ReVolt : captures NAM du Two Notes ReVolt Guitar
L'appareil
Two Notes ReVolt Guitar
| Numéro de série | Année | Origine | Page du fabricant |
|---|---|---|---|
| 1497B9C1 | 2025 | Conçu en France, fabriqué en Chine | two-notes.com |
- Capturé par
- Darwin's Cat
- Captures
- 54
- Chemin du signal
- lampes: 1
Clean
- Caractère
- clair
Égalisation
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
Crunch
- Caractère
- crunch · overdrive
Égalisation
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
Lead
- Caractère
- high gain · overdrive
Égalisation
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
Ciel de l’image : NASA/Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio; Gaia DR2: ESA/Gaia/DPAC
Questions fréquentes
D’où viennent « Great! », « Not bad! » et les autres notes d’ESR ?
L'ESR (error-to-signal ratio) mesure à quel point le modèle s'écarte de l'enregistrement sur lequel il a appris : l'énergie de la différence divisée par l'énergie du son lui-même, sur un extrait de validation de l'enregistrement. Plus l'ESR est faible, plus le modèle se rapproche de l'enregistrement.
| ESR | note |
|---|---|
| moins de 0.01 | Great! |
| moins de 0.035 | Not bad! |
| moins de 0.1 | ...This *might* sound ok! |
| moins de 0.3 | ...This probably won't sound great :( |
neural-amp-modeler · nam/train/core.py
Un ESR de 0.01 signifie que la différence est 20 dB plus faible que le son lui-même ; 0.005, 23 dB.
Qu’est-ce qu’une courbe d’apprentissage ?
C'est l'évolution de l'ESR du modèle pendant son apprentissage. À l'horizontale : les époques, chacune correspondant à un passage du programme d'entraînement de NAM sur tout l'enregistrement. À la verticale : l'ESR sur l'extrait de validation après chaque époque, en échelle logarithmique.
Au début, l'ESR baisse vite, puis la courbe s'aplatit : le modèle apprend les détails fins. Les pics sont des époques isolées où l'apprentissage a brièvement déraillé ; ensuite, la courbe revient à son niveau précédent.
L'ESR d'une capture est la valeur calculée par le programme d'entraînement pour le modèle terminé. Survolez la courbe avec le curseur pour voir l'ESR à chaque époque.