AIDA-Xモデルのトレーニングガイドへようこそ。
このブログポストでは、プラグイン「AIDA-X」のカスタムモデルを作成するために必要な知識・作業をご紹介します。
ニューラルネットワークを利用して、ギターアンプやペダルのエフェクトをシミュレートできるAIモデルの作成を目指します。
AIDA-Xのモデル作成は、3つのステップで構成されています:
1. データキャプチャ
クローンしたいアンプやペダルの音を取り込みます。
2. モデル学習
コラボノートを使って、品質仕様に沿ったAIモデルを学習させます。
3. ファイルのエクスポート
AIDA-Xプレーヤーのどのバージョンでも、ファイルを読み込むことができます。また、ファイルを他のユーザーと共有することができます。
1. データキャプチャ
ギターアンプやペダルのエフェクトをシミュレートするAIモデルを作成するには、input.wavとtarget.wavという2つのファイルが必要です。
このデータは、入力信号とそれに対応する出力信号の間のマッピングを学習し、AIモデルを訓練するために必要です。
入力とターゲットの音声ファイルのペアを学習させることで、AIモデルは任意の入力信号に対して、ターゲットのサウンドに近いシミュレーションエフェクトを出力することができるようになります。
input.wavファイルには、エフェクトをシミュレートしたい信号（エレキギターのドライ音など）が入っています。
target.wavファイルには、シミュレートしたいアンプやペダルデバイスの出力信号が含まれています。
例：ターゲットファイルは、Orange MK II Ampの出力です：
ギターのシグナルチェーンのどの部分（歪みペダル、アンプ、アンプヘッド、VSTエフェクトプラグインなど）のモデルを作りたいかによって、そのトレーニングデータ（別名target.wavファイル）を取得するための設定オプションが異なります。
このステップを正しく実行するためのガイドラインと具体的な手順があります。
ここでは、ギターアンプのデータ取得に関するブログ記事「TUTORIAL」をご紹介します。
また、データキャプチャに関するディスカッションは、フォーラムで活発に行われています！
2. モデル学習
クローンを作りたい機材をリアンプしたら、このトレーニング用Colab notebookで、取り込んだデータをAIDA-Xプラグイン内で直接使えるモデルファイルにします。
Colab notebookの利用には、Googleアカウントが必要です。
モデルのトレーニング方法をステップ・バイ・ステップで説明するビデオ(日本語字幕が利用可能です):
3. ファイルのエクスポート
ノートブックからダウンロードしたモデルファイルは、どのプラットフォーム（LV2、VST2/3、CLAP、Desktop standalone）でも、AIDA-Xプラグインで読み込むことができます。
ここでは、MOD DwarfでAIDA-Xを使用する方法についてのチュートリアルを紹介します！
最後に
このフォーラムページでは、ユーザーやコミュニティーのメンバーが、カスタムトレーニングしたモデルやそのサウンド、トレーニング方法やセットアップのヒントなどを紹介しています。
