Een studie van het Aalto Acoustics Lab toont aan dat digitale simulaties van gitaarversterkers net zo kunnen klinken als in het echt. De implicaties zijn dat naarmate de softwaremodellen blijven verbeteren, ze kunnen traditionele analoge gitaarversterkers vervangen, die omvangrijk zijn, kwetsbaar en duur.

Veel populaire gitaarversterkers en vervormingseffecten zijn gebaseerd op analoge circuits. Om de gewenste vervorming van het gitaarsignaal te bereiken, deze circuits gebruiken niet-lineaire componenten, zoals vacuümbuizen, dioden, of transistoren. Naarmate de muziekproductie steeds digitaler wordt, de vraag naar getrouwe digitale emulaties van analoge audio-effecten neemt toe.

Professor Vesa Välimäki legt uit dat dit een opwindende ontwikkeling is in diep leren, 'Diepe neurale netwerken voor het modelleren van gitaarvervorming zijn al eerder getest, maar dit is de eerste keer waar blinde luisteraars het verschil niet konden zien tussen een opname en een nep vervormd gitaargeluid! Dit is vergelijkbaar met toen de computer voor het eerst leerde schaken'.

Het belangrijkste doel van het veld van virtuele analoge (VA)-modellering is het creëren van digitale emulaties van deze analoge systemen die omvangrijke, dure en kwetsbare analoge apparatuur wordt vervangen door software-plug-ins die op een moderne desktop- of laptopcomputer kunnen worden gebruikt.

Het circuit van een specifieke versterker kan nauwkeurig worden gesimuleerd met behulp van circuitmodelleringstechnieken, maar het resultaat is vaak een model dat te veel rekenkracht vereist voor realtime verwerking. Aanvullend, er moet een nieuw model worden gemaakt voor elke versterker die wordt gemodelleerd, en het proces is arbeidsintensief.

Een alternatieve benadering voor VA-modellering is "black-box"-modellering. Black-box-modellering is gebaseerd op het meten van de reactie van het circuit op sommige ingangssignalen en het creëren van een model dat de waargenomen input-output mapping repliceert. Het onderzoek waaruit deze resultaten kwamen, was gebaseerd op het WaveNet convolutionele neurale netwerk.

Het digitale versterkermodel is gemaakt met behulp van een diep neuraal netwerk. Audio wordt opgenomen vanaf een 'target' gitaarversterker, en deze audio wordt gebruikt om het diepe neurale netwerk te trainen om die gitaarversterker te simuleren.

Alec Wright, een doctoraatsstudent, focussen op audioverwerking met behulp van deep learning zegt, ' De tests werden uitgevoerd om de prestaties te valideren van modellen die de Blackstar HT5 Metal of Mesa Boogie Express 5:50+ buizenversterkers emuleren. De modellen zijn gemaakt met een focus op realtime prestaties, en ze kunnen allemaal in realtime op een desktopcomputer worden uitgevoerd'.

Dit alles betekent dat in de nabije toekomst het enige dat een gitarist hoeft te doen, is zijn laptop aansluiten waarop de diepe neurale plug-in draait, en een zeer overtuigend vintage gitaarversterkergeluid zal uit de luidsprekers komen.

Het valt nog te bezien of puristen van gitaarversterkers bereid zullen zijn afstand te doen van hun geliefde rigs, maar deze innovatie maakt de weg vrij voor elke audioliefhebber om digitaal het gewenste gitaargeluid te krijgen, of het nu een Marshall is, Oranje, Spatbord, of iets anders, onderweg of in de studio.