Analoga ljudeffekter och synthesizers beror ofta deras distinkta ljud till kretsen nonlinearities. Att troget modellera en sådan viktig aspekt av det ursprungliga ljudet i virtuell analog programvara kan visa sig utmanande. I det aktuella arbetet föreslås ett generiskt datadrivet tillvägagångssätt för virtuell analog modellering och applicerar det på Fender Bassman 56F-A vakuumrörsförstärkare. Specifikt, en feedflow variant av WaveNet djupa neurala nätverket är tränad att utföra en regression på ljudvågform prover från ingång till utgång av en SPICE modell av röret förstärkare. Utgångssignalerna är förbetonade för att hjälpa modellen att lära sig högfrekvent innehåll. Resultaten av en hörprovning tyder på att den föreslagna modellen på ett korrekt sätt efterliknar referensanordningen. Modellen reagerar särskilt på ändringar i användarstyrningen och ersätter troget det utbud av ljudegenskaper som finns i den ursprungliga enhetens konfigurationer.
E-P Damskagg, etc. REF föreslog en WaveNet djupa neurala nätverk som utför en regression till virtuell analog modellering och tillämpade den till Fender Bassman 56F-A vakuumrör förstärkare.
Deep Learning for Tube Amplifier Emulation
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}