Deep Vintage
深度复古——具有深厚复古魂魄的传奇硬件模拟
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。Deep Vintage不仅仅追求真实的电路复制或特定的音色，它通过模拟全部的声音，以在数字世界中再现复古的"灵魂"。深度、光泽、低频饱和...每一个硬件声音的细微之处都准备好让您点燃，同时具有极低的CPU使用率和延迟。
APNN 2.0
Deep Vintage使用Three-Body Tech独有的APNN（音频处理神经网络）2.0进行训练，完全基于声音进行学习，创造出与原始硬件完全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和硬件将输入相同的音频，APNN 2.0将学习硬件如何在波形和频谱维度上改变音频。这意味着经过良好训练的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声音的。
在APNN 2.0实例完成训练后，我们进行了严格的人工测试，并进行了调整，直到我们的整个团队无法通过ABX测试。这使我们自豪地宣布：
在数字音频领域，没有什么比Deep Vintage更接近真实硬件。
Thick Pre
受传奇的复古前置放大器启发，该模型以其浓郁、温暖、圆润的音色而闻名。它具有"Presence"控制，可以增强额外的谐波，还有独特的"Deep"开关，可以使声音更加宽厚、厚实！
亮点
多重饱和，多级着色
凭借APNN 2.0的强大功能，Deep Vintage模拟的不仅仅是特定的频率响应或着色，还包括所有微妙的"硬件魅力"：动态、空灵、相位变化、电子管电压下降、变压器的"铁声"等等。无论是微妙的着色、适度的饱和还是完全压碎整个音频，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，谐波的数量在给定的旋钮设置下是固定的。然而，Deep Vintage通过独立控制谐波，与所有其他音色特征分离，带来了超现实的灵活性。这使您可以在保持纯净音色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"铁声"——轻轻增加的低频饱和和厚度——完美地诠释了真实硬件的音色特性。Deep Vintage不仅准确捕捉到这一点，还为您提供了切换"铁声"开关的能力，可以在变压器版本和无变压器版本之间切换。无论您追求浓郁的音色还是清晰的音色，它始终以卓越的质量呈现。
重新采样/上采样
几乎所有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实现了重新采样。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，使模拟与采样率无关。此外，还支持高达8倍的过采样，有效消除混叠问题。
EQ共同训练
大多数神经网络只能捕捉到硬件的离散状态，因此提供的EQ组合有限。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实的硬件声音的同时，完全自由地调整EQ。
磁带颤音/颤音共同训练
颤音/颤音是由于磁带机的磁带传输系统存在的机械不一致性引起的音高变化。颤音指的是较慢、更明显的音高波动，而颤音是一种较快的速度变化。
与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的量。
"复古DAW"模拟
该按钮受到2000年左右一款经典DAW引入的极其微小变化（小于-140 dB）的启发。尽管变化微乎其微，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
不需要昂贵的基于云的GPU集群，Deep Vintage就像其他插件一样在本地运行，具有极低的CPU使用率。您可以轻松将其插入到每个音轨中！
更多功能
• 原生支持Apple Silicon
• 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重新缩放
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
