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AIDA-X

ギター&ベースプレイヤーのための最も多用途なAIモデルプレーヤー

リアルなサウンド、リアルな質感

ニューラルモデルは、高度な機械学習技術でオーディオデータを処理することで、従来のモデリングと比べて、音質を大幅に向上させることができるAIモデルです。
これにより、臨場感、豊かさ、ディテールをよりリアルすることができます。

柔軟性

ユーザーは、さまざまなニューラルモデルを簡単にロードして再生することができるため、さまざまなオーディオ処理技術を試し、従来のオーディオプラグインでは不可能だったユニークなサウンドを作り出すことができます。

使いやすさ

モデルごとに最適なセッティングができるよう、モデリングされた音色をスマートにコントロールできます。
さらに微調整が可能な拡張コントロールも用意されています。

AIDA-Xは、MOD Audioのエコシステムに
新たなレベルの音質、柔軟性、使いやすさをもたらすニューラルモデル・プレーヤーです。

aidadsp-lv2 aida-x screenshot

MOD DWARFおよびPC/Mac/LINUX用に無料で利用可能。

頑丈なスタンドアローンデバイスと一緒に、ニューラルパワーをステージへ。

Audio Plugin

デスクトップやノートブック上で、無償利用できます。
AIDA-Xは無料のオープンソースソフトウェアです。

Using AIDA-X

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ハイクオリティモデル

素晴らしい音質と使いやすさを提供する象徴的なアンプをプロフェッショナルによってキャプチャしたモデルがPlugin Shopで入手できます。

これらのプラグインは、異なるゲイン設定の複数のキャプチャから綿密に学習された高度な複合モデルを使用しており、
モデル内部で実際のゲイン調整が可能です

さらに、これらのプラグインには複数のクオリティレベルモデリングが含まれており、CPUやニーズに応じてモデルの重さを変更できます。

JCVMプラグインは、ハイゲイン・ディストーションとパワー・コードのアタックがお好きな人には、素晴らしいマッチングになるはずです。伝説的なMarshall JVM410H*アンプヘッドをモデルにしたこのプラグインは、比類ない汎用性をもたらします。5つのチャンネルを備え、原始的なクリーン・トーン、クラシックなクランチ、灼熱のリード・トーン、骨を砕くようなディストーションを簡単に切り替えることができます。

高い評価を得ているEgnater Tweaker 40*アンプをベースにしたこのプラグインは、その物理的なアンプの多様性と適応性の本質を完璧にとらえました。きらびやかなアメリカン・クリーンからブリティッシュ・オーバードライブ、さらにはブルージーなツイード・オプションまで、切り替え可能なボイシングを備え、TWEAKERプラグインを使用すれば好みのトーンを簡単に設定できるはずです。

卓越したトーンの豊かさ、多用途性、ヴィンテージの魅力で知られる名高いFender Vibrolux*アンプからインスピレーションを得たVIBROは、このアンプを真に特別なものにしているエッセンスを忠実に再現しています。

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*製品名および商標はそれぞれの所有者に帰属し、MOD AudioおよびAIDA DSPへの関連性や提携関係を示唆するものではありません。これらの製品名および商標はプラグインの開発中にサウンドの参考として使用したモデルを明らかとすることを唯一の目的としています。

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自分だけのモデルを作る

AIDA-Xの最もクールな機能の1つは、実際のコーディングを必要とせず、実際のギアから新しいモデルを生成できることです。

ステップ・バイ・ステップのチュートリアル・シリーズが用意されていますので、アンプやペダルのクローン作成に必要なのは、サウンドカード付きのコンピューターだけです。

Guide: AIDA-X Training with Colab

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. モデル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. モデル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! Further Documentation Lastly 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。 Subscribe to our…

Guide: Capturing a Guitar Amplifier

この投稿は、ニューラルモデリングガイドの延長線上にあるものです。プロセス全体の詳細については、総合ガイドのページをご覧ください。 ギターアンプのサウンドを正確にシミュレートするAIモデルを作成するためには、サウンドを綺麗にキャプチャすることが重要です。 この記事では、シングルアンプヘッドとコンボモデルの両方を生成するために、ギターアンプの音をキャプチャするプロセスについて説明します。 クラシックアンプ2台のキャプチャ例、配線図、写真、AIモデル学習用の各種入力信号が入ったinput.wavファイルなどを共有します。 The end result: アンプヘッドの出力とキャビネットの出力をキャプチャすることで、ギターアンプをシミュレートするAIモデルを、アンプヘッド単体のモデルとアンプとキャビネットの組み合わせのモデルの2種類作成することができます。 これらのモデルをトレーニングするために、2セットのオーディオファイルが必要です。1つ目のセットには、キャプチャー信号(ギターのドライ音)とアンプヘッドを通過した後の音が、2つ目のセットには、アンプとキャビネットの両方を通過した後の音が含まれています。 これらのオーディオファイルは、AIモデルを学習させ、リアルなアンプサウンドを生成するための入力ファイルとターゲットファイルとして機能します(ギターサンプルは2:58~から)。 The input.wav file: input.wavファイルは、ギターアンプをシミュレートするAIモデルを学習させるために重要な要素です。このファイルは、target.wavと一緒にモデルに与える「ドライ信号」として機能し、シミュレーションしたいアンプの特性を学習させることができます。 入力ファイルは、ギターアンプのキャプチャープロセスで重要な役割を果たします。アンプの音をキャプチャーする際に、入力信号として使用するファイルです。一般的に、入力ファイルが多様であればあるほど、より多くのアンプのダイナミクスをキャプチャすることが可能になります。 Download input.wav 今回ご紹介する入力ファイルは、アンプのダイナミクスを可能な限り捉えるために、ドライなエレキギターの音声だけでなく、他の音声信号も含めて幅広い信号をカバーしています。最初の部分は、NAMプロジェクトのinput.wavファイルからインスパイアされています。 必要な機材: ギターアンプ: サウンドフォームをキャプチャしたいアンプ。 コンピューター:キャプチャー信号を送信し、リアンプされた信号を記録する。 オーディオインターフェイス:コンピュータとオーディオソースを接続する。 リアンプボックス:サウンドインターフェースとAMPの入力間のインピーダンスを合わせます。また、バッファーを搭載したギターペダルを使用する方法もあります(推奨しません)。この選択肢にはデメリットがあります。例えば、このビデオでは、リアンプボックスの代わりにBossペダルを使用する方法を紹介しています。 DI : パワーアンプからキャビネットの前に信号を取り出すことができます。 MIC(コンボモデルの場合):キャビネットの出力音を録音するためのものです。 ケーブル類:セットアップの各要素を接続するためのものです。使用する機器に応じて、適切なタイプのケーブルを選択してください。 以下、一覧の一例です: – 2x スピーカーケーブル AMPからDI、DIからキャビネット – XLRまたはジャックケーブル(お使いのDIによって異なる場合があります): DIからオーディオインターフェース入力1へ – TRS-XLRケーブル(お使いのReamp Boxによって異なる場合があります): オーディオインターフェイス出力からReampBoxへ – TSジャックケーブル リアンプボックスからAMP入力 – XLRケーブル:…

Neural Modeling Overview

ニューラルモデリングとは? ギター機器におけるニューラル・モデリングとは、アナログアンプやエフェクターをデジタル化するために、人工的なニューラルネットワークを使用することを指します。様々な入力信号に対する様々なアンプ回路やエフェクターの応答をニューラルネットワークに学習させることで、オリジナルのハードウェアの挙動を限りなく正確にシミュレートしたモデルを作成することができます。 この技術は、歪みペダル、オーバードライブペダル、ファズペダルなど、さまざまなギターアンプやエフェクターに適用することができます。出来上がったデジタルモデルは、デジタルオーディオワークステーション(DAW)、スタンドアロンソフトウェアプラグイン、またはMOD Dwarf内で使用することができ、オリジナルハードウェアの音や音色を再現した本格的なギタートーンに仕上げることができます。 ニューラル・モデリングは、クラシックなギターアンプの高品質なデジタル・バージョンを作成し、レコーディングやライブ・パフォーマンスで使用できるため、音楽業界ではますます人気が高まってきています。また、デジタルアンプやエフェクターは、ミュージシャンの好みに合わせて簡単に調整・変更できるため、ギターのサウンドをより柔軟にコントロールすることができます。 どんなサウンド? この技術を使用した製品 この技術は、音楽業界やギターテック業界において、ますます普及し、使用されるようになってきています。ここでは、ニューラル・モデリングとAIを活用した製品をいくつかご紹介します。 AIDA-X MOD Dwarfに組み込んで、DAWのVSTとして、あるいはデスクトップ版としてスタンドアロンで使用できる、新しい新興のオープンソースプラグインです。AIDA-Xは、ユーザーが自分のモデルをトレーニングできるツールを通じて、ギターアンプの世界におけるAIの利用をスタンダードにします。 NAM Neural amp modelerはオープンソースプロジェクトで、AIモデルを実行するプラグインです。NAMは、ユーザーが独自のモデルをトレーニングできるツールを通じて、ギターアンプの世界でもAIの利用をスタンダード化しています。 ToneX Neural DSP 今すぐ試す! AIDA-Xのお知らせページをご覧いただくか、こちらからオンラインでプラグインをお試しください! また、MOD DwarfでのAIDA-Xの使い方を紹介するビデオもあります ご自身でモデルを作りたいですか?MOD Dwarfで使用したいですか? ここでは、アンプやペダルなどの機材をキャプチャーし、それをシミュレートするAIモデルをトレーニングする方法を学ぶことができる、包括的なニューラルモデリングガイドをご紹介します もっと詳しく? トレーニングしたモデルやトレーニングのヒントを共有するフォーラムをご覧ください forum.mod.audio/c/neural…

Community Exchange

MODコミュニティはとても活発で、フォーラムが主な集まりの場となっています。
あなたのクローンを共有し、他のユーザーからモデルを試してみましょう。
モデルトレーニングについて議論し、モデリングスキルを磨く。
巨大なモデルリポジトリの構築を支援します。

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