こちらの商品は【Recording Proshop Miyaji (RPM)】の取り扱い商品です。
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【製品概要】
滑らかなハイパス / ローパスを誇るEQプラグイン
『TUBE FILTER』は、主にハイカットとローカットを担当するEQ プラグインで、『TUBE BELL』と『TUBE SHELF』の機能を補完します。ハイカットはローカットほどミキシングで一般的に使用されませんが、『TUBE FILTER』のハイカットは、その独特のスムーズで自然な特性により際立っており、必要に応じてサウンドを「暗くする」ための優れたツールとなります。
【製品特徴】
■AIハードウェアシミュレーション・プラグイン・シリーズ「Deep Vintage」
Deep Vintageシリーズは、AIの力を活用し本物のハードウェアをシミュレートするプラグイン群です。人間の耳のチューリング・テストに耐え得るマシンであり、ヴィンテージ機材の真の「魂」を忠実に捉えています。
Three-Body Tech 独自開発のアナログ・エフェクト・プロセッサーのシミュレーションに特化した機械学習技術「APNN（Audio Processing Neural Network）」によって、完全なリアルタイム処理を保ちながら、伝説的なハードウェア・モデルに最も近いリスニング体験を保証します。
■APNN（Audio Processing Neural Network）2.0
これまで、THREE-BODY TECH 社ではフィジカル・モデリング、コンボリューションなど数多くのエミュレーション技術に触れてきました。どのような技術を用いようとも、THREE-BODY TECHの究極の目標は一貫しています。それは「実世界のデバイスのサウンドを可能な限り忠実に再現すること」です。
THREE-BODY TECH 独自の APNN (Audio Processing Neural Network) 2.0 によりトレーニングされた Deep Vintage は、オリジナルのハードウェアと区別がつかないほどのリスニング体験を実現します。
APNNはオーディオ処理に最適化されたニューラルネットワークで、大量のオーディオ処理モジュール（EQ、コンプレッサー、オーバードライブなど）の組み合わせで構成されています。トレーニングプロセスでは、APNN 2.0とハードウェアに同じオーディオが入力され、APNN 2.0はハードウェアが入力信号を波形とスペクトラムの双方の次元でどのように変化させるか学習します。モデルとなるハードウェアのエッセンスを取り込むために、ハードウェアとAPNN 2.0の出力差が小さくなるまで、その構造とパラメーターを自動的に調整します。つまり、十分にトレーニングされたAPNN 2.0インスタンスは、ソースハードウェアのダイナミック特性とトーン特性の両方を捉えることができるようになります。
最終的にAPNNは、約-40dB～-75dB（ハードウェア・モデルによる）の誤差で位相キャンセルを達成します。同じハードウェア・モデルの異なる製造ロット間のばらつきさえ凌駕する、この例外的なレベルのエラー・コントロールにより、APNNは人間の耳を「欺く」ことができると自信を持って言うことができます。
APNN 2.0のインスタンスがトレーニングを完了した後、THREE-BODY TECH は厳格なヒューマンテストを実施し、チーム全員がABXテストに合格するまで調整を続けました。DAWの中で、APNN 2.0を搭載したプラグインほど本物のハードウェアに近いものはありません。
※動作環境などの最新情報につきましては、メーカー及び代理店の公式HPをご確認ください。
※ソフトウェア製品という性質上、製品納品後のキャンセルはできかねますので、ご了承ください。
※こちらの商品はソフトウェア音源となり、実際の楽器ではありません。
