SEnki-win ｜ 600 MB
Three Body Tech Deep Vintage Collection SEnki-win ：
Three-Body Tech Deep Vintage Brit73 v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage Brit84 v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage GreenAD v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage Nylon v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage TapeM v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage TapeS v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage ThickPre v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage TransformerX v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage TubeBell v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage TubeFilter v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage TubeShelf v1.0.3 SEnki-win
Three-Body Tech Deep Vintage USRack v1.0.3 SEnki-win
Three Body Tech Cabinetron v1.1.3 SEnki-win
Three-Body Tech SpecCraft v1.0.0 SEnki-win
基于人工智能的设备建模插件系列。
Deep Vintage 系列是一系列模拟真实硬件的插件。 利用人工智能的力量，每个 Deep Vintage 插件都忠实地捕捉到了古董设备的真正 “灵魂”。
Deep Vintage 采用了 Three-Body Tech 专有的音频处理神经网络 (APNN)，这是一种专门用于模拟效果处理器建模的机器学习技术。
有什么区别？
我们接触过许多仿真技术：物理建模、卷积……等等。 无论我们使用何种技术，我们的最终目标始终如一：尽可能实现与真实设备相同的最高音质保真度。 APNN 经过精心设计和训练，能够成功完成这项任务，因为它的训练是基于真实硬件设备的音频信号。 Deep Vintage 插件不仅仅是 “理论上正确的电路建模”，也不仅仅基于谐波结构或脉冲响应；它们还旨在模拟真实世界的硬件。 它们能捕捉模拟音频中 100% 的 3D 感觉。
它是如何工作的？
简单地说，APNN 是一个专为音频处理而优化的神经网络，由大量音频处理模块（均衡器、压缩器、过载等）组合而成。 为了抓住硬件模型的精髓，APNN 会自动调整其结构和参数，直到其输出与硬件输出之间的差异逐渐减小。 最终，APNN 可实现约 -40 dB 至 -75 dB 的相位补偿误差信号（取决于硬件模型）。 有了这种出色的误差控制水平，甚至超过了同一硬件型号不同生产批次之间的差异，我们可以自信地说，APNN 能够 “骗过 “人耳。
Brit 73 AI
US Rack AI
Thick Pre AI
Green AD AI
Tape S AI
Tape M AI
主页
https://www.threebodytech.com/en/products/deepvintage
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