J.A.R.V.I.S

Il Deep Learning imita gli amplificatori per chitarra

Il deep learning si sta sviluppando in maniera sempre più consistente in moltissime applicazioni, dagli algoritmi di Facebook contro il terrorismo, addirittura alla scrittura di codice sorgente. E non si è fermato qui. Dei ricercatori della Finland’s Aalto University hanno sfruttato il deep learning proprio per emulare con precisione il suono di alcuni dei più famosi amplificatori per chitarra.

Lo stesso team aveva già fatto qualcosa di molto simile in precedenza. Avevano cercato di riprodurre alcuni effetti distorsori per chitarra. Anche se la distorsione vera è propria è difficile da riprodurre in maniera molto fedele perchè il segnale si comporta in modo molto particolare. E proprio per questo motivo non avrebbero mai pensato di poter emulare addirittura gli amplificatori.

Come è stato possbile simulare il suono degli amplificatori tramite deep learning

Come molti sapranno già, il deep learning è un ramo del machine learning e dell’intelligenza artificiale. In modo più specifico, è un insieme di tecniche che si basa su reti neurali artificiali organizzate in più strati. Ogni strato calcola i valori per quello successivo affinché l’informazione venga elaborata in maniera sempre più completa. Gli amplificatori per chitarra sono un insieme di circuiteria quasi sempre analogica, ed è per questo che sembrava difficile simulare in modo preciso il suono di un amplificatore.

Uno specifico circuito di un amplificatore poteva essere accuratamente simulato usando delle tecniche di modellazione dei circuiti. Ciò che ne usciva fuori però, richiedeva una grande capacità computazionale. Un modo alternativo invece, può essere quello delle blackbox, in cui vengono semplicemente replicati input ed output senza curarsi di ciò che ci sia all’interno. E ciò che è stato fatto è qualcosa di molto vicino alle black-box.

Come sono stati emulati gli amplificatori tramite deep learning. credits:TechXplore

Quali sono gli amplificatori simulati?

Il modello di un amplificatore digitale è stato creato usando una rete neurale. Si è registrato l’audio di un determinato amplificatore e si è poi usato per insegnare alla rete neurale come comportarsi per simularlo. Per il momento sono stati due gli amplificatori protagonisti di questo esperimento: il Blackstar HT5 Metal ed il Mesa Boogie Express 5:50+. Entrambi sono stati simulati usando semplicemente un PC con una chitarra collegata ad esso.

Uno dei due amplificatori simulati tramite deep learning

Tutto ciò potrebbe evolvere in maniera molto rapida. Probabilmente in un futuro non molto lontano tutti i musicisti potrebbero usare semplicemente un PC per andare a suonare. Rimane da vedere se i puristi della chitarra sono disposti ad affidarsi alla tecnologia anzichè ai loro cari amplificatori a valvole o transistor.

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Gianmarco Porcile