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APNN（Audio Processing Neural Network）2.0

これまで、THREE-BODY TECH 社ではフィジカル・モデリング、コンボリューションなど数多くのエミュレーション技術に触れてきました。どのような技術を用いようとも、THREE-BODY TECHの究極の目標は一貫しています。それは「実世界のデバイスのサウンドを可能な限り忠実に再現すること」です。

THREE-BODY TECH 独自の APNN (Audio Processing Neural Network) 2.0 によりトレーニングされた Deep Vintage は、オリジナルのハードウェアと区別がつかないほどのリスニング体験を実現します。

APNNはオーディオ処理に最適化されたニューラルネットワークで、大量のオーディオ処理モジュール（EQ、コンプレッサー、オーバードライブなど）の組み合わせで構成されています。トレーニングプロセスでは、APNN 2.0とハードウェアに同じオーディオが入力され、APNN 2.0はハードウェアが入力信号を波形とスペクトラムの双方の次元でどのように変化させるか学習します。モデルとなるハードウェアのエッセンスを取り込むために、ハードウェアとAPNN 2.0の出力差が小さくなるまで、その構造とパラメーターを自動的に調整します。つまり、十分にトレーニングされたAPNN 2.0インスタンスは、ソースハードウェアのダイナミック特性とトーン特性の両方を捉えることができるようになります。

最終的にAPNNは、約-40dB～-75dB（ハードウェア・モデルによる）の誤差で位相キャンセルを達成します。同じハードウェア・モデルの異なる製造ロット間のばらつきさえ凌駕する、この例外的なレベルのエラー・コントロールにより、APNNは人間の耳を「欺く」ことができると自信を持って言うことができます。

APNN 2.0のインスタンスがトレーニングを完了した後、THREE-BODY TECH は厳格なヒューマンテストを実施し、チーム全員がABXテストに合格するまで調整を続けました。DAWの中で、APNN 2.0を搭載したプラグインほど本物のハードウェアに近いものはありません。

Multiplex Saturation, Multistage Coloration

APNN 2.0のパワーにより、Deep Vintageは特定の周波数特性や着色だけでなく、ダイナミクス、空気感、位相シフト、真空管の電圧降下など、あらゆる微妙な「ハードウェアの妙技」をシミュレートし、デジタルであることを忘れさせてくれるでしょう。

Independent Harmonics Control

実際のハードウェアでは、ハーモニックスの量はノブの設定によって固定されています。しかし、Deep Vintageでは、他の音色特性とは別に、ハーモニックスを独立してコントロールできるという超現実的な柔軟性が実現されています。これにより、クリーンなトーンの純度を維持しながら、ハイ・ドライブ設定の音響パワーを調整することができます。

Re-sampling/Up-sampling

Deep Vintageの完全に再設計されたリサンプリングアルゴリズムは、あらゆるサンプルレートで一貫した精度と忠実度を確保し、完全にサンプルレートに依存しないシミュレーションを可能にしました。さらに、最大8倍のオーバーサンプリングをサポートしており、エイリアシングの問題を効果的に排除します。

Adjustable Noise Floor

Deep Vintageシリーズは、ハードウェア固有のノイズフロアをシミュレートしており、必要に応じてその量を調整できます。

"Retro DAW" Simulation

2000年頃のクラシックなDAWが導入した非常に微妙な変化（-140 dB以下）にインスパイアされたものです。変化は極めて微小ですが、THREE-BODY TECH はその存在を見逃しませんでした。この機能は必要に応じて有効または無効にすることができます。

Low CPU usage

高価なクラウドベースのGPUクラスタは不要です。Deep Vintageは他のプラグインと同様にローカルで動作し、CPU使用率は極めて低く抑えられています。