详细介绍

三体声音科技推出了Deep Vintage 2.0系列插件，在一代的基础上改善了众多特性，旨在更进一步的模拟传统硬件设备的效果器。

与传统的电路建模或使用冲激响应(IR)技术不同，Deep Vintage 2.0系列搭载了三体声音科技最新研发的APNN 2.0神经网络引擎。该引擎在训练过程中，以干声为期望输入，以真实硬件的输出作为期望输出，通过不断优化波形和频谱的匹配度，逐步接近真实硬件的声音效果。随着训练时间的增加，神经网络能够显著降低波形和频率的误差，最终实现与真实硬件极为相似的听感，在保持CPU使用率和延迟最低的同时，可以更加准确的复制硬件设备的声音特性。

三体声音科技提供了一个在线试听功能，允许用户体验在不同训练时长下的声音效果:
https://www.threebodytech.com/cn/products/deepvintage

其他特性:

独立谐波控制

在Deep Vintage 2.0系列中，谐波总量可以被独立控制，在保持频响，动态响应等特性改变不大的前提下增大或削弱谐波失真。

低频饱和技术

Deep Vintage 2.0在神经网络中定位了哪些神经元用来模拟音频变压器，俗称的“音频牛”的听感. 音频变压器会让低频变得更加张扬，厚重。Deep Vintage 2.0 提供了可切换开关，让用户在有变压器和无变压器两个版本之间进行切换。

升采样

大部分音频处理神经网络都只能运行在固定采样率下，但Deep Vintage 2.0系列插件可运行在任意采样率，全新升级的重采样算法保证了在任意采样率下的模型精确性，进一步的，Deep Vintage系列全面支持高达8倍的升采样，进一步的降低混叠。

EQ协同训练

大部分音频处理神经网络只能捕捉设备的某一个状态，对于带有EQ的效果器，Deep Vintage 2.0制作了基于电路建模的EQ模型，再让这个模型和AI模型一起“协同训练”。AI去学失真，而EQ则微调参数，让理论模型更接近实际EQ响应特性，使得用户可以同时得到可自由调节的EQ，以及逼近真实硬件的频谱响应。

磁带机的Wow/Flutter协同训练

Wow（抖动）/Flutter（晃动）是由于磁带传输系统中的机械不一致性而发生的音高变化。Wow指的是较慢、更明显的音高波动，而flutter则是一种更快的速度变化形式。就像EQ协同训练一样，Deep Vintage 2.0使用了物理建模的Wow/Flutter模拟，并使其与神经网络一起训练。不但让神经网络训练出来的结果更像真的，同时还让建模的Wow/Flutter效果更接近硬件原型。 #### 可调节的底噪 Deep Vintage系列模拟了设备的底噪，用户可以根据需要调整噪音的量。 ### “老DAW声” 功能 Deep Vintage 2.0系列插件提供了一个启发自某款2000年左右的经典DAW的声音( 哎呀, 会是哪一款啊? 好难猜啊. )，虽然它对信号只造成一点点极其微小的变化（变化小于-140dB）。但三体声音科技依旧依然没有忽略它，用户可以根据需要打开或关闭这个功能。

低CPU占用

不同于大部分AI云服务，Deep Vintage系列和其他普通插件一样完全在用户的本地实时运行，并且拥有很低的CPU占用。

升级和购买：

Deep Vintage 2.0包括12个产品，其中包括6个1.0的升级版本. 三体声音科技为所有Deep Vintage 1.0的老用户提供了跨版本免费升级. 国内新用户可通过淘宝，或三体声音科技官网进行购买。

官网：https://www.threebodytech.com/cn/products/deepvintage

淘宝：https://threebodytech.taobao.com/

Deep Vintage是一系列模拟真实硬件的效果器插件。此系列运用三体声音科技独创的AI技术，使产品真正捕捉到了硬件的灵魂。

Deep Vintage系列产品采用APNN（Audio Processing Neural Network - 音频处理神经网络），一种专门用于模拟硬件音频效果的机器学习技术。借助这项技术，您可以在保证实时性的同时获得前所未有接近真实硬件的听觉体验。

为何与众不同？

我们一定都曾接触过许多模拟硬件的技术，包括电路建模和卷积等等。然而，无论采用何种技术，对专业音频来说，目标总是只有一个：尽可能地让声音更接近硬件。既然目标如此，何必舍近求远？

APNN技术被专门设计用于模仿每一个音频处理单元所发出的声音，来达到极为接近真实硬件的效果。

APNN是如何工作的？

简而言之，APNN是专为音频处理而优化的神经网络。它由大量音频处理模块组成（EQ、压缩、过载等）。在捕捉硬件的声音时，APNN会自动调整其结构和参数，直到APNN的输出与实际硬件的输出之间的相位抵消差异越来越小。最终，它可以实现-40dB至-75dB的相位消除差信号（取决于具体模拟哪种硬件）。这是一个极低的误差，甚至低于同一硬件设备不同生产批次之间的公差。在这种误差水平下，我们可以自信地说APNN是能够“欺骗”人类耳朵的。

在您的数字音频工作站中，没有什么能比使用APNN技术的插件更接近真实硬件了。

Brit 73 AI

受有史以来最传奇的话放启发。这款配备了EQ的晶体管Class-A话放体现了声音的美感，具有无与伦比的清晰度和音质。

US Rack AI

受传奇美式通道条的启发。这款通道条配备了前置放大器和线性放大器以及一款著名的EQ，保持可调性的同时，提供了非常强的音乐性和模拟感。

Thick Pre AI

受传奇复古话放的启发。这款话放提供了厚重、温暖、平滑的音色。通过“Presence”功能，可增添更多谐波。独特的“Deep”开关能让声音更加浑厚！

Green AD AI

受世界顶级AD和DA转换器的启发，将模拟的温暖感觉带入数字世界。

Tape S AI

受一款来自80年代末~90年代初，备受专业人士青睐的1/4英寸开盘机启发。其温暖的中频、平滑的高频和丰富的谐波特征，可以增强任何总线或母带混音中的深度和丰富度。

Tape M AI

受一款70年代的德国顶级开盘机启发。

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官网
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