Deep Vintage
带有深度复古灵魂的传奇硬件模拟

Deep Vintage是一套传奇硬件模拟插件，让您沉浸在真正的模拟魔力中。Deep Vintage不仅仅追求真实的电路复制或特定的音色特质，它通过模拟整个声音来在数字世界中再现复古的“灵魂”。深度、光泽、低频饱和…硬件音色的每一个细微之处都可以通过最小的CPU使用和延迟激发出来。

APNN 2.0
通过Three-Body Tech独有的APNN（音频处理神经网络）2.0进行训练，Deep Vintage仅基于声音进行学习，从而创造出与原始硬件无法区分的听觉体验。

APNN 2.0是一种专门用于模拟模拟硬件的神经网络。在训练过程中，APNN 2.0和硬件将输入相同的音频，APNN 2.0将学习硬件在波形和频谱维度上如何改变音频。这意味着经过良好训练的APNN 2.0实例可以捕捉到源硬件的动态和音调特性。以下图表展示了随着训练的进行，APNN 2.0的波形和频谱响应差异逐渐减小，最终与原始硬件的差异无法辨别。请听一下下面的相应演示，了解APNN 2.0如何逐步学习并复制硬件的声音。

在APNN 2.0实例完成训练后，我们进行了严格的人员测试，并进行必要的调整，直到我们的整个团队无法通过ABX测试。这使我们能够自豪地宣布：

在数字音频领域，没有什么比Deep Vintage更接近真实硬件。

Brit 84
受到备受追捧的Brit 73型前置放大器的原型的启发，Brit 84具有额外的频率段、独特的“High Q”模式和额外的低通滤波器。然而，Brit 84不仅仅是Brit 73的“高级版本”，因为每个版本都具有独特的声音特性。

亮点
多重饱和，多级着色
凭借APNN 2.0的强大功能，Deep Vintage模拟的不仅仅是特定的频率响应或着色，还模拟了所有细微的“硬件特质”：动态、空气感、相位变化、管电压下降、变压器的“铁质声音”等等。无论是用于微妙的着色、适度的饱和还是完全压碎整个音频，它的真实表现都会让您忘记它是数字的。

独立谐波控制
在真实的硬件上，谐波的数量在给定的旋钮设置下是固定的。然而，Deep Vintage通过允许独立控制谐波，与所有其他音调特性分离，带来了超现实的灵活性。这使您可以在保持纯净音色的同时调整高驱动设置的声音力量。

低频饱和
音频变压器的“铁质”声音，即轻微的低频底重和饱和，体现了真实硬件的音色特性。Deep Vintage不仅能准确捕捉到这一点，而且还提供了切换这种“铁质”声音的能力，允许您在变压器或无变压器版本之间切换。无论您想要浓厚或清晰的音色，它始终以出色的质量呈现。

重新采样/上采样
几乎所有的音频处理网络都在固定的采样率下运行，但我们通过优化我们的网络使得重新采样成为可能。Deep Vintage中完全重新设计的重新采样算法确保在所有采样率下保持一致的准确性和保真度，使模拟完全与采样率无关。此外，还支持高达8倍的过采样，有效消除任何混叠问题。

EQ共同训练
大多数神经网络只能捕捉硬件的离散状态，因此只能提供有限的EQ组合。然而，Deep Vintage通过额外的EQ模拟支持完全连续的EQ调整。对于具有EQ的模型，“共同训练算法”在微调基于电路的预建模EQ模块的同时，同时学习硬件原型的饱和特性。这使您可以在享受真正的硬件声音的同时，完全自由地调整EQ。

磁带起伏共同训练
磁带起伏是由于磁带传输系统的机械不一致性而引起的音高变化。起伏指的是较慢、更明显的音高波动，而颤音则是一种较快的速度变化形式。

就像EQ共同训练一样，APNN 2.0使用物理模拟的颤音/颤音模拟并与神经网络共同训练。这不仅使神经网络训练的结果听起来更真实，而且使模型化的颤音/颤音效果更接近原始硬件。

可调噪声底噪
Deep Vintage系列模拟了硬件固有的噪声底噪，您可以根据需要调整噪声量。

“复古DAW”模拟
这个按钮受到了大约2000年左右的经典DAW引入的极其微小的改变（小于-140 dB）的启发。虽然这些变化微乎其微，但我们没有忽视它们。您可以根据需要启用或禁用此功能。

低CPU使用率
无需昂贵的云GPU集群，Deep Vintage就像任何其他插件一样在本地运行，CPU使用率极低。您可以轻松地在每个音轨上插入它！

更多功能
• Apple Silicon原生支持
• 撤消/重做
• A/B切换
• 输入/输出电平计
• 单声道模式
• LR/MS处理
• 相位反转
• GUI重新缩放

延迟
26个采样点，44100 Hz下约为0.6毫秒

主页
https://www.threebodytech.com/en/products/deepvintage

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