Deep Vintage
带有深度复古之魂的传奇硬件模拟
Deep Vintage是一套传奇的硬件模拟插件套装，能够让您沉浸在真正的模拟魔力中。不仅仅追求电路复制或特定音色，Deep Vintage模拟了整个声音，以在数字世界中再现复古的“灵魂”。深度、光泽、低频饱和...每一个硬件声音精神的细微之处都准备好以极低的CPU使用率和延迟为您点燃。
APNN 2.0
通过Three-Body Tech独有的APNN（音频处理神经网络）2.0进行训练，Deep Vintage仅仅通过声音学习，创造出与原始硬件无法区分的听觉体验。
APNN 2.0是一种专门用于模拟模拟硬件的神经网络。在训练过程中，APNN 2.0和硬件将接收相同的音频输入，APNN 2.0将学习硬件如何在波形和频谱维度上改变音频。这意味着良好训练的APNN 2.0实例可以捕捉到源硬件的动态和音调特性。下图演示了随着训练的进行，APNN 2.0的波形和频谱响应偏差逐渐减小，最终与原始硬件无法区分。请查看下面的演示，听听APNN 2.0是如何逐步学习和复制硬件的声音的。
在APNN 2.0实例完成训练后，我们进行了严格的人员测试，并进行必要的调整，直到我们的整个团队无法通过ABX测试。这使我们能够自豪地宣布：
在数字音频领域，没有什么比Deep Vintage更接近真实硬件。
Nylon
受到一个独特而迷人的电路的启发，Nylon提供了两种着色模式：黄色用于明亮的高音，绿色用于饱满的低音。两者都是“透明过载”效果，添加的次谐波比典型的饱和效果更加微妙。
黄色模式主要在高频产生次谐波，提供明亮、光洁的“闪耀”。绿色模式主要在低频添加饱和，使得低音、踢鼓或鼓总线更加厚实和有力。
亮点
多重饱和，多级着色
借助APNN 2.0的强大功能，Deep Vintage不仅模拟特定的频率响应或着色，还模拟所有微妙的“硬件魔力”：动态、空气感、相位变换、管电压下降、变压器的“铁质声音”等等。无论是微妙的着色、适度的饱和还是压碎整个音频，它都能以真实的表现使您忘记它是数字的。
独立谐波控制
在真实的硬件中，谐波的数量在给定旋钮设置下是固定的。然而，Deep Vintage通过允许独立控制谐波，与所有其他音调特性分离，带来了超现实的灵活性。这使您可以在保持清晰音色纯净度的同时调整高驱动设置的声音力量。
低频饱和
音频变压器的“铁质”声音，即轻轻增加的低频饱和和厚度，体现了真实硬件的声音特性。Deep Vintage不仅准确捕捉到这一点，还为您提供了切换“铁质”声音的能力，允许您在变压器或非变压器版本之间切换。无论您想要浓厚还是清晰的音色，它始终以出色的质量呈现。
重新采样/上采样
几乎所有的音频处理网络都在固定的采样率下运行，但我们通过优化网络使重新采样成为可能。Deep Vintage中完全重新设计的重新采样算法确保在所有采样率下保持一致的准确性和保真度，使模拟完全与采样率无关。此外，还支持高达8倍的过采样，有效消除任何混叠问题。
EQ共同训练
大多数神经网络只能捕捉硬件的离散状态，因此只能提供有限的EQ组合。然而，Deep Vintage通过额外的EQ模拟支持完全连续的EQ调整。对于具有EQ的模型，"共同训练算法"在微调基于电路的预建模EQ模块的同时，同时学习硬件原型的饱和特性。这使您可以在享受真正的硬件声音的同时，完全自由地调整EQ。
磁带颤音/颤音共同训练
颤音/颤音是由于磁带机中磁带传输系统的机械不一致性而导致的音高变化。颤音是指较慢、更明显的音高波动，而颤音则是一种较快的速度变化形式。
就像EQ共同训练一样，APNN 2.0使用物理建模的颤音/颤音模拟并与神经网络共同训练。这不仅使神经网络训练的结果听起来更真实，而且使模型化的颤音/颤音效果更接近原始硬件。
可调噪声底噪
Deep Vintage系列模拟了硬件固有的噪声底噪，您可以根据需要调整噪声量。
“复古DAW”模拟
这个按钮受到了大约2000年左右的经典DAW引入的极其微小的改变（小于-140 dB）的启发。虽然这些变化微乎其微，但我们没有忽视它们。您可以根据需要启用或禁用此功能。
低CPU使用率
无需昂贵的云GPU集群，Deep Vintage与其他插件一样在本地运行，具有极低的CPU使用率。您可以轻松地在每个音轨上插入它！
更多功能
• Apple Silicon原生支持
• 撤消/重做
• A/B切换
• 输入/输出电平表
• 单声道模式
• LR/MS处理
• 相位反转
• GUI重新调整大小
延迟
26个采样点，44100 Hz下约0.6毫秒
Rev1修复时间限制。感谢Stevie Dude
主页
https://www.threebodytech.com/en/products/deepvintage
