Um estudo do Aalto Acoustics Lab demonstra que as simulações digitais de amplificadores de guitarra podem soar exatamente como os reais. As implicações são que, à medida que os modelos de software continuam a melhorar, eles podem substituir os amplificadores analógicos tradicionais de guitarra, que são volumosos, frágil e caro.

Muitos amplificadores de guitarra populares e efeitos de distorção são baseados em circuitos analógicos. Para obter a distorção desejada do sinal da guitarra, esses circuitos usam componentes não lineares, como tubos de vácuo, diodos, ou transistores. À medida que a produção musical se torna cada vez mais digitalizada, a demanda por emulações digitais fiéis de efeitos de áudio analógico está aumentando.

O professor Vesa Välimäki explica que este é um desenvolvimento empolgante no aprendizado profundo, 'Redes neurais profundas para modelagem de distorção de guitarra já foram testadas antes, mas esta é a primeira vez, onde os ouvintes do teste cego não poderiam dizer a diferença entre uma gravação e um som de guitarra distorcido falso! Isso é semelhante a quando o computador aprendeu a jogar xadrez '.

O principal objetivo da área de modelagem Analógica Virtual (VA) é criar emulações digitais destes sistemas analógicos que permitirão volumosos, equipamento analógico caro e frágil a ser substituído por plug-ins de software que podem ser usados ​​em um computador desktop ou laptop moderno.

O circuito de um amplificador específico pode ser simulado com precisão usando técnicas de modelagem de circuito, mas o resultado geralmente é um modelo que exige muito do computador para processamento em tempo real. Adicionalmente, um novo modelo deve ser criado para cada amplificador sendo modelado, e o processo é trabalhoso.

Uma abordagem alternativa para a modelagem VA é a modelagem em "caixa preta". A modelagem de caixa preta é baseada na medição da resposta do circuito a alguns sinais de entrada e na criação de um modelo que replica o mapeamento de entrada-saída observado. O estudo de onde vieram esses resultados, foi baseado na rede neural convolucional WaveNet.

O modelo de amplificador digital é criado usando uma rede neural profunda. O áudio é gravado a partir de um amplificador de guitarra 'alvo', e esse áudio é usado para treinar a rede neural profunda para simular o amplificador de guitarra.

Alec Wright, um estudante de doutorado, focando no processamento de áudio usando aprendizado profundo diz, “Os testes foram conduzidos para validar o desempenho dos modelos que emulam os amplificadores valvulados Blackstar HT5 Metal ou Mesa Boogie Express 5:50+. Os modelos foram criados com foco no desempenho em tempo real, e todos eles podem ser executados em tempo real em um computador desktop '.

Tudo isso significa que, em um futuro próximo, tudo o que um guitarrista precisa fazer é conectar em seu laptop que está executando o plug-in neural profundo, e um som de amplificador de guitarra vintage totalmente convincente sairá dos alto-falantes.

Resta saber se os puristas do amplificador de guitarra estarão dispostos a se desfazer de seus amados equipamentos, mas esta inovação abre caminho para qualquer entusiasta de áudio obter digitalmente o som de guitarra desejado, seja um Marshall, Laranja, Fender, ou qualquer outra coisa, na estrada ou no estúdio.