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GR７
Fire Seeker (ICM) イギリス製のクラシック・アンプを改造した、アメリカ製ハンドワイヤード・アンプ。
現代的なメタル・トーンから驚くほどクリーン。Fire Breatherの兄弟的な立ち位置にある
Jump: 定番として知られるJumpのサウンドは、英国製アンプ特有の滑らかで歌い上げるリードサウンドに適しています。Matched Cabinetがアンプを完璧に補い、ロックサウンドの即戦力
Red Fuzz (ICM): 定番のファズサウンド用に設計されたディストーションペダルで、もともとは壊れた回路やスピーカーを使うことで実現していたサウンドです。
Skreamer: この暖かく滑らかなオーバードライブは、リズムギターやシルキーでクリアなリードに最適です。
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RIG 6 のインテリジェントサーキットモデリングの舞台裏
この先駆的な技術がニューラル ネットワークとアルゴリズムをどのように使用してギター アンプに歌を歌わせるかをご覧ください。
テクノロジーに少しでも興味があるなら、機械学習の最近の影響に間違いなく気づいているでしょう。交通警報から翻訳まで、あらゆる種類の AI を活用したツールが、幅広い業界で何が可能かを急速に再定義しています。
しかし、音楽制作は、新しい技術変化のこのような大規模な採用には多少抵抗することがよくあります。今日に至るまで音楽プロデューサー (特にギターを弾く人) の間で激化している「アナログ対デジタル」の議論を考えてみましょう。市場にはアナログ回路のデジタルバージョンが氾濫しているが、多くのギアマニアは、これらのレクリエーションのうち、ハードウェアの同等品の暖かさと特徴を真に再現できると主張できるものはほとんどないと主張している。
ソフトウェア エンジニアの Boris Kuznetsov、Fabian Esqueda、Julian Parker によって構築されたインテリジェント回路モデリングは、これら 2 つの領域のありそうもない交差点を表しています。これは、人工ニューラル ネットワークをトレーニングして、アナログ ハードウェアの内部動作を詳細に表現するアルゴリズムを生成する手法です。
GUITAR RIG 6 PROの最近のリリースでは、新しいテクノロジーを使用して構築された最初のアンプである Bass Invader、Chicago、Fire Breather が導入されました。そこで、私たちはそれについて詳しく知るために開発チームに話を聞きました。
過去
ICM 技術の何が特別なのかを十分に理解するには、より伝統的な回路モデリング手法をいくつか見てみると役立ちます。これらは大きく「ブラックボックス」と「ホワイトボックス」の2つに分類できます。
「ブラック ボックス回路モデルの考え方は、入力と出力の間で何が起こるかではなく、入力と出力のみを実際に考慮するということです」と Julian 氏は説明します。「その効果を生み出す実際のメカニズムを気にせずに、サウンドがどのように影響を受けるかを再現することを目指しています。」
Fabian 氏はさらに、「プリアンプ、真空管ディストーション、フィルタリングなど、アンプ内部の回路を構成するさまざまな要素の近似値を構築し、それらを組み合わせることができます。問題は、これらのさまざまなコンポーネントが相互に作用する方法を実際に把握していないことです。」
ハードウェア アンプを構成するすべてのトーン コントロール、真空管、その他のさまざまな部品には、アンプ全体のユニークなキャラクターの鍵となる相互の物理的な関係があります。これらの関係は、再生されるサウンドの種類とアンプのさまざまなコントロールの設定に応じて、継続的に進化し、変化します。これらの関係や動作を詳細に再現することは非常に困難であり、サウンドの重要な要素が失われる可能性があります。
「ホワイト ボックス モデリングはその逆です」とジュリアンは続けます。「プロセスを複製することに完全に焦点を当てており、その背後にあるメカニズムをより深く理解する必要があります。しかし、従来の方法でギターアンプの完全な回路シミュレーションを行うのは、信じられないほど専門的な膨大な作業です。何ヶ月もかかることもあります。」
さらに、Fabian 氏が指摘するように、理論や回路図だけでは、ハードウェア機器のサウンドがどのように聞こえるかについて常に完全に説明できるわけではありません。「すべての計算を計算したとしても、アンプがどのように設計されているかを示す方程式は、そのサウンドのすべてを必ずしも説明しているわけではありません。同じメーカーとモデルの 2 つのアナログ シンセサイザーは、同じ設計であっても、それぞれわずかに異なるキャラクターを持つことがあります。それがハードウェアの美しさです。」
ジュリアンはそれを簡単に言います。「チューブのようなものについて話しているとき、数学的モデルだけでは必ずしも十分であるとは限りません。」
したがって、どちらの方法で行っても、アナログ機器をユニークなものにする特性を捉えるという点では、従来の形式の回路モデリングでは十分ではありません。インテリジェント回路モデリングを開始します。
現在
「ICM の開発は、CRUSH PACK エフェクト シリーズの DIRT に取り組んでいた 2017 年末に初めて始まりました」と Julian 氏は説明します。「DIRT のインスピレーションとなった回路をモデル化するプロセスには、直接解くことができなかったこの特にトリッキーな数学方程式が含まれていました。よくあることですが、先に進むには反復する必要がありました。つまり、パズルの答えについて知識に基づいて推測し、うまくいくものが見つかるまでその推測を改良し続ける必要がありました。このとき、私たちは機械学習システムをトレーニングしてそのプロセスを実行するというアイデアを思いつきました。」
「そこから、私たちは方程式全体をモデル化し、最終的には回路全体をモデル化する技術を開発しました」と Fabian 氏は続けます。「その時点で、私たちは本当に革新的なことをやっていることに気づき、その作品を正式に公開し、同時に特許を申請することにしました。」
研究チームは、2019年9月に英国バーミンガムで開催された第22回デジタルオーディオ効果国際会議で研究結果を発表した。科学的な関心をお持ちの方は、この学術論文から完全な発見にアクセスできます。(警告: 本格的な数学が含まれています。)
学術研究の当初の焦点はシンセフィルターといくつかのディストーションユニットのエミュレーションでしたが、GUITAR RIG 6 PRO の勢いが高まり始めると、新しいテクノロジーをギターアンプに適用するのが理にかなっていました。プロジェクトの開発は2020年まで続いたが、コロナウイルスのパンデミックによって物事が停止する可能性もあったが、ボリスは作業を継続できるようアパートに実験室を建設し、居住スペースを真空管、コンデンサー、コンデンサーの開発に明け渡した。さまざまに分解されたブティックアンプやクラシックアンプのワイヤー。
「当時の真のヒーローはボリスでした」とファビアンは言う。「私たち全員がロックダウンしている間、彼は多くの測定を自分で行いました。それがなければ、発売に間に合うようにプロジェクトを完了することはできませんでした。」
ボリスはプロセスについてさらに説明します。「地図上の地点 A から地点 B に移動するようなものだと考えることができます。どこから出発し、どこに行きたいかはわかっていますが、旅の途中で通過する場所はまだわかりません。そのため、アンプの入力と出力だけでなく、「状態」と呼ばれるアンプ内部のさまざまな重要なポイントでも電気測定を行います。これらの状態は地図上の欠落点に似ており、電気システム全体のダイナミクスについて知る必要があるすべてを教えてくれます。」
「私たちは、入力データ、状態データ、出力データといった大量のデータを収集するために、プローブと測定装置を高電圧アンプに組み込みました」とフェビアン氏は付け加えます。「これらの測定値をすべて取得したら、それを設計した人工ニューラル ネットワークに与えます。取得した測定値が特定の出力を生成するはずであることがすでにわかっているため、ソフトウェアはすべての数値に適合するアルゴリズムを見つけることができます。まず、推測によってこれを行います。最初はほぼ確実に推測が間違っていますが、どんどん正解に近づくまで改良を続けます。最終的には、アンプのモデリングに使用できるソリューションに到達します。」
最新のグラフィックス処理装置の速度のおかげで、チームが構築したプログラムは、数千もの考えられる解決策を同時に、数分の一秒でチェックできます。ニューラル ネットワークが各アンプの最終的なアルゴリズムを生成するのに数週間かかるため、単純に膨大な量の作業が必要になります。ツールとしての機械学習の開発は 50 年代に始まりましたが、コンピューターがこのプロセスを可能にするほど強力になったのはここ数年のことです。
ファビアン氏は次のように説明しています。「アナログ回路エミュレーションについては何年にもわたって多くの研究が行われてきましたが、機械学習が私たちの分野で大きな話題になり始めたのはごく最近のことです。したがって、私たちにとって、それは正しい場所にいたということです」正確な時に。"
では、ICM はアンプのサウンドにどのような影響を与えるのでしょうか? ジュリアンは、この非常に重要な質問について考察します。「古いモデリング技術では、適切なサウンドを得るには、調整やチューニングという広範なプロセスが依然として必要です。機械学習システムが考え出すアルゴリズムは非常に正確なので、私たちがそれを行う必要はもうありません。それが大きな違いです。」
「実際、ニューラルネットワークは、私たちが気付かないかもしれないアンプの特性の側面を見つけ出します」と彼は付け加えました。「例えば、特定の周波数でのフィードバックなど、アンプのエミュレーションで「問題」に遭遇したこともありますが、実際には実際のアンプも同じことをしていることがわかりました。私たちがそのようなものを意図的にプログラムすることは絶対にあり得ませんし、現実には、アルゴリズムが検出する同様の欠陥が他にも何百もあるでしょう。」
ジュリアンが観察しているように、アナログ機器の本当の魔法を生み出すのは、間違いなくこれらの予測不可能な特性です。「機器の一部が、そのように設計されていないものに対して興味深い反応を示すとき、それは多くの場合、物事がエキサイティングになり始めるときです。」
言い換えれば、ICM は、クラシックなハードウェア ギター アンプに期待される甘美な暖かさ、アグレッシブなパンチ、独特のグリットなどをすべてピックアップし、前例のないレベルの精度で再現します。
未来
GUITAR RIG 6 PRO には、ICM を使用してモデリングされた 3 つの新しいアンプが搭載されていますが、これはプロジェクトの結論というよりも、高品質エミュレーションの新たな始まりにすぎません。
「すべての計算や調整を自分たちで行う必要がないため、ニューラルネットワークが機能している間に他のアンプや回路を測定することができます」とフェビアン氏は指摘します。「これは、以前よりもはるかに多くのアンプをパイプラインに入れることができることを意味します。これは、GUITAR RIG 6 PRO のユーザーにとって非常にエキサイティングなことです。」
「私たちは単にギターアンプを作りたいわけでもありません」とジュリアンは明かします。「私たちは今、新しいアンプを開発中ですが、その後はおそらくディストーションペダルをいくつか作ることになり、最終的にはシンセフィルター、コンプレッサー、EQ、プリアンプなどを作ることになるでしょう。それ以外は素晴らしいですね。”
さらに、ICM は、チームが機械学習アプローチで実行できることの制限ではありません。これまでのところ、非常に人気の高いアナログ機器のデジタルエミュレーションを可能にする上で非常に効果的ですが、チームが開発したテクノロジーの背後にある基本原理は、他のあらゆる状況にも適用できます。ファビアンは、将来に向けた大胆なビジョンを次のように示しています。この技術の開発中に多くのスキルと知識が取得されました。将来的には、それを他のNI製品にも導入できる可能性があります。」
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