5.3   42  1
    i 2     43  20
    i 5.4   63  1
    i 2     64  20
    i 5.5   84  1
    i 3     85  20
    i 5.6   105 1
    i 3     106 20
    i 5.7   126 1
    i 1     127 20
    i 5.8   147 1
    i 1     148 20
    i 5.9   168 1
    i 4     169 20
    i 4     170 20
    i 4     171 20
    e
    </CsScore>
    </CsoundSynthesizer>

## Crédits

Copyright (c) 2011 par Michael Gogins. Tous droits réservés.

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