Uno studio dell'Aalto Acoustics Lab dimostra che le simulazioni digitali degli amplificatori per chitarra possono suonare proprio come quelle reali. Le implicazioni sono che man mano che i modelli software continuano a migliorare, possono sostituire i tradizionali amplificatori analogici per chitarra, che sono ingombranti, fragile e costoso.

Molti amplificatori per chitarra ed effetti di distorsione popolari sono basati su circuiti analogici. Per ottenere la distorsione desiderata del segnale della chitarra, questi circuiti utilizzano componenti non lineari, come tubi a vuoto, diodi, o transistor. Man mano che la produzione musicale diventa sempre più digitalizzata, la richiesta di emulazioni digitali fedeli di effetti audio analogici è in aumento.

Il professor Vesa Välimäki spiega che questo è uno sviluppo entusiasmante nell'apprendimento profondo, "Le reti neurali profonde per la modellazione della distorsione della chitarra sono state testate in precedenza, ma questa è la prima volta, dove gli ascoltatori alla cieca non potevano dire la differenza tra una registrazione e un falso suono di chitarra distorto! Questo è simile a quando il computer ha imparato a giocare a scacchi per la prima volta.

L'obiettivo principale del campo della modellazione Virtual Analog (VA) è quello di creare emulazioni digitali di questi sistemi analogici che consentano ingombranti, costose e fragili apparecchiature analogiche da sostituire con plug-in software che possono essere utilizzati su un moderno computer desktop o laptop.

Il circuito di un amplificatore specifico può essere accuratamente simulato utilizzando tecniche di modellazione del circuito, ma il risultato è spesso un modello troppo impegnativo dal punto di vista computazionale per l'elaborazione in tempo reale. Inoltre, deve essere creato un nuovo modello per ogni amplificatore da modellare, e il processo è laborioso.

Un approccio alternativo per la modellazione VA è la modellazione "black-box". La modellazione della scatola nera si basa sulla misurazione della risposta del circuito ad alcuni segnali di ingresso e sulla creazione di un modello che replica la mappatura ingresso-uscita osservata. Lo studio da cui provengono questi risultati, era basato sulla rete neurale convoluzionale WaveNet.

Il modello di amplificatore digitale viene creato utilizzando una rete neurale profonda. L'audio viene registrato da un amplificatore per chitarra "target", e questo audio viene utilizzato per addestrare la rete neurale profonda a simulare quell'amplificatore per chitarra.

Alec Wright, uno studente di dottorato, concentrandosi sull'elaborazione audio utilizzando il deep learning dice, I test sono stati condotti per convalidare le prestazioni dei modelli che emulano gli amplificatori a valvole Blackstar HT5 Metal o Mesa Boogie Express 5:50+. I modelli sono stati creati con particolare attenzione alle prestazioni in tempo reale, e tutti possono essere eseguiti in tempo reale su un computer desktop'.

Tutto ciò significa che nel prossimo futuro, tutto ciò che un chitarrista dovrà fare è collegarsi al proprio laptop su cui è in esecuzione il plugin neurale profondo, e dagli altoparlanti uscirà un suono di amplificatore per chitarra vintage assolutamente convincente.

Resta da vedere se i puristi degli amplificatori per chitarra saranno disposti a separarsi dai loro amati rig, ma questa innovazione apre la strada a qualsiasi appassionato di audio per ottenere digitalmente il suono di chitarra desiderato, che si tratti di un Marshall, Arancia, Parafango, o qualsiasi altra cosa, in viaggio o in studio.