Главная » VST плагины » Сведение и мастеринг |
Baby Audio - TAIP 1.0.0 VST, VST3, AAX, AU WIN.OSX x86 x64 - биткрашер
28.09.2021, 16:02 | |
Baby Audio - TAIP 1.0.0 VST, VST3, AAX, AU WIN.OSX x86 x64 [09.2021] Дата Выпуска: 09.2021 Версия: 1.0.0 Разработчик: babyaud.io/taip-plugin Сайт разработчика: babyaud Формат: VST, VST3, AAX, AU Разрядность: 32bit, 64bit Таблэтка: присутствует | MORiA \ FLARE Системные требования: Mac OS 10.7 and up including Catalina, Big Sur and Mac M1. PC Windows 7 and up. Размер: 184.9 MB Разогрейте свой звук! TAIP - это наша попытка создать идеальный «магнитофон» для эпохи DAW, сочетающий аутентичный винтажный звук с современным набором функций. Его параметры позволят вам настроить правильный ленточный колорит для любых нужд. Ленточные записи обладают музыкальным качеством, которого часто не хватает цифровым миксам. TAIP привносит это качество в вашу DAW. Это добавит аутентичного аналогового тепла вашим трекам, без необходимости маршрутизировать какой-либо звук за пределы DAW. Плагины ленточного насыщения - не новая концепция. Однако наш метод эмуляции это: вместо использования традиционного DSP мы разработали TAIP на основе алгоритма AI, предназначенного для дешифровки невидимых нюансов аналоговых схем. В результате получается по-настоящему точная эмуляция ленты, интуитивно понятная и креативная в использовании - с некоторыми дополнительными функциями для обеспечения современного рабочего процесса. Используйте TAIP, чтобы привнести немного тепла вашим трекам, или «управляйте им так, как будто вы его ненавидите» в качестве альтернативы вашим плагинам искажения. «AI» - это термин, которым часто злоупотребляют. Но мы верим, что это будущее музыкальных технологий. Его просто нужно использовать искренне и с законной целью. Для проекта аппаратной эмуляции, такого как TAIP, AI предлагает альтернативный - и, на наш взгляд, более верный - подход по сравнению с традиционным методом DSP. Там, где обычная эмуляция DSP повлечет за собой «предположение» о влиянии различных аналоговых компонентов и их взаимозависимостей, мы можем использовать искусственный интеллект / нейронные сети для точной расшифровки звуковых качеств, которые заставляют магнитофон звучать и вести себя так, как он это делает. Это происходит путем подачи в алгоритм различных обучающих данных, состоящих из сухого и обработанного звука, и обучения его определению точных характеристик, составляющих разницу. Как только эти различия будут изучены AI, он может применить их к новому звуку. | |
Просмотров: 2834 | Загрузок: 1259 | Комментарии: 27 | |
Похожие материалы
Всего комментариев: 27 | |
| |