Комментарии 6
НЕЙРОСЕТЬ учится копировать ЛАМПОВЫЙ ЗВУК
www.youtube.com/watch?v=hndfrDHlB-0
С черным ящиком не так достоверно, но намного проще.
Как известно, за «тёплый ламповый звук» отвечают чётные гармоники? Так значит, передаточная характеристика должна аппроксимироваться многочленом чётной степени (в простейшем случае — второй).
Зачем ПЛИС, программно же можно.
Но для этого нужно знать устройство педали, что бы понимать как она искажает звук.
Тут же есть педаль, черный ящик. Ничего не известно об его устройстве.
Но можно нейросеть научить выдавать такой же звук как у педали.
Но есть проблема. У педали может быть куча потенциометров и переключателей, что даёт огромное количество вариантов.
В общем эта нейросеть копирует только конкретные настройки педали.
А в программной можно крутушки крутить, как у настоящей.
У реальных нейронныйх гитарных процессоров имеющихся в продаже - все ручки и крутилки аналоговые имеются и смоделированы или как-то запрограммированы ВСЕ положения ВСЕХ ручек скажем комбика маршала - то есть ставим крутилки в определенное положение на реальном комбике и на модели и получаем не различимый при слепых тестах звук! И да комбинаций почти бесконечно и все работает на слепых тестах!!! А не только в строго определенных углах поворота крутилок а при любых положения куртилок.. Видео полно, смотрите например с NAMM 2020 Но что тут удивительного - нейросети вполне распознают лица с наличием поворота от строго в анфас, это обучается, причем потом работает на любых углах поворота (в разумных пределах ) и вовсе не дискретных, так что и крутилки тоже не проблема для нейронок. Достаточно обучить нейронку на конечном дискретном наборе поворотов крутилок и она будет работать на всех непрерывных не дискретных углах поворота крутилок.
Проект NeuralPi ставит целью эмуляцию нейросетью любой гитарной педали