IK Multimedia/ソフトウェア/TONEX RedSeven Hybrid100 Signature Collection(※ライセンスキーを印刷した用紙での納品となります。)
商品No: | p17957 |
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メーカー
レーベル: |
IK MULTIMEDIA |
タイトル: | TONEX RedSeven Hybrid100 Signature Collection |
価格
¥10,491(税抜)
(¥11,540 税込)
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TONEXエコシステムでご利用いただけるSingnature Collectionの第7弾
60年代スタイルの美しいクリーン・トーンからアグレッシブなハイゲイン・トーンまで、イタリアのアンプメーカー RedSeven のHybrid100アンプ からキャプチャーした、34種の Tone Modelを収録しています。全3チャンネルのトーン、ミッド・カット・セッティング、リード・ブースト、ヴィンテージとモダンのボイシングなど、Hybrid100のトーン・レンジを余すところなく再現します。また、本コレクションには、Amp/Amp+ Cab の両方の Tone Model が収録され、キャビネットには、Celestion Vintage 30を搭載した RedSeven4x12 ProCab が採用され、パンチと明瞭さを実現しています。
動作環境
Mac (64 bit)
最低動作環境: Intel Core i5 推奨
RAM:4GB(8GB推奨)
OS:Mac OS 11以降
プラグインフォーマット: Audio Units, VST 2, VST 3, AAX
必要なストレージの空き容量:3GB
Windows (64 bit)
最低動作環境: Intel Core i5 推奨
RAM:4GB(8GB推奨)
OS:WindowsR 7以降
プラグインフォーマット: VST 2, VST 3, AAX.
必要なストレージの空き容量:3GB
ToneXテクノロジー:AI Machine Modeling
AI Machine Modeling は、世界で最も人気のあるアンプ、エフェクトのシミュレーターであるAmpliTubeの開発陣により作られた、まったく新しいテクノロジーです。
モデリング・ソフトウェアにより、ギタリストは特別なハードウェアを使用することなく、あらゆるアンプ、キャビネット、コンボ・アンプ、さらにディストーション、オーバードライブ、ファズ、EQ、ブースターなどのエフェクトの音を、事実上本物と区別がつかないほどの精度で使用することが可能になりました。
そして今、IKの強力なディープラーニング技術により、本物のギター信号を使用して、あなた自身のリグのトーンをモデリングすることが可能になりました。
●AI Machine Modeling
・お気に入りのアンプやペダルを個別に、あるいはリグ全体をソフトウェアでモデリング
・実機に極めて近いサウンド
・通常のギター録音のような手順で使用できるシンプルな操作性
・普段使用しているコンピュータとオーディオ・インターフェースで利用可能
●あなた自身のリグをAIでモデリング
AI Machine Modelingは、ギター/ベースの任意のリグの信号(ウェット信号)とドライ信号を、ニューラル・ネットワークに基づいたマシン・モデリング・プログラムで解析します。AI Machine Modelingは、数分でこのドライ信号とウェット信号から正確なアルゴリズムを導きだし、生成するのです。
AI Machine Modelingによって生成されたアルゴリズムは、「トーン・モデル」と呼ばれます。これはあなたが実際に所有している機材の精密なクローンで、アンプやペダルのあらゆるニュアンスを鮮明に再現します。例えば、アンプとキャビネットをモデリングした場合には、この2つの要素を仮想的に分離し、キャビネットのみ別のモデルを試す、ということも可能な、非常に高度なテクノロジーを備えています。
また、アンプの前に配置されたファズ、オーバードライブなどの歪み系ペダルを含む複雑なリグ全体を、アルゴリズムに組み込むことも可能です。
そして、これがコンピューターとオーディオ・インタフェースなど、普段お使いの機材で行えるのです。
●トーン・モデルの作成例
トーン・モデルの作成は、ギターを録音するのと同じくらい簡単です。基本的には、以下の3ステップで実際のリグがソフトウェア上でモデリングされます。
1. トーン・モデル作成用のギター・キャプチャ・ファイル音声を、モデリングしたいリグに入力
2. AI Machine Modeling が、高度なニューラル・ネットワークに基づくプログラムにより、ドライ音とウェット音を分析
3. 分析により生成された「トーン・モデル」を、AIにより精密に最適化
キャプチャーのプロセス