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Question A La Con : Toutes Les Questions Que L'on N'ose Pas Poser, C'est Ici


musikman

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Le 15/03/2024 à 17:31, Caribou a dit :

Dans un câble conducteur, l’électricité s'y déplace 50 à 30% moins vite. Donc assez nettement moins rapide que la lumière.

Bon, serait-ce suffisant pour que ça s'entende avec 3m de différence ? je ne pense pas. Mais si un jour on envisage de sonoriser la lune depuis la terre, qui sait...

La latence du son sera trop forte 😂

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  • 2 weeks later...

Je dirais non, pas du tout.. 

Si tu grattes vers le chevalet, tu excites les harmoniques le plus hautes et moins la fondamentale. 

Et en effet le micro chevalet est plus sensible aux harmoniques que le micro manche. Donc ta question n'est pas bête, mais le principe physique est somme toute différent. 

  • +1 1
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Le 27/03/2024 à 19:26, Kamiko a dit :

Les IR on peut se faire une image et il y a du hardware en amont, les baffles, mais les amplis , on n'a pas d'IR à priori? 

RALC : En traitement du signal, la réponse impulsionnelle est valable pour un système linéaire. Une tête d'ampli n'est pas du tout linéaire. Je me dis que ça doit être pour ça. 

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Le 27/03/2024 à 20:11, Kamiko a dit :

Oui , par exemple sur Amplitube ou des pédales avec modélisation comme chez Boss ou Valeton .

Je ne sais pas trop. Quelques idées en vrac, il faut probablement découper les fonctions. Pour modéliser on doit pouvoir utiliser des polynômes ou des tables de conversion. Il doit falloir prendre en compte l'amplitude et la phase, peut-être en utilisant des nombres complexes. 

Edited by yaip
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Le 27/03/2024 à 20:57, lamoussa a dit :

Ils parlent des enceintes , ma question se porte sur les têtes d'ampli 😉

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Le 27/03/2024 à 21:00, Kamiko a dit :

Ils parlent des enceintes , ma question se porte sur les têtes d'ampli

Si tu as lu l'article, il parle de l'introduction des non linéarités, de machine learning avec le neural amp modeler pour pédales et amplis, de modélisation physique, de filtrage, les mêmes techniques que ce soit pour un baffle un ampli ou une disto.

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Au peut très bien faire des ir's d'ampli. On les fait à différents étages de gain et ensuite le calcul fait l'interpolation entre les différentes IR's. Idem pour le tone stack. C'est sans fin.

Il y a des plug gratuits assez bluffants comme proteus.

 

 

Edited by lamoussa
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@Kamiko Pour les pédales Line 6 modélise le circuit et ça donne la réponse de l'ensemble, j'imagine que c'est pareil pour les amplis mais comme il y a beaucoup plus de composants, ça explique que ça consomme un max de puissance de calcul.

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Le 27/03/2024 à 19:26, Kamiko a dit :

Les IR on peut se faire une image et il y a du hardware en amont, les baffles, mais les amplis , on n'a pas d'IR à priori? 

Déjà avec une IR, on ne peut pas modéliser les réglages. C'est une "image" avec un réglage donné. Il faudrait faire une IR par position de potard. 

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Le 27/03/2024 à 21:04, lamoussa a dit :

Si tu as lu l'article, il parle de l'introduction des non linéarités, de machine learning avec le neural amp modeler pour pédales et amplis, de modélisation physique, de filtrage, les mêmes techniques que ce soit pour un baffle un ampli ou une disto.

En gras ils parlent précisément des enceintes :dwarf:

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Le 28/03/2024 à 18:36, Kamiko a dit :

En gras ils parlent précisément des enceintes

Les techniques sont les mêmes ce que j'essaie de t'expliquer mais tu as l'air de vouloir avoir raison. Tant pis.

Le dernier plug in Genome de Two notes qui sonne de la mort fonctionne avec un moteur de même type et est compatible avec les profils proteus, neural amp modeleur etc......

En gros on fait soit de la modélisation pure et dure, soit de l'IR, soit de l'IR avec filtres et modélisation.

Amplitube doit être de la modélisation (à part peut être la partie simul baffle), leur autre produit chez IK tone X est à base d'IR comme le génome.

Pour ceux qui sont intéressés une démo avec explication de proteus:

 

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