réactions à la news Accentize PreTube, le Machine Learning pour réchauffer le son
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Banshee in Avalon
27934
Administrateur·trice du site
Membre depuis 18 ans
14 Mai 2020 à 13:23Accentize PreTube, le Machine Learning pour réchauffer le son#1
Accentize emploie de nouveau ses réseaux neuronaux pour proposer des émulations de préamplis à lampes.
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Anonyme
14 Mai 2020 à 14:24#2
Encore et toujours le machine learning à toutes les sauces, alors qu'il y a beaucoup plus simple et efficace pour simuler des saturations...
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Wolfen
14026
Drogué·e à l’AFéine
Membre depuis 23 ans
14 Mai 2020 à 17:24#3
Citation de JepMetalway :
Encore et toujours le machine learning à toutes les sauces, alors qu'il y a beaucoup plus simple et efficace pour simuler des saturations...
Non je ne suis pas d'accord, ce n'est pas forcément plus simple, du coup si ça marche bien c'est très intéressant
Développeur de Musical Entropy | Nouveau plug-in freeware, The Great Escape | Soundcloud
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Anonyme
14 Mai 2020 à 19:39#4
Y'a des études qui ont été faites sur des fonctions de transfert non linéaires pour justement simuler ce truc-là, j'étais tombé dessus et c'était super intéressant !
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rossignol85
1415
AFicionado·a
Membre depuis 19 ans
14 Mai 2020 à 19:57#5
ça a l'air intéressant à la première écoute
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Wolfen
14026
Drogué·e à l’AFéine
Membre depuis 23 ans
14 Mai 2020 à 19:58#6
Oui je connais, mais c'est quand même pas plus simple ni moins intéressant que de faire la même chose avec du Machine Learning 
Développeur de Musical Entropy | Nouveau plug-in freeware, The Great Escape | Soundcloud
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Arch4ngell
85
Posteur·euse AFfranchi·e
Membre depuis 12 ans
15 Mai 2020 à 09:12 (modifié le 15 Mai 2020 à 09:18)#7
L'intérêt d'un système à la sauce Machine learning, si on fait abstraction de l'argument purement commercial, c'est que la techno commence à être maîtrisée. Les ingénieurs qui sont derrière peuvent l'optimiser, le rendre plus économe en temps de calcul, contrairement à une pure modélisation qui peut devenir coûteuse et squatter 20 à 30 % du CPU.
(Bon après faut voir ce qu'il en est dans les faits... peut-être qu'ils y sont allé comme des brutasses et qu'il n'y a rien d'optimisé du tout...
)
Là où ce sera vraiment TRÈS intéressant, c'est quand on pourra faire apprendre en quelques instants à un réseau de neurone la fonction de transfert d'un ampli, comme on capture et réutilise des IR (réponses impulsionnelles) aujourd'hui. On aurait alors un son aussi convaincant que la plus poussée des modélisations.
(Bon après faut voir ce qu'il en est dans les faits... peut-être qu'ils y sont allé comme des brutasses et qu'il n'y a rien d'optimisé du tout...
Là où ce sera vraiment TRÈS intéressant, c'est quand on pourra faire apprendre en quelques instants à un réseau de neurone la fonction de transfert d'un ampli, comme on capture et réutilise des IR (réponses impulsionnelles) aujourd'hui. On aurait alors un son aussi convaincant que la plus poussée des modélisations.
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FabN
2142
AFicionado·a
Membre depuis 22 ans
15 Mai 2020 à 09:30#8
50€ HT en promo je trouve cela cher!
https://www.waves.com/plugins/abbey-road-saturator#image
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Anonyme
15 Mai 2020 à 10:25#9
Citation de Arch4ngell :
Là où ce sera vraiment TRÈS intéressant, c'est quand on pourra faire apprendre en quelques instants à un réseau de neurone la fonction de transfert d'un ampli, comme on capture et réutilise des IR (réponses impulsionnelles) aujourd'hui. On aurait alors un son aussi convaincant que la plus poussée des modélisations.
Il n'y aurait alors pas de différence avec une IR ! L'utilisation des IR est déjà très convaincante. Peut-être au niveau de la gestion des ressources, et encore...
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Arch4ngell
85
Posteur·euse AFfranchi·e
Membre depuis 12 ans
15 Mai 2020 à 14:57#10
Citation de JepMetalway :
Il n'y aurait alors pas de différence avec une IR ! L'utilisation des IR est déjà très convaincante. Peut-être au niveau de la gestion des ressources, et encore...
Très convaincante, en effet ! En plus, un système à IR est très facile à implémenter.
Beaucoup de microprocesseurs récents et abordables possèdent un circuit réservé à une opération de calcul nommée "multiply and accumulate" qui permet de calculer une convolution (aka le principe de base de l'IR) en... un seul cycle d'horloge.
Une IR peut être convaincante dans la reproduction de la bande passante d'un ampli et/ou du timbre de ses hauts-parleurs.
Mais ce qui fait la beauté du son des lampes, un système d'IR est malheureusement insuffisant à le restituer sans une couche supplémentaire de modélisation, capable de rendre compte des non-linéarité d'un système d'amplification.
Or, la modélisation, ça prend du temps, c'est gourmand en puissance de calcul.
Un jour viendra peut-être où l'on pourra "voler" l'âme de ton ampli en quelques secondes d'analyse...
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Anonyme
15 Mai 2020 à 15:15#11
Je suis complètement d'accord avec toi ! C'est pourquoi la recherche en traitement du signal sur les non-linéarités est très importante. J'avais vu certains articles où on utilisait une fonction arc tangente pour modéliser le comportement de saturation d'une lampe, vraiment prometteur !
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patachew
3994
Squatteur·euse d’AF
Membre depuis 21 ans
15 Mai 2020 à 15:41#12
Les amplis, c'est comme les roux... Ça n'a pas d'âme... 
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Yakul
21
Nouvel·le AFfilié·e
Membre depuis 11 ans
19 Mai 2020 à 10:29#13
Vu à 26,70 $ sur ADSR ce matin 
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