Форум гитаристов

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

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

сори что вот так - но это бредовая идея... -)

Лично мне bare metal и интересен, ибо можно сделать вообще что угодно, да кастомный чипов спроектировать-заказать, обкатать на FPGA всё

... и добавил:

А чего бредовая идея? На verilog сейчас активно пытаются портировать разные реализации нейронок, кое-где прирост прямо большой

То у тебя уайт-бокс, то блэк-бокс (нейронки), определиться может уже надо

Тут уже мнение что классические DSP это гемор, чего говорить о FPGA
А речь была о процессорах китайских, там скорее будут пользоваться готовеньким, а готовенькое это тот же RTNeural, как у AIDA-X:

Behind the scenes AIDA-X uses RTNeural, which does the heavy lifting for us.

The plugin format support together with the custom GUI is made with DPF, which allows a single codebase to export for many audio plugins at once (amongst other nice features).

Impulse Response handling is done with the help of a custom fork of FFTConvolver, together with r8brain-free-src for runtime audio file resampling.

... и добавил:

З.Ы. с ума сойти, таки есть существующие решения на FPGA, по крайней мере ампсим и сверточник, у Antelope Audio.

Хороший ампсим? Свёрточники на FPGA всё-таки описывались и есть готовое.
Но вот какая там длина импульса, например?
Т.к. городить на FPGA что-то с быстрой свёрткой вероятно будет занятием ещё тем.

На ARM можно сделать систему с общей задержкой 1.3 мс, с меньшим гемором.

А можно вопрос, чисто для самообразования?
Почему именно ARM в принципе? Потому что легко делать готовые embedded решения, или оно мало жрет (TDP) или ещё что? Я в архитектурах не силен совсем...

сейчас все АРМ, в том или ином виде...

Вот говорите у Тонекса при обучении верх режется?

А где, если не секрет?
На стадии диайника (прегейн) или на выходе (постгейн)?

В смысле, какая есть возможность компенсировать этот завал

И есть ли у кого реамп и профиль с него же, чтобы сравнить это безобразие?

Меня интересует в перву очередь использование профилей как референсов звука
Но у одного, выходит, завален верх, у второго какой-то там срач в верхах, а у третьего всё чики-пуки, но полтора профиля и стопицот конвертов с опять того же Тонекса