reFET 和同公司的产品 PreTube 一样,采用了神经网络算法。不同的是,PreTube 是一款高级磁带饱和插件,模拟三种不同的话放模型,且售价 47 欧元,PreFET 则专注于单个晶体管话放模型。
因此,PreFET 和 PreTube 没有像大多数其他饱和度插件一样,使用电路建模或波形整形,而是利用机器学习来训练神经网络,以尽可能精确地匹配和模拟硬件的行为。这意味着算法可以动态地响应输入增益,用户可以控制信号的饱和度。 PreFET 还具有输入增益控制和过载旋钮,以及旁通开关。
PreFET 支持单声道和立体声处理。支持四种采样率设置(44.1kHz、48kHz、96kHz 和 192kHz)。该插件听感非常好,可以相当精确地模拟晶体管话放的声音染色。PreFET 就算在较低的增益设置下,也可以清晰的解决峰值问题,还不会有听感失真的问题;高增益设置更能还原模拟风格的失真效果。
但是 PreFET 的 CPU 使用率很高,所以比较适合在总轨上使用或离线渲染,在分轨上把 PreFET 当饱和器使估计是不行的。Accentize 声称已对其插件进行了优化以降低 CPU 消耗,但是神经网络处理核心导致其 CPU 占用率低不到哪去。
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