Un estudio del Aalto Acoustics Lab demuestra que las simulaciones digitales de amplificadores de guitarra pueden sonar como si fueran reales. Las implicaciones son que a medida que los modelos de software continúan mejorando, pueden reemplazar los amplificadores de guitarra analógicos tradicionales, que son voluminosos, frágil y caro.

Muchos amplificadores de guitarra y efectos de distorsión populares se basan en circuitos analógicos. Para lograr la distorsión deseada de la señal de guitarra, estos circuitos utilizan componentes no lineales, como tubos de vacío, diodos o transistores. A medida que la producción musical se digitaliza cada vez más, la demanda de emulaciones digitales fieles de efectos de audio analógicos está aumentando.

El profesor Vesa Välimäki explica que este es un desarrollo emocionante en el aprendizaje profundo, 'Las redes neuronales profundas para el modelado de distorsión de guitarra se han probado antes, pero esta es la primera vez donde los oyentes de prueba a ciegas no podían distinguir la diferencia entre una grabación y un sonido de guitarra distorsionado falso. Esto es similar a cuando la computadora aprendió a jugar al ajedrez por primera vez ”.

El principal objetivo del campo del modelado virtual analógico (VA) es crear emulaciones digitales de estos sistemas analógicos que permitan voluminosos, equipos analógicos costosos y frágiles que se reemplazarán por complementos de software que se pueden usar en una computadora de escritorio o portátil moderna.

Los circuitos de un amplificador específico se pueden simular con precisión utilizando técnicas de modelado de circuitos, pero el resultado es a menudo un modelo demasiado exigente desde el punto de vista computacional para el procesamiento en tiempo real. Adicionalmente, se debe crear un nuevo modelo para cada amplificador que se modela, y el proceso es intensivo en mano de obra.

Un enfoque alternativo para el modelado VA es el modelado de "caja negra". El modelado de caja negra se basa en medir la respuesta del circuito a algunas señales de entrada y crear un modelo que replica el mapeo de entrada-salida observado. El estudio del que proceden estos resultados, se basó en la red neuronal convolucional WaveNet.

El modelo de amplificador digital se crea utilizando una red neuronal profunda. El audio se graba desde un amplificador de guitarra 'objetivo', y este audio se usa para entrenar la red neuronal profunda para simular ese amplificador de guitarra.

Alec Wright, un estudiante de doctorado, centrarse en el procesamiento de audio mediante el aprendizaje profundo dice:«Las pruebas se realizaron para validar el rendimiento de modelos que emulan los amplificadores de válvulas Blackstar HT5 Metal o Mesa Boogie Express 5:50+. Los modelos se crearon con un enfoque en el rendimiento en tiempo real, y todos ellos se pueden ejecutar en tiempo real en una computadora de escritorio ”.

Todo esto significa que en un futuro próximo, Todo lo que un guitarrista tendrá que hacer es conectarse a su computadora portátil que ejecuta el complemento neuronal profundo, y un sonido de amplificador de guitarra vintage completamente convincente saldrá de los altavoces.

Queda por ver si los puristas de los amplificadores de guitarra estarán dispuestos a desprenderse de sus amados equipos, pero esta innovación allana el camino para que cualquier entusiasta del audio obtenga digitalmente el sonido de guitarra deseado, ya sea un Marshall, Naranja, Defensa, O algo más, en la carretera o en el estudio.