Форум гитаристов

тут наглядно что и как:

https://www.youtube.com/watch?v=xnw5zSNlo8o&list=PLOpdIhpJH6yutu3-GPM5yagI7k24RZFxw&index=81
по сути как типичный реампинг, за той разницей, что в место DI трека программа гонит свой тестовый сигнал с выхода карты (реампер не нужен) на усилитель, и обратно снимаемый сигнал микрофоном с кабинета

А если я хочу только усилитель снять, без кабинета?

Снимать с лоадбокса или параллельно подключенному кабинету.

Кто нибудь знает, можно ли в ToneX прогнать для обучения уже готовый
снятый заранее с усилителя сигнал как в NAM, просто загрузив его как wav файл?

Хотел воткнуть Randall Warhead в импульс с усилителем мощности Mesa, в новом Tonex предоставили возможность=)

Я так и не понял,как это сделать))

А кто сказал что для нейросети надо слабый проц? Чтобы потянуть типа ToneX потребуется что-то типа 500 МГц.
В моно
При коде несколько эффективном, чем RTNeural, который используется в опенсорсных проектах.

Ну так есть всякие медиа стики и прочие карманные приставки на всяких рокчипах и атомах... Без оверсемплинга вполне потянут наверное

К тому же скорее всего скоро будут general purpose low power решения для характерных вычислений

Оверсэмплинг и нейросети вещи несовместимые
Разве что нейросеть обучать на 88-96к сразу и чтобы на ней работало.
В-принципе если делать не на системах с MCU, то выбор мощных процессоров больше, задержка правда будет побольше.

А так... сейчас можно выбирать из опенсорсных обучалок разные варианты и делать загрузчики для них.

Вроде как на FPGA можно, даже пишут что особенно эффективно для нейросетей и машин лернинга, только дорого и очень специфично. Зато маркетинг: наше железо само переконфигурирует себя для особо точной передачи внутренних особенностей усилителя

Задержки вообще микроскопические возможно наверно, конвертеры больше съедят

Для вайт бокс FPGA должно быть круто, но ненужно

Я интересовался этой фигнёй как-то, даже дев кит чуть не заказал, правда не для DSP целей в понимании обработки звука