🕒 22 de enero del 2024

El primer modelo de amplificador neuronal paramétrico disponible públicamente.
Hoy, lanzo ParametricOD, un complemento que utiliza las capacidades de modelado paramétrico de NAM para brindarte un modelo de mi pedal de overdrive que sea preciso en toda la gama de perillas e interruptores del pedal.

El complemento está disponible en formatos VST3 y AU para macOS y VST3 para Windows con una compatibilidad similar al complemento de instantáneas de código abierto ("el complemento NAM", o quizás simplemente "NAM", para muchos usuarios).

Este complemento está pensado como un complemento "conceptual" en el sentido de que quiero usarlo para abordar algunos posibles conceptos erróneos, así como para demostrar algunas capacidades existentes de NAM que quizás muchas personas no conozcan:

NAM no es sólo un modelador de "snapshots".

Desde que NAM se introdujo por primera vez en 2019, han aparecido muchos productos de modelado basados en datos en el espacio de la guitarra. Muchos (el perfilado de Kemper, la captura neuronal de Neural DSP, el modelado de tono de TONEX, la clonación inteligente de amplificador/pedal de Headrush y el ToneSnap de Tonocracy) se han centrado en emular el tono del equipo en una sola "instantánea", lo que da la impresión de que los métodos neuronales no son capaz de modelar el efecto de mover las perillas e interruptores en equipos reales.

Sin embargo, esto no es exacto. Las personas familiarizadas con NAM tal vez recuerden que aquí demostré el uso de NAM para crear un modelo paramétrico de 7 perillas: