En studie från Aalto Acoustics Lab visar att digitala simuleringar av gitarrförstärkare kan låta precis som på riktigt. Konsekvenserna är att när mjukvarumodellerna fortsätter att förbättras, de kan ersätta traditionella analoga gitarrförstärkare, som är skrymmande, ömtålig och dyr.

Många populära gitarrförstärkare och distorsionseffekter är baserade på analoga kretsar. För att uppnå önskad distorsion av gitarrsignalen, dessa kretsar använder icke-linjära komponenter, som vakuumrör, dioder, eller transistorer. I takt med att musikproduktionen blir allt mer digitaliserad, efterfrågan på trogna digitala emuleringar av analoga ljudeffekter ökar.

Professor Vesa Välimäki förklarar att detta är en spännande utveckling inom djupinlärning, "Djupa neurala nätverk för modellering av gitarrdistorsion har testats tidigare, men det här är första gången, där blindtestlyssnare inte kunde se skillnad på en inspelning och ett falskt förvrängt gitarrljud! Detta liknar när datorn först lärde sig att spela schack.

Huvudsyftet med området Virtual Analog (VA)-modellering är att skapa digitala emuleringar av dessa analoga system som kommer att möjliggöra skrymmande, dyr och ömtålig analog utrustning som ska ersättas av programvaruplugins som kan användas på en modern stationär eller bärbar dator.

En specifik förstärkares kretsar kan simuleras exakt med hjälp av kretsmodelleringstekniker, men resultatet är ofta en modell som är för beräkningskrävande för realtidsbearbetning. Dessutom, en ny modell måste skapas för varje förstärkare som modelleras, och processen är arbetsintensiv.

Ett alternativt tillvägagångssätt för VA-modellering är "black-box"-modellering. Black-box-modellering är baserad på att mäta kretsens svar på vissa insignaler och skapa en modell som replikerar den observerade in-out-mappningen. Studien som dessa resultat kom från, baserades på WaveNets konvolutionella neurala nätverk.

Den digitala förstärkarmodellen skapas med hjälp av ett djupt neuralt nätverk. Ljud spelas in från en "mål" gitarrförstärkare, och detta ljud används för att träna det djupa neurala nätverket för att simulera den gitarrförstärkaren.

Alec Wright, en doktorand, fokuserar på ljudbehandling med djupinlärning säger, ' Testerna utfördes för att validera prestandan hos modeller som emulerar antingen Blackstar HT5 Metal eller Mesa Boogie Express 5:50+ rörförstärkare. Modellerna skapades med fokus på realtidsprestanda, och alla kan köras i realtid på en stationär dator".

Allt detta innebär att inom en snar framtid, allt en gitarrist behöver göra är att ansluta till sin bärbara dator som kör den djupa neurala plugin, och ett helt och hållet övertygande vintage gitarrförstärkarljud kommer från högtalarna.

Det återstår att se om gitarrförstärkarpurister kommer att vara villiga att skiljas från sina älskade riggar, men denna innovation banar väg för alla ljudentusiaster att digitalt få det önskade gitarrljudet, oavsett om det är en Marshall, Orange, Fender, eller något annat, på vägen eller i studion.