# Báo cáo bổ sung lớp 1

Ngày 11/10/2026. [Trang bắt đầu](00-BAT-DAU-LOP-01.md) · [Sổ nguồn](09-SO-DANG-KY-NGUON.md) · [Tiến độ học](11-TIEN-DO-HOC-VA-BAN-GIAO.md)

## Kết quả và phạm vi

Đã phát triển bản đồ chương 01 thành tám bài có luồng phụ thuộc, cầu nối toán tại chỗ, cơ chế/dẫn xuất, ví dụ đã giải, phản ví dụ, liên hệ paper và bài tập có đáp án. Nhánh đào sâu được tách để không buộc học hết toán trước khi tiếp tục. Chương 01 giữ vai trò bản đồ; chỉ thêm đường dẫn và sửa câu Fourier sai điều kiện. Trang bắt đầu tổng thể thêm đường dẫn lớp 1.

Hai subagent nghiên cứu đúng hai mảng đã giao. Agent chủ trì đọc các hồ sơ, đọc lại phần cơ chế dùng trong nguồn gốc, đối chiếu Method của PDF, tổng hợp thành bài học và kiểm các ví dụ bằng số. Sổ nguồn phân biệt mức đọc của chủ trì với báo cáo đọc của subagent.

Học liệu này hoàn thành phần enrich **lớp 1**. Người học chưa làm bài qua hỏi đáp nên chưa thể đánh dấu đã hiểu hoặc hoàn thành lớp. Các lớp 2–6, điều phối chat, lựa chọn nghiên cứu/GPU và thí nghiệm model nằm ngoài lần bàn giao này.

## Từ lỗ hổng đến nội dung có thể tự kiểm

| Bản đồ ban đầu còn thiếu | Nội dung đã bổ sung | Bằng chứng người học có thể tạo |
|---|---|---|
| Source-filter chủ yếu là tên và sơ đồ | F0/pitch/formants, LTI, convolution, unvoiced và nonstationary failures | Tính chu kỳ/đầu ra; nêu vì sao peak không mặc định F0/formant |
| Fourier thiếu cầu nối số phức và nói sai về mất thời gian | Euler, DFT/inverse, shift phase, linear/circular convolution | Tính DFT 4 mẫu; chỉ ra hai tín hiệu cùng magnitude |
| Sampling có cảnh báo nhưng ít cơ chế | Alias 10↔6 kHz, Nyquist boundary, anti-alias trước decimation, sinc/linear interpolation | Chứng minh trùng mẫu và phân biệt resample với đổi metadata |
| STFT/mel dễ đọc như một khối cố định | Window/hop/n_fft, phase/power/PSD, Parseval/dB, ba frame conventions | Tính frame count với giả định; giải thích vì sao 256 không suy trực tiếp từ duration |
| Mel/cepstrum/normalize/token thiếu phép tính | Filterbank nullspace, DCT inverse/truncation, CMVN/LN theo trục, full token shape | Truy vết phần thông tin bị gộp; tính 128 tokens và patch spans |
| Bayes/CE/LLR chủ yếu là kết luận | Dẫn xuất weighted posterior/score, minibatch denominator, cost threshold, MSE proof | Tách prior/weights/likelihood, nêu assumptions và phản ví dụ encoder |
| Rank/CKA dễ bị dùng làm “representation tốt” | Centering rank bound, SVD→covariance→PCA, entropy spectrum, CKA, XOR/probe | Tính covariance/erank và bác bỏ usefulness từ một statistic |
| Deep learning nhiều thuật ngữ, ít computational path | CNN gradients, scalar backprop/update, 2-token attention, pooling, AdamW/L2, frozen/LoRA | Vẽ đường gradient và tính output/update bằng tay |

## Những sửa/làm rõ quan trọng

1. **Fourier:** phổ phức đầy đủ khả nghịch theo convention; thiếu trục thời gian cục bộ khác với mất thông tin do bỏ phase.
2. **STFT count:** window-only no-center cho 254; n_fft=1.024 no-center theo PyTorch cho 253; centered case cho 257. Chúng là các ví dụ có điều kiện. Paper chỉ báo pad/truncate về 256 trong Method đã đọc.
3. **Patch:** nominal span 80 ms, first-to-last frame distance 70 ms, union windows danh nghĩa 95 ms; không gọi một số là receptive field toàn encoder.
4. **Probability:** model logit difference là model log-odds; weighted CE optimum còn phụ thuộc train prior/weights và giả định. Không tự coi score là deployed probability/LLR calibrated.
5. **MSE:** conditional mean là nghiệm của output prediction với fixed target distribution và finite second moment; không chứng minh mọi hidden detail bị xóa.
6. **Rank:** entropy trên sigma khác entropy trên sigma²/eigenvalues covariance. Centered 64 utterance rows có rank tối đa 63; số v41 chưa đủ xác định đơn vị hàng nên chưa kết luận lỗi hay collapse.
7. **Frozen:** head attentive pooling/GELU vẫn phi tuyến; frozen detector không phải linear probe. 0,496M trainable head parameters không phải tổng inference model.
8. **Nguồn:** shift/Parseval dẫn JOS đúng mục; Roy–Vetterli dùng bản EURASIP truy cập được. Không gán cơ chế Transformer cho chương RNN hoặc dùng abstract để thay thuật toán.

## Kiểm tra tái lập

[Script kiểm tra](scripts/kiem-tra-bai-hoc.py) chỉ tính các ví dụ giả lập; không tải checkpoint/dataset và không chạy detector. [Kết quả JSON](research/ket-qua-kiem-tra.json) lưu các nhóm kiểm tra, sai số, runtime và trạng thái link/table Markdown.

Chạy từ PowerShell tại thư mục bất kỳ:

~~~powershell
& 'C:\Users\LENOVO\Downloads\JEPA Research\tmp\lop01-runtime\Scripts\python.exe' -X utf8 'C:\Users\LENOVO\Downloads\JEPA Research\JEPA Research\on-tap-2026-10\lop-01-nen-tang\scripts\kiem-tra-bai-hoc.py'
~~~

Runtime riêng nằm ở tmp/lop01-runtime, vì lần chạy đầu với Python hệ thống gặp lỗi ABI giữa NumPy 2 và Matplotlib cũ. Môi trường hệ thống không được sửa. [Requirements](scripts/requirements.txt) pin NumPy 2.2.6 và Matplotlib 3.10.7; để tạo lại, dùng một virtual environment Python 3.10+ rồi pip install -r file này.

Script kiểm convolution/DFT/inverse/shift, aliasing/Nyquist, STFT energy/count/span, filterbank/DCT/normalization/token, Bayes/CE/MSE, covariance/SVD/PCA/erank/CKA, gradient finite difference/update, attention/pooling/AdamW/LoRA. Hai hình aliasing và zero-padding được tạo từ dữ liệu giả lập của script và xem trực tiếp để kiểm nhãn/trục.

Kiểm link nội bộ gồm tám bài, trang bắt đầu, sổ nguồn, báo cáo, tiến độ, hai hồ sơ nghiên cứu và links bổ sung ở 00/01. Table Markdown được kiểm số cột để tránh dấu magnitude làm vỡ bảng. Link web được đối chiếu theo sổ nguồn; không tuyên bố kiểm tự động tất cả URL hoặc tất cả anchor của website bên ngoài.

Lần chạy bàn giao: **73 nhóm phép tính đạt**, kiểm **16 file Markdown và 80 liên kết nội bộ**, không có link file hỏng hoặc bảng lệch số cột. Chi tiết sai số/tolerance nằm trong JSON. Các con số này kiểm tính nhất quán của học liệu, không đo mức hiểu của người học.

## Những gì chưa được xác nhận bằng thực nghiệm

Không tái chạy paper; không kiểm tensor runtime; không đo EER, calibration, cue retention hoặc collapse mới. n_fft/center/window type/mel convention và numerical floor trong implementation paper còn cần code/config nếu muốn tái lập. Các ví dụ toy và phản ví dụ không thay cho kiểm checkpoint/dataset.

Bản render Method giúp xác nhận cấu hình được báo cáo. Các ghi chép v38–v41 trong workspace giữ tư cách lịch sử, không trở thành output đã chạy trong lượt này. Kết quả số của script xác nhận ví dụ trong học liệu, không xác nhận claim thực nghiệm của paper.

## Bàn giao để tiếp tục học

Bắt đầu bài 1 bằng source và filter, một ví dụ F0/formants và một câu hỏi. Chỉ chuyển sang ví dụ/bài tiếp khi có câu trả lời để điều chỉnh độ khó. Mỗi lượt ghi khái niệm đã thử, câu trả lời, điểm còn nhầm và bước tiếp; không đánh dấu hoàn thành chỉ vì người học đã mở tài liệu.