PedalNetRT:使用WaveNet和PyTorch进行实时吉他效果仿真的深度学习网络 源码
脚踏网 PedalNet-RealTime训练吉他效果/放大器神经网络模型,以与SmartGuitarPedal,SmartGuitarAmp和WaveNetVA插件一起使用。 您可以使用此存储库训练模型,然后将其转换为可以加载到VST插件中的.json模型。 对建模失真样式效果或电子管放大器有效。 在进行模型训练和用法的视频演练 以下存储库与转换后的.json模型兼容,可与通过DAW插件或独立应用程序进行实时吉他演奏一起使用: 通过电子邮件将您最好的json模型发送到 ,它们可能会包含在下一个插件版本中。 信息 从重新创建模型 注意:该项目是原始的修改版本, 获得了模型,数据准备,训练和掠夺性脚本。 2020年9月25日 有关其工作原理的详细说明,请查看此 。 设置(本地) 笔记本中提供适用于Google Colab的Jupyter 使用pip软件包管理器安装 安装 创建并
文件列表
PedalNetRT-master.zip
(预估有个37文件)
PedalNetRT-master
Dockerfile
119B
.gitignore
2KB
predict.py
2KB
README.md
7KB
requirements-dev.txt
14B
prepare.py
1KB
.github
workflows
docker.yml
678B
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