docs/CREDITS_FIT.md是 earshot 声库中“拟合声音”（fitted sounds）的出处与鸣谢清单：它记录了earshot/forge/bank/fit.json（版本fit1）里每一条fit/<role>/<name>声音是从 Freesound 上哪条 CC0 1.0 录音测量而来、录音者是谁、许可证是什么。读完本文，你不仅能拿到一张可复制的完整授权对照表，还能理解 earshot 是如何用“拟合等级 + 五次 take 检查 + 许可证筛查”把 46 条候选录音筛成 15 条入库的，以及这些出处信息如何被bank.add_fit的代码强制校验、被测试用例反向钉死在仓库里——这正是把“声音即代码”落到工程与法务层面的完整闭环。

什么是“拟合声音”：存的是结构，不是采样

在展开授权清单之前，需要先明确 fit 条目的本质，这也是整份 CREDITS 文档的第一句话在说明的事：

声库里的拟合声音是从 Freesound 录音上测量出来的配方（recipe）。一个 fit 存的是声音的结构（modes、partials、band envelopes），而不是它的采样——earshot 不随包发行任何录音文件。

也就是说，fit/bell/small_bell这类条目不是把一段 WAV 换个容器塞进包里，而是用earshot fit（analysis by synthesis，由合成来反推参数）从原始录音上测得一组可读参数：每次击打的阻尼正弦（modal）、被追踪的分音轨迹（sines）、或 48 段带噪手势（spectral），见 FIT.md 与 earshot/forge/fit/init.py 的模块文档。渲染时纯靠 numpy/scipy 重新合成，无模型、无网络。

这个“参数来自录音”的事实直接决定了授权规则：fit 是原始录音的演绎作品（derivative），参数是从它测出来的。因此 CREDITS_FIT.md 与 FIT.md 的 Licence 一节都要求：把来源的署名与许可证随生成配方一起保留，且声库条目随 MIT 包发行，来源必须足够宽松。

完整鸣谢表：15 条拟合声音的录音、录音者与许可证

以下表格完整继承自 CREDITS_FIT.md，并补充了 SFX.md “Fit entries” 一节给出的模型类型、take 长度与对录音的 CLAP 相似度：

一个值得注意的细节：这 15 条全部是 CC0 1.0（公有领域），按 CC0 的定义本不要求署名——CREDITS_FIT.md 明确写道 “which asks for no attribution; the recordists are credited here anyway, with thanks.”（CC0 不要求署名；我们依然在这里鸣谢录音者）。署名在这里是出于职业习惯与可追溯性，而不是许可证义务。

筛选标准：从 46 条 CC0 候选到 15 条入库

CREDITS_FIT.md 的尾段给出了入库的量化门槛，SFX.md 的 “Fit entries” 一节把完整数字交代清楚了：

1. 拟合等级为 high：对原始录音的 CLAP 余弦 >= 0.92，且 mel 距离在模型自身 floor（同一模型两次不同 seed 渲染的差距，含噪模型永远打不破自己的 floor）的 2.5 dB 之内；
2. 五次 take 检查通过：以入库时携带的vary（实际全部为 0.3）渲染 5 个 take，每一个都要通过 take 检查——不出现录音本身没有的硬瑕疵（polish.PolishRef以录音自身指标放宽容差）、每条 audit warning 也必须在录音本身上存在、对拟合渲染的 CLAP >= 0.90 且与拟合对录音的 CLAP 差值在 0.06 之内、多余能量在 1.5 dB 内、响度离散 <= 2 LU。检查会依次尝试vary0.3、0.15、以及仅换新噪声；如果只有“仅换噪声”时才干净，则不入库（那种 take 之间几乎没有差异，失去意义）；
3. 来源必须是 CC0 1.0，且标题、作者或页面不得点名任何商业音效库——“re-upload is not the recordist's to release”（转传不是上传者有权处置的）。CREDITS_FIT.md 对此的原话是：只要标题、作者或页面点名了商业音效库，无论其声明的许可证是什么，一律剔除。

筛选结果：46 条 CC0 录音参与拟合（earshot fit --clap），15 条全部以vary0.3 通过；其余 31 条中，20 条等级只有 good 或 fair；11 条 high 等级里，7 条的 take 会漂移（CLAP）、引入录音没有的瑕疵（梳状振铃、上升滑音）或响度离散超 2 LU，3 条只有纯换噪声才干净，1 条是转传。

另外两个已知的“保留警告”：fit/bell/small_bell与fit/key/lubed在部分新 seed 下会像它们的录音一样出现尾音梳状振铃警告——kit 渲染时这类 take 会在新 seed 上重掷，或带警告保留。

仓库中的实现证据：fit.json 条目结构与代码级授权闸门

条目结构：出处是数据的一部分

从 earshot/forge/bank/fit.json 的实际内容可以确认每个 fit 条目的字段：type: "fit"、member、完整的model（拟合参数，fit_engine报告已被丢弃）、seed（全部为 0）、vary（全部为 0.3）、kinds（该条目服务的 kit 角色）、notes，以及source——恰好是{id, title, author, license, url}五元组，与鸣谢表逐行对应。音高拟合（small_bell4037.63 Hz、mouth_plop858.85 Hz、fingertip_book199.46 Hz、bamboo_swish231.94 Hz）还会带一个实测的pitch_hz，让--pitch旋钮在八度内转调；无音高的打击声该字段为null。

渲染侧的证据在 earshot/forge/bank.py：renderer()对type == 'fit'的条目统一走fit.render(entry['model'], seed=seed, vary=vary, take=True)。take=True意味着银行永远按“成品 take”的方式渲染拟合声音——尾音会响到衰减（modal 模式响到最响击打之下 60 dB，sines 残差噪声在录音截断点之后 60 ms 淡出）、8 Hz 二阶高通去掉逐 seed 的 DC 偏移、按手势预期响度做能量校正（见 FIT.md “Takes” 一节）。这也是 SFX.md 所说“take 比录音长 0.06–0.2 s，kit 里的max_s负责裁剪”的实现来源。

add_fit：许可证规则是代码强制的，不是口头约定

CREDITS_FIT.md 的“转传不算”“必须 CC0”两条规则，在 earshot/forge/bank.py 的add_fit()中是硬性异常：

• id 格式：FIT_ID = re.compile(r'^fit/[a-z0-9_.]+/[a-z0-9_]+$')，即fit/<role>/<name>，角色名允许点号（key.space）；
• source 五元组缺一不可：SOURCE_KEYS = ('id', 'title', 'author', 'license', 'url')，任一为空即BankError；
• NC / ND 一律拒绝：license文本里出现nc、nd、noncommercial、noderiv直接抛错，理由是 “a fit is a derivative that ships inside an MIT package”；
• 非 CC0 需显式放行：只有cc0 / public domain / publicdomain / cc-pdm / pdm免检，其余许可证必须传--allow-license才能保留，且文档明确要求继续给来源署名；
• 入库时条目还会渲染一次、测量meta（时长、onset、峰值、响度、指纹）并写入fit.json，此后python -m earshot.forge.bank check会按“长度精确、峰值 5 ms 内、包络 0.5 dB 内”的指纹容差复核每个条目（bank.check，测试见 tests/test_bank.py）。

CLI 用法与 SFX.md “Add your own fit” 一节一致：

python -m earshot.forge.bank add-fit made/door_fit.json --id fit/hit/door \ --source source.json --vary 0.3 --bank my_bank.json # source.json: {"id": "freesound:123", "title": "...", "author": "...", "license": "CC0 1.0", "url": "https://..."}

测试把鸣谢文档钉进仓库：出处不能与数据脱节

tests/test_bank.py 的test_fit_entries_load_with_their_cc0_sources是这套机制里最有意思的一环：它直接读取docs/CREDITS_FIT.md的文本，然后对银行里每个fit/条目断言——

• source['license'] == 'CC0 1.0'且url以https://freesound.org/开头；
• 标题/作者/URL 文本中不得出现任何商业音效库名（测试里硬编码了 zapsplat、soundsnap、sound-ideas、boom library 等黑名单词）；
• 0.0 <= vary <= 0.6、id 中的角色名必须出现在kinds里、notes非空；
• 条目 id 和来源 URL 必须都出现在 CREDITS_FIT.md 的文本中（assert i in credits and src['url'] in credits）。

这意味着鸣谢文档与fit.json是双向耦合的：向银行新增一条拟合声音而不更新 CREDITS_FIT.md，测试会失败；反过来，文档里写了一条银行里不存在的出处也不会被检查到（但新增侧的闸门已经保证不会发生）。这是“授权信息作为代码资产”而非“一次性 README 表格”的体现。同一测试文件还覆盖了add_fit的负面用例：非法 id（fit/bell、hit/tone、大写）、CC BY-NC 许可证、CC BY 许可证、空 author 都会被拒绝（tests/test_bank.py 附近）。

实战使用：如何消费这些拟合声音与出处信息

列出与渲染。银行条目与其他声音无异，只是 id 以fit/开头：

earshot sfx list --kind key # 可看到 fit/key/* 及其 source 字段 earshot sfx render fit/key.space/thock_space -o space.wav --seed 3 # 新 seed = 同一物体的新 take

sfx list的输出行对 fit 条目会附带完整的source字典（bank.list 中if e.get('source'): row['source'] = e['source']），所以消费端随时能拿到“这条声音测自哪条录音、谁录的、什么许可证”。换 seed 得到的是新 take：噪声、抖动与微时序变化，角色不变；vary0.3 控制 take 之间的 mode/partial 抖动幅度，take 检查正是在这个抖动水平下通过的。

预设里的实际用法。三个 kit 预设（earshot/forge/kits/）大量使用拟合声音替换 forge 成员——SFX.md 给出的测量理由是拟合声音在“对角色描述的匹配度（earshot match）”与“真实感模型读数（earshot realness）”上明显更近，例如 calm 的whoosh.short用fit/whoosh.short/bamboo_swish（match z +5.32，对录音 CLAP 0.94）替换了被描述成“heavy thud”的swipe/velvet；calm/crisp/minimal 的snap全部是fit/snap/switch_flip。这些角色选择本身就是 CREDITS 表格的下游消费场景。

添加你自己的 fit。CREDITS_FIT.md 末句指向 SFX.md 的 “Add your own fit” 小节，其流程是：

# 1. 一条 CC0 / 公有领域录音（单个声音，尽量裁紧），拟合并评分 earshot fit door.wav -o made/door_fit.py --clap --takes --report # 2. 按银行的方式听 take、跑审计（vary=0.3, take=True） # 3. 写入自己的银行文件，出处五元组随行 python -m earshot.forge.bank add-fit made/door_fit.json --id fit/hit/door \ --source source.json --vary 0.3 --bank my_bank.json EARSHOT_BANK=my_bank.json earshot sfx render fit/hit/door -o door_take.wav --seed 3

要点与本文前文一致：--takes让候选在 seeds 0/1/2 上评分（为一个“要出 take”的拟合而做）、--clap引入 CLAP 参与选择（加载约 50 s）、许可证非 CC0 时--allow-license保留署名类许可证而 NC/ND 永不放行；take 漂移时降低--vary（0.15 或 0）并复查。

边界与诚实的限度

最后把 CREDITS_FIT.md 隐含、FIT.md 明示的几条边界说清楚：

• fit 永远是演绎作品。参数测自录音，因此“保留来源署名与许可证”是硬要求；CC0 只是意味着这条义务里没有署名这一项，耳 shot 依然给全了。跨多条录音的 morph 对任何单一来源的“演绎度”更低，但所有来源的署名仍要保留。
• refset 类录音不适用此表：refsets 的录音是有许可证的、不分发，其拟合模型与配方留在本地out/目录，不进入fit.json，因此不出现在这份鸣谢表里。
• 拟合“接近但不相同”：12 条验证参考的中位 CLAP 0.945，mel_db在 11/12 上仍高于各自 floor 0.1–2.9 dB；onset 锐度、噪声纹理仍有可测差异（FIT.md “Limits”）。鸣谢表里的 CLAP 列（0.93–0.98）就是这个“接近”的量化水平。
• 许可证判定是文本启发式：add_fit对license字符串做正则/关键词判断（nc、nd、noncommercial、noderiv），对 15 条已入库录音而言它们全部是 Freesound 页面上的 CC0 1.0，规则没有产生过边界案例；若你新增来源，仍应以来源页面声明的许可证为准。

综上，CREDITS_FIT.md 表面上是一张授权对照表，实际上它和 earshot/forge/bank/fit.json、earshot/forge/bank.py 的add_fit闸门、tests/test_bank.py 的文本断言共同构成了一条完整的证据链：每条“代码里的声音”都能回答“它从哪条公有领域录音测来、谁录的、凭什么许可证可以随 MIT 包发行”，而且这条证据链在测试失败时是会被真正强制执行的。