Muchos amplificadores de guitarra populares y efectos de distorsión se basan en circuitos analógicos. Para lograr la distorsión deseada de la señal de guitarra, estos circuitos utilizan componentes no lineales, como tubos de vacío, diodos o transistores. A medida que la producción musical se digitaliza cada vez más, la demandapara emulaciones digitales fieles de efectos de audio analógicos está aumentando.
El profesor Vesa Välimäki explica que este es un desarrollo emocionante en el aprendizaje profundo: 'Las redes neuronales profundas para el modelado de distorsión de guitarra se han probado antes, pero esta es la primera vez, donde los oyentes de prueba ciega no podían notar la diferencia entre una grabacióny un sonido falso de guitarra distorsionada, similar a cuando la computadora aprendió a jugar al ajedrez por primera vez '.
El objetivo principal del campo del modelado Virtual Analog VA es crear emulaciones digitales de estos sistemas analógicos que permitirán reemplazar equipos analógicos voluminosos, caros y frágiles por complementos de software que se pueden usar en una computadora de escritorio o portátil modernacomputadora.
Los circuitos de un amplificador específico se pueden simular con precisión utilizando técnicas de modelado de circuitos, pero el resultado es a menudo un modelo que es demasiado exigente computacionalmente para el procesamiento en tiempo real. Además, se debe crear un nuevo modelo para cada amplificador que se esté modelando, y elel proceso es laborioso.
Un enfoque alternativo para el modelado de VA es el modelado de "recuadro negro". El modelado de recuadro negro se basa en medir la respuesta del circuito a algunas señales de entrada y crear un modelo que replica el mapeo de entrada-salida observado. El estudio a partir del cual estos resultadosllegó, se basó en la red neuronal convolucional WaveNet.
El modelo de amplificador digital se crea usando una red neuronal profunda. El audio se graba desde un amplificador de guitarra 'objetivo', y este audio se usa para entrenar la red neuronal profunda para simular ese amplificador de guitarra.
Alec Wright, un estudiante de doctorado, que se enfoca en el procesamiento de audio usando aprendizaje profundo dice: 'Las pruebas se realizaron para validar el rendimiento de los modelos que emulan los amplificadores de tubo Blackstar HT5 Metal o Mesa Boogie Express 5: 50+. Los modelos fueron creadoscon un enfoque en el rendimiento en tiempo real, y todos ellos pueden ejecutarse en tiempo real en una computadora de escritorio '.
Todo esto significa que en un futuro próximo, todo lo que un guitarrista tendrá que hacer es enchufarlo a su computadora portátil que ejecuta el plugin neuronal profundo, y un sonido de amplificador de guitarra vintage completamente convincente saldrá de los altavoces.
Queda por ver si los puristas de amplificadores de guitarra estarán dispuestos a separarse de sus queridos equipos, pero esta innovación allana el camino para que cualquier entusiasta del audio obtenga digitalmente el sonido de guitarra deseado, ya sea Marshall, Orange, Fender ocualquier otra cosa, en la carretera o en el estudio.
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Materiales proporcionado por Universidad de Aalto . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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