Форум гитаристов

deLuther,
 

Получилось сделать профиль с заменой файла TXMM, но понял что есть еще одна проблема и это уровень сигнала самого файла TXMM. Если не вносить никаких изменений и реампить DI с нулевым уровнем усиления то в профиль по итогу шумит (не сильно, но шум есть). А если сделать сильный буст файла то шума уже нет  , но при этом профиль звучит менее агрессивно (как будто в нем уменьшился гейн и что то с частотами высокими тоже)
Нужно найти оптимальный уровень усиления и тогда все будет нормально

Смог разобраться как обучать с помощью https://github.com/sdatkinson/neural-amp-modeler (в онлайне), перенастроив под 44к и сделав возможность сохранить результат.
И сравнил с профилем для ToneX.
Обучение велось по тому же самому файлу (правда вырезал щелчки в начале, посчитав что оно для определения задержки системы нужно).
LSTM у той обучалки имеет немного заваленный верх.

Мощник от engl fireball бы сделать через LTSM, по схеме у меня не получается смоделирвать.

Есть возможность сделать реамп через мощник тестового сигнала?

У меня нет этого усилителя. 

У меня нет этого усилителя. 

Надо искать какие-то другие пути. Чисто отдельно LSTM-сеть для мощника (допустим по LT Spice) дорого. Тут уж логичнее целиком.
Плюс издержки что она должна работать строго на частоте обучения, т.е. для универсального применения надо риалтайм-ресэмплинг с других частот сэмплирования.
Или обучать попутно на разных сэмплрейтах или хотя бы кратных 44к и 48к (допустим на 88к и 96к), далее даунсэмплить или ампсэмплить в 2 раза (итп.).

... и добавил:

Мне не нравится общий mid-focused усилителя.
Что бы туда не засунул, середины очень много.

Запись на мик вебкамеры (или просто мик)? Месье знает толк в извращениях 

"Похоже на что-то тяжёлое" это такая себе характеристика, на что-то похоже, а на себя нет, например 

Собственно мегауникальности в мощнике файрболла нет, если вообще схема отражает реальную действительность, со схема энглов сложно, особенно в части мощников.

... и добавил:

Смог разобраться как обучать с помощью https://github.com/sdatkinson/neural-amp-modeler (в онлайне), перенастроив под 44к и сделав возможность сохранить результат.
И сравнил с профилем для ToneX.
Обучение велось по тому же самому файлу (правда вырезал щелчки в начале, посчитав что оно для определения задержки системы нужно).
LSTM у той обучалки имеет немного заваленный верх.

Вдогонку файл где я немного поменял параметры для обучения LSTM, тут ближе получилось.
Тут ещё прикол в том, что этот вариант меньше должен грузить процессор