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Three-body Tech

Deep Vintage

musiX 添加于 2024-09-20 ·

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产品信息

  • 真实硬件效果器
  • 2.0
  • 媒体价格: 800元人民币
  • 试用版下载

软件详情

三体声音科技推出了Deep Vintage 2.0系列插件,在一代的基础上改善了众多特性,旨在更进一步的模拟传统硬件设备的效果器。



与传统的电路建模或使用冲激响应(IR)技术不同,Deep Vintage 2.0系列搭载了三体声音科技最新研发的APNN 2.0神经网络引擎。该引擎在训练过程中,以干声为期望输入,以真实硬件的输出作为期望输出,通过不断优化波形和频谱的匹配度,逐步接近真实硬件的声音效果。随着训练时间的增加,神经网络能够显著降低波形和频率的误差,最终实现与真实硬件极为相似的听感, 在保持CPU使用率和延迟最低的同时,可以更加准确的复制硬件设备的声音特性。

三体声音科技提供了一个在线试听功能,允许用户体验在不同训练时长下的声音效果:
https://www.threebodytech.com/cn/products/deepvintage


其他特性:

独立谐波控制

在Deep Vintage 2.0系列中,谐波总量可以被独立控制,在保持频响,动态响应等特性改变不大的前提下增大或削弱谐波失真。

低频饱和技术

Deep Vintage 2.0在神经网络中定位了哪些神经元用来模拟音频变压器,俗称的“音频牛”的听感. 音频变压器会让低频变得更加张扬,厚重。Deep Vintage 2.0 提供了可切换开关,让用户在有变压器和无变压器两个版本之间进行切换。

升采样

大部分音频处理神经网络都只能运行在固定采样率下,但Deep Vintage 2.0系列插件可运行在任意采样率,全新升级的重采样算法保证了在任意采样率下的模型精确性,进一步的,Deep Vintage系列全面支持高达8倍的升采样,进一步的降低混叠。

EQ协同训练

大部分音频处理神经网络只能捕捉设备的某一个状态,对于带有EQ的效果器,Deep Vintage 2.0制作了基于电路建模的EQ模型,再让这个模型和AI模型一起“协同训练”。AI去学失真,而EQ则微调参数,让理论模型更接近实际EQ响应特性,使得用户可以同时得到可自由调节的EQ,以及逼近真实硬件的频谱响应。

磁带机的Wow/Flutter协同训练

Wow(抖动)/Flutter(晃动)是由于磁带传输系统中的机械不一致性而发生的音高变化。Wow指的是较慢、更明显的音高波动,而flutter则是一种更快的速度变化形式。就像EQ协同训练一样,Deep Vintage 2.0使用了物理建模的Wow/Flutter模拟,并使其与神经网络一起训练。不但让神经网络训练出来的结果更像真的,同时还让建模的Wow/Flutter效果更接近硬件原型。 #### 可调节的底噪 Deep Vintage系列模拟了设备的底噪,用户可以根据需要调整噪音的量。 ### “老DAW声” 功能 Deep Vintage 2.0系列插件提供了一个启发自某款2000年左右的经典DAW的声音( 哎呀, 会是哪一款啊? 好难猜啊. ),虽然它对信号只造成一点点极其微小的变化(变化小于-140dB)。 但三体声音科技依旧依然没有忽略它,用户可以根据需要打开或关闭这个功能。

低CPU占用

不同于大部分AI云服务,Deep Vintage系列和其他普通插件一样完全在用户的本地实时运行,并且拥有很低的CPU占用。


升级和购买:


Deep Vintage 2.0包括12个产品,其中包括6个1.0的升级版本. 三体声音科技为所有Deep Vintage 1.0的老用户提供了跨版本免费升级. 国内新用户可通过淘宝,或三体声音科技官网进行购买。




Deep Vintage是一系列模拟真实硬件的效果器插件。此系列运用三体声音科技独创的AI技术,使产品真正捕捉到了硬件的灵魂。


Deep Vintage系列产品采用APNN(Audio Processing Neural Network - 音频处理神经网络),一种专门用于模拟硬件音频效果的机器学习技术。借助这项技术,您可以在保证实时性的同时获得前所未有接近真实硬件的听觉体验。


为何与众不同?

我们一定都曾接触过许多模拟硬件的技术,包括电路建模和卷积等等。然而,无论采用何种技术,对专业音频来说,目标总是只有一个:尽可能地让声音更接近硬件。既然目标如此,何必舍近求远?

APNN技术被专门设计用于模仿每一个音频处理单元所发出的声音,来达到极为接近真实硬件的效果。


APNN是如何工作的?

简而言之,APNN是专为音频处理而优化的神经网络。它由大量音频处理模块组成(EQ、压缩、过载等)。在捕捉硬件的声音时,APNN会自动调整其结构和参数,直到APNN的输出与实际硬件的输出之间的相位抵消差异越来越小。最终,它可以实现-40dB至-75dB的相位消除差信号(取决于具体模拟哪种硬件)。这是一个极低的误差,甚至低于同一硬件设备不同生产批次之间的公差。在这种误差水平下,我们可以自信地说APNN是能够“欺骗”人类耳朵的。


在您的数字音频工作站中,没有什么能比使用APNN技术的插件更接近真实硬件了。


Brit 73 AI

受有史以来最传奇的话放启发。这款配备了EQ的晶体管Class-A话放体现了声音的美感,具有无与伦比的清晰度和音质。


US Rack AI

受传奇美式通道条的启发。这款通道条配备了前置放大器和线性放大器以及一款著名的EQ,保持可调性的同时,提供了非常强的音乐性和模拟感。


Thick Pre AI

受传奇复古话放的启发。这款话放提供了厚重、温暖、平滑的音色。通过“Presence”功能,可增添更多谐波。独特的“Deep”开关能让声音更加浑厚!


Green AD AI

受世界顶级AD和DA转换器的启发,将模拟的温暖感觉带入数字世界。


Tape S AI

受一款来自80年代末~90年代初,备受专业人士青睐的1/4英寸开盘机启发。其温暖的中频、平滑的高频和丰富的谐波特征,可以增强任何总线或母带混音中的深度和丰富度。


Tape M AI

受一款70年代的德国顶级开盘机启发。


更多特点

  • 可开关的“噪声”模拟
  • Apple silicon原生支持
  • 撤销/重做
  • A/B状态切换
  • 输入/输出电平表
  • 单声道模式
  • LR/MS模式切换
  • 相位反转
  • 界面缩放


前往官网可获取更多试听及试用版插件:https://www.threebodytech.com


现在购买可享受首发优惠,购买套装还可更加优惠,欲购从速!


官网

www.threebodytech.com

购买方式

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