Türk teknoloji girişimi Artera DSP (Artera Digital Sound Products) tarafından geliştirilen GigFast, mobil platformlar da dahil olmak üzere gitar tonlarını şekillendirmek için yeni amfi modelleyicisini tanıttı.
Artera DSP kimdir?
Tamamı profesyonel ve 20 yıl üstü tecrübeye sahip müzisyenlerden oluşan Artera DSP, aynı zamanda teknoloji girişimleri konusunda da oldukça deneyimli. 10 yılı aşkın süredir gerçek zamanlı ses/video işleme üzerine uygulama ve oyun geliştiren ekip, bu tecrübelerini üzerinde çalıştıkları GigFast uygulamasına yansıtarak, yapay zeka destekli amfi modelleme teknolojisini mobil platformlar da dahil olmak üzere tüm platformlarda kullanılabilir kılıyor. Ayrıca bu teknolojide parametrik modelleme tekniği kullanarak amfi modelleyen Artera DSP, parametrik amfi modellerine öncülük etmiş, kullanıcı ve editörlerden oldukça olumlu geri dönüşler almıştır.
Neural Amfi Modelleme Nedir?
Neural Amfi Modelleme (Neural Amp Modeler, kısaca NAM), gerçek amfilerin özelliklerini ve ses karakteristiklerini birebir olarak dijital ortama taşıyabilmek için geliştirilmiş, dijital sinyal işleme ve makine öğrenimi tekniklerinin birlikte kullanıldığı yapay zeka destekli bir teknolojidir. Bir amfinin dinamiklerini ve nüanslarını yakalayarak, bunları dijital ortamda orijinaline sadık bir şekilde yeniden üreten bu teknoloji, ses kalitesi ve gerçekçiliği sebebiyle dünyada sektör liderleri ile birlikte anılarak bir endüstri standardı olmaya başlamıştır.
Parametrik Amfi Modelleri Nedir?
Parametrik modelleme, bir amfinin yalnızca sabit durumunun modellenmesinden ziyade, üzerinde bulunan çeşitli knob ve switch gibi ses karakteristiğini dinamik olarak değiştirmeye yarayan kontrollerin de modelleme esnasında yapay zeka tarafından öğrenilmesidir. Normal modellemede yapay zeka tek bir örnek kullanarak amfiyi modellerken, parametrik modelleme tekniğinde amfi üzerindeki kontrol sayısına bağlı olarak yüzlerce farklı örnek kullanmak gerekebilir. Artera DSP, NAM teknolojisinde parametrik modelleme tekniğini kullanarak amfi modelleyen dünya üzerindeki ilk şirket olmuştur.
Parametrik Amfi Modellerini Farklı Kılan Nedir?
Parametrik olmayan modeller amfi kontrollerinin ve ayarlarının sabit bir hali üzerinden oluşturuldukları için, bu tür modeller kullanılırken amfi üzerinde değişiklik yapmak mümkün değildir. Bu sebeple, parametrik olmayan modeller amfi üzerindeki bir değişikliği simüle edebilmek için DSP (Digital Signal Processing) temelli harici ses efektleri kullanırlar. Bu efektler, modellenen amfinin karakteristiğinden ve dinamiğinden tamamen bağımsız olarak, sesi sabit bir şekilde biçimlendirirler. Parametrik modeller ise amfinin tüm kontrollerini ve ayarlarını ayrı ayrı öğrenecek şekilde oluşturulurlar. Bu sayede, amfinin kendi karakteristiğini ve gerçekçiliğini birebir koruyarak amfi üzerinde değişiklik yapmak mümkün olur.
GigFast’in Farkı Nedir?
GigFast, Parametrik Neural Amfi Modelleri kullanarak kontrol, gerçekçilik ve dinamiklik vadediyor. Çok kanallı parametrik modeller, geniş bir tonal aralığı kapsar ve kullanıcılara her kanalda ayrıntılı amfi ayarlamaları yapma imkanı tanır.
GigFast Özellikleri Nelerdir?
- Çok Kanallı Parametrik Neural Amfi Modelleri: Geniş bir tonal palete sahip dört adet çok kanallı parametrik amfi modeli.
- Harici NAM Modeli Yükleme: Benzersiz gitar tonları için dışarıdan NAM modelleri yüklenebilir.
- Gelişmiş Ses Efektleri: Uygulamaya entegre Overdrive, Noise Gate, EQ ve Reverb efektleri vardır.
- Dahili Kabin Simülatörü: EQ filtreleri ve dikkatlice tasarlanmış dahili kabin IR’ları kullanılabilir.
- MIDI ve Otomasyon Desteği: MIDI ve otomasyon ile kesintisiz olarak ton ve ses değiştirilebilir.
- Düşük Kaynak Kullanımı: İşlemci kullanımı %50 oranda daha az kaynak kullanacak şekilde optimize edilmiştir.
- Düşük Gecikme Optimizasyonu: Uzun süreli canlı performanslar için düşük gecikme üzerine optimize edilmiştir.
- Cross Platform: Hem bilgisayarlarda hem de mobil cihazlarda uygulama ve plugin olarak çalışmaktadır.
- AUv3 Desteği: Tüm büyük DAW’lar ile tamamen uyumludur.
- Sürekli Güncellemeler: Düzenli olarak yeni ses efektleri, Neural Amfi Modelleri ve kabin IR’ları sunulmaktadır.
