SGT-DI: NAM-Captures des Ampeg SGT-DI
Holen Sie sich das kostenlose NAM-A2-Pack des Bass-Preamps Ampeg SGT-DI oder das Plugin RedGrooveBass, in dem es schon steckt. Oder hören Sie sich die Captures einfach unten an und laden Sie sie einzeln herunter.
Das Gerät
Ampeg SGT-DI
| Seriennummer | Baujahr | Herkunft |
|---|---|---|
| 21SGD2V7522000062 | 2025 | Entwickelt in den USA, gebaut in China |
- Aufgenommen von
- Darwin's Cat
- Captures
- 22
- Spielt in
- OrbitBass, RedGrooveBass
Ampeg SGT-DI
- Charakter
- an der Grenze zur Verzerrung · Overdrive
| Grit | Voice | Epochen | ESR | Download |
|---|---|---|---|---|
| 7h | SVT | 800 | 0.00109 | Ampeg SGT-DI 7h SVT.nam |
| 8h | SVT | 800 | 0.000913 | Ampeg SGT-DI 8h SVT.nam |
| 9h | SVT | 800 | 0.00122 | Ampeg SGT-DI 9h SVT.nam |
| 10h | SVT | 800 | 0.00127 | Ampeg SGT-DI 10h SVT.nam |
| 11h | SVT | 800 | 0.0025 | Ampeg SGT-DI 11h SVT.nam |
| 12h | SVT | 800 | 0.00247 | Ampeg SGT-DI 12h SVT.nam |
| 13h | SVT | 1000 | 0.00449 | Ampeg SGT-DI 13h SVT.nam |
| 14h | SVT | 1000 | 0.00773 | Ampeg SGT-DI 14h SVT.nam |
| 15h | SVT | 1200 | 0.0104 | Ampeg SGT-DI 15h SVT.nam |
| 16h | SVT | 1200 | 0.012 | Ampeg SGT-DI 16h SVT.nam |
| 17h | SVT | 1200 | 0.0122 | Ampeg SGT-DI 17h SVT.nam |
| 7h | B15 | 800 | 0.000534 | Ampeg SGT-DI 7h B15.nam |
| 8h | B15 | 800 | 0.000528 | Ampeg SGT-DI 8h B15.nam |
| 9h | B15 | 800 | 0.000665 | Ampeg SGT-DI 9h B15.nam |
| 10h | B15 | 800 | 0.000944 | Ampeg SGT-DI 10h B15.nam |
| 11h | B15 | 800 | 0.0013 | Ampeg SGT-DI 11h B15.nam |
| 12h | B15 | 800 | 0.00207 | Ampeg SGT-DI 12h B15.nam |
| 13h | B15 | 800 | 0.00259 | Ampeg SGT-DI 13h B15.nam |
| 14h | B15 | 1000 | 0.00475 | Ampeg SGT-DI 14h B15.nam |
| 15h | B15 | 1000 | 0.00583 | Ampeg SGT-DI 15h B15.nam |
| 16h | B15 | 1000 | 0.00728 | Ampeg SGT-DI 16h B15.nam |
| 17h | B15 | 1000 | 0.00774 | Ampeg SGT-DI 17h B15.nam |
Klangregelung
- Minimum
- Referenz
- Maximum
- Minimum
- Referenz
- Maximum
- Minimum
- Referenz
- Maximum
- -
- 0
- +
- 0
- +
Himmel im Bild: NASA/Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio; Gaia DR2: ESA/Gaia/DPAC
Häufige Fragen
Woher kommen „Great!“, „Not bad!“ und die anderen ESR-Bewertungen?
ESR (error-to-signal ratio) gibt an, wie weit das Modell von der Aufnahme abweicht, an der es gelernt hat: die Energie der Differenz geteilt durch die Energie des Sounds selbst, gemessen an einem Validierungsabschnitt der Aufnahme. Je kleiner, desto näher.
| ESR | Bewertung |
|---|---|
| unter 0.01 | Great! |
| unter 0.035 | Not bad! |
| unter 0.1 | ...This *might* sound ok! |
| unter 0.3 | ...This probably won't sound great :( |
neural-amp-modeler · nam/train/core.py
Ein ESR von 0.01 bedeutet, dass die Differenz 20 dB leiser ist als der Sound selbst; bei 0.005 sind es 23 dB.
Was ist eine Trainingskurve?
Wie sich der ESR des Modells verändert hat, während es lernte. Waagerecht: die Epochen, jede ein Durchlauf des Trainers über die ganze Aufnahme. Senkrecht: der ESR am Validierungsabschnitt nach jeder Epoche, auf logarithmischer Skala.
Zuerst fällt der ESR schnell, dann flacht die Kurve ab: Das Modell lernt die feinen Details. Die Spitzen sind einzelne Epochen, in denen das Training kurz aus der Spur geriet; danach kehrt die Kurve auf ihr altes Niveau zurück.
Der ESR eines Captures ist die Zahl, die der Trainer für das fertige Modell ausgegeben hat. Fahren Sie mit der Maus über die Kurve, dann sehen Sie den ESR jeder Epoche.