Neural Amp Modeler (NAM) by Steven Atkinson (6 онлайн)

  • Автор темы Автор темы DGray
  • Дата начала Дата начала
И еще парочка вдогонку:
От чувака с ютуба Hardcore Music Studio:
и вторая версия от Wavemind, более красивая и причесанная:
Правда, Wavemind пока еще в статусе COMING SOON, но если перейти по ссылке, вылетит окошко, которое предложит потестить в раннем доступе
 
Какая-то невероятная фантасмагория когда один за другим производители разнообразных железок и софтов впиливают NAM A2 в свои продукты, плюс ещё интеграцию с TONE3000 API прикручивают. Даже уже в некоторых наушниковых приблудах есть.

При этом все дружно хейтят производителей кто этого не делает )))
 
https://www.tone3000.com/plugin

Официальный бесплатный плагин NAM для гитары и баса.​

Подключите и используйте крупнейшую в мире библиотеку записей и импульсных откликов (IR) усилителей, педалей, ригов, кабинетов и многого другого, созданных с помощью Neural Amp Modeler (NAM). Используйте ее в своей DAW или как автономное приложение, не требующее DAW.
 
  • Like
Реакции: Mark/Clear
примеры будут ?

Вот решил я поупражняться в создании гитарного перегруза с живой реакции на звукоизвлечение. Два десятка плагинов в DAW с тонкой настройкой. Оформить это дело в виде удобного VST - цело дело, да и процессор на пределе из-за отсутствия оптимизаций. Самое логичное решение - запрофилировать. И результат профилирования в NAM A2 - это только что-то по мотивам исходного перегруза. Звучит исходник мягче и имеет гораздо более живую реакцию на звукоизвлечение. То есть всё же придётся создавать нормальный плагин.
 

Вложения

Со вшитым кабинетом, кстати, получается лучше по циферкам, звуку и ощущениям. Профиль с кабинетом приложил
 

Вложения

а кабинет какое отношение имеет к ощущениям ?)) особенно если учесть что любой IR кабинет это абсолютно статичный FFT ?))
просто слепок АЧХ ...

Мне кажется вы увлеклись самообманом малость ))
 
ESR 0.004 при наличии кабинета, ESR 0.017 при его отсутствии. В обоих случаях 1000 эпох. Возможно, отсутствие высоких частот облегчает профилирование.
 
ESR сам по себе даже не позволяет отделить «модель лучше выучила систему» от «кабинет просто спектрально спрятал часть ошибки». Это принципиально разные вещи. )))

Кабинет меняет спектр, энергию сигнала, фазу, транзиенты и заодно фильтрует ошибки, которые возникли до него. Поэтому после кабинета waveform действительно может оказаться для сети более удобным для аппроксимации — но это совсем не означает «нет ВЧ → NAM легче обучается»

ESR у NAM считается как нормированная среднеквадратичная ошибка: )

Так что ваш вывод не более чем спекуляция ))
 

Сейчас просматривают