Автор Тема: NAM | Neural Amp Modeler. Бесплатный эмулятор нейросети для гитарных усилителей.  (Прочитано 126084 раз)

0 Пользователей и 1 Гость просматривают эту тему.

Оффлайн deLuther

  • Живу на форуме
  • *******
  • Сообщений: 33464
  • alderman of morning star
    • Malefice
у меня вообще несколько часов обучение идёт на advanced :crazy:
Причём хорошо бы вообще ещё подольше чем Advanced...

Оффлайн einzig

  • Ветеран форума
  • ******
  • Сообщений: 3073
Причём хорошо бы вообще ещё подольше чем Advanced...

Тестовый файл выдранный из ToneX (для гитары)
https://drive.google.com/file/d/1lUlf8Wz2ZU80DTd8mF6XzsCLaV-k6iIY/view?usp=drive_link

deLuther, немного не в тему, но спрошу здесь.
Почему выдранный из ToneX тестовый файл "TXMM_Capture" имеет пиковую громкость 0дБ?
Такое ощущение, что кто-то специально поднял громкость до нуля.
К примеру, мои тестовые файлы на пиковой громкости получаются где-то в районе -17дБ.

Оффлайн morter

  • Частый посетитель
  • **
  • Сообщений: 246
  • Brutal Death Metal Fan
А у меня вот такой вопрос, если гугл забанит все российские аккаунты, то как мы будем делать профили через нейросеть? ???
Там же обязательно нужно залогиниться через гугловский аккаунт.  :hmmm:
Устанавливаешь трейнер на комп и всё делаешь локально

https://www.youtube.com/watch?v=DFWVvJx1Cfs

A step-by-step guide to installing the NAM trainer on a Windows computer.

1. Install Anaconda:
https://www.anaconda.com/download
2. (Users with nVIDIA GPUs) Install PyTorch:
conda install -y pytorch pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
3. Install NAM:
pip install --upgrade neural-amp-modeler

To run the trainer, open Anaconda Prompt, type "nam", and press Enter.

Enjoy!
« Последнее редактирование: Сентября 11, 2024, 15:12:56 от morter »

Оффлайн Alexhangman

  • Живу на форуме
  • *******
  • Сообщений: 13689
Устанавливаешь трейнер на комп и всё делаешь локально

https://www.youtube.com/watch?v=DFWVvJx1Cfs

A step-by-step guide to installing the NAM trainer on a Windows computer.

1. Install Anaconda:
https://www.anaconda.com/download
2. (Users with nVIDIA GPUs) Install PyTorch:
conda install -y pytorch pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
3. Install NAM:
pip install --upgrade neural-amp-modeler

To run the trainer, open Anaconda Prompt, type "nam", and press Enter.

Enjoy!
Супер. Спасибо большое. Вечером попробую установить.

Оффлайн morter

  • Частый посетитель
  • **
  • Сообщений: 246
  • Brutal Death Metal Fan
Ещё желательно иметь видеокарту с поддержкой CUDA, иначе рендеринг будет длиться долго.
У меня карта NVIDIA GeFORCE RTX 3050 с поддержкой cuda, на рендеринг уходит минут 8-9

« Последнее редактирование: Сентября 11, 2024, 17:30:37 от morter »

Оффлайн deLuther

  • Живу на форуме
  • *******
  • Сообщений: 33464
  • alderman of morning star
    • Malefice
deLuther, немного не в тему, но спрошу здесь.
Почему выдранный из ToneX тестовый файл "TXMM_Capture" имеет пиковую громкость 0дБ?
Такое ощущение, что кто-то специально поднял громкость до нуля.
К примеру, мои тестовые файлы на пиковой громкости получаются где-то в районе -17дБ.
Потому что у них внутри нормализированный файл, это выдрано из самого экзешника, максимально трушный вариант.
При любом раскладе, при загрузке файлов в их обучалку данные нормализуются. В питоне немного кисло с другими вариантами :(
« Последнее редактирование: Сентября 11, 2024, 19:37:49 от deLuther »

Оффлайн einzig

  • Ветеран форума
  • ******
  • Сообщений: 3073
Потому что у них внутри нормализированный файл, это выдрано из самого экзешника, максимально трушный вариант.
Я верно понял, что если этот файл (0 дБ) загнать в DAW и реампнуть его (vst-эффектом или железкой), а затем подменить им созданный тестовый файл (-17дБ),
в итоге должен получиться качественный слепок?

Оффлайн morter

  • Частый посетитель
  • **
  • Сообщений: 246
  • Brutal Death Metal Fan
Я верно понял, что если этот файл (0 дБ) загнать в DAW и реампнуть его (vst-эффектом или железкой), а затем подменить им созданный тестовый файл (-17дБ),
в итоге должен получиться качественный слепок?
Вот я так и сделал, результат сам видишь какой вышел. Tonex обрабатывал его около часа и выдал вот такую х...ю...

Оффлайн deLuther

  • Живу на форуме
  • *******
  • Сообщений: 33464
  • alderman of morning star
    • Malefice
Я верно понял, что если этот файл (0 дБ) загнать в DAW и реампнуть его (vst-эффектом или железкой), а затем подменить им созданный тестовый файл (-17дБ),
в итоге должен получиться качественный слепок?
Я уменьшал до -6, чтобы не напрягать конвертеры и обвязку, при железном реампинге если.

Ещё желательно при реампинге убедится что реампнутый сигнал без задержек вышел, чтобы правильно выравнены были. Хотя тоникс балуется с автоопределением задержки, что может приводить к косякам на хайгейне. Да и NAM тоже. Лучше самому сделать правильно и чтобы обучалки не занимались отсебятиной.
« Последнее редактирование: Сентября 11, 2024, 19:58:52 от deLuther »

Оффлайн einzig

  • Ветеран форума
  • ******
  • Сообщений: 3073
Вот я так и сделал, результат сам видишь какой вышел. Tonex обрабатывал его около часа и выдал вот такую х...ю...
а не пробовал без подмены, а обычным способом сделать слепок?

... и добавил:

Я уменьшал до -6, чтобы не напрягать конвертеры и обвязку, при железном реампинге если.
Лучше самому сделать правильно и чтобы обучалки не занимались отсебятиной.
значит всё таки целесообразней уменьшить тот тестовый файл до -6дБ и уже потом прогнать (реампнуть) его через нужный эффект?
« Последнее редактирование: Сентября 11, 2024, 20:02:07 от einzig »

Оффлайн deLuther

  • Живу на форуме
  • *******
  • Сообщений: 33464
  • alderman of morning star
    • Malefice
значит всё таки целесообразней уменьшить тот тестовый файл до -6дБ и уже потом прогнать (реампнуть) его через нужный эффект?
По цифре пофиг, тут надо смотреть как эффект на такое реагирует. По сути я руководствуюсь принципом чтобы уровень был типа как гитарный сигнал, ну и с аналогом свои заморочки.
С другой стороны уменьшение уровня отчасти потом может привести к некоторому недогейну, что придётся входным уровнем прибавлять.
Т.к. при обучении сигнал нормализуется (спасибо библиотекам питона для загрузки вавок...)

Оффлайн Alexius_Tee

  • Новичок
  • *
  • Сообщений: 55
  • GuitarPlayer.Ru fan!
Ещё желательно иметь видеокарту с поддержкой CUDA, иначе рендеринг будет длиться долго.
У меня карта NVIDIA GeFORCE RTX 3050 с поддержкой cuda, на рендеринг уходит минут 8-9



Фактически 6 часов на сто эпох на офисном ноутбуке без определившейся (встроенной) видеокарты (пишет NO GPU)

Оффлайн Denis21

  • Новичок
  • *
  • Сообщений: 6
  • Denis Katz
Привет всем! Читаю форум уже лет 15, а зарегился только что. Недавно увидел что вышла NAM, вчера всё поставил на ноут, но до гитары дело не дошло (было уже за полночь). Что скажите,
актуальна ли ещё тема, нормальный плагин? На тонханте  активность спала, хотя ещё выкладывают что-то. Может ещё где выкладывают новые профили? Также вчера поставил Neural Soldano (14 дней триал фри). Настройка по дефолту хорошая для тяжёлого ритма и соло, остальные пресеты, что успел чекнуть не впечатлили. Что ещё из плагинов посоветуете для записи перегруженной соло гитары?

Оффлайн Alexhangman

  • Живу на форуме
  • *******
  • Сообщений: 13689
Привет всем! Читаю форум уже лет 15, а зарегился только что. Недавно увидел что вышла NAM, вчера всё поставил на ноут, но до гитары дело не дошло (было уже за полночь). Что скажите,
актуальна ли ещё тема, нормальный плагин? На тонханте  активность спала, хотя ещё выкладывают что-то. Может ещё где выкладывают новые профили? Также вчера поставил Neural Soldano (14 дней триал фри). Настройка по дефолту хорошая для тяжёлого ритма и соло, остальные пресеты, что успел чекнуть не впечатлили. Что ещё из плагинов посоветуете для записи перегруженной соло гитары?
Нормальный плагин, и профилей уже навалили столько, что уже и не понятно чего там ещё можно снять.

По плагинам тут главное не впасть в бесконечную гонку.
Лучше найти для себя несколько основных плагинов и использовать, а не скачивать 100500 тон всяко разных.
Из лучших на мой взгляд сейчас это Mercuriall, STL Tones, NDSP, и плагины от нашего всеми уважаемого комрада deLuther.

Оффлайн Denis21

  • Новичок
  • *
  • Сообщений: 6
  • Denis Katz
Спасибо! Буду смотреть.