SGT-DI : captures NAM de l'Ampeg SGT-DI
Téléchargez gratuitement le pack NAM A2 du préampli basse Ampeg SGT-DI ou le plugin RedGrooveBass, qui le contient déjà. Ou écoutez simplement les captures ci-dessous et téléchargez-les une par une.
L'appareil
Ampeg SGT-DI
| Numéro de série | Année | Origine |
|---|---|---|
| 21SGD2V7522000062 | 2025 | Conçu aux États-Unis, fabriqué en Chine |
- Capturé par
- Darwin's Cat
- Captures
- 22
- Se joue dans
- OrbitBass, RedGrooveBass
Ampeg SGT-DI
- Caractère
- à la limite de la saturation · overdrive
| Grit | Voice | Époques | ESR | Télécharger |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Égalisation
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
- minimum
- référence
- maximum
- -
- 0
- +
- 0
- +
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.