Какие алгоритмы машинного обучения использовать для эмуляции усилителей звука?

Question

[Александр]

Хочется оцифровать гитарный усилитель, главная цель - добиться максимально-возможного совпадения выходного звука эмулятора и реального усилителя, со всеми возможными настройками и независимо от модели гитары на входе. Хотелось бы знать откуда начать копать, ваши рекомендации, в тч по поводу алгоритмов, способов обучения, а так же каких специалистов лучше привлечь к данной задаче помимо программистов?

Comments

[Therapyx]

вникать в тему конечно уже позднл. Напишите конкретно по данным. Есть поток "х" данных, какой должен быть аутпут "у" данных. Есть ли исторические данные и надо будет тренировать модель или же модель должна себя натренировать сама себя с настройками "ху" параметров?
Имея эту инфу смогу что-то подсказать завтра )

Answer 1

[Сергей]

Цифровая обработка сигналов.
Схемотехника примочек.
Аппроксимация данных.

Вам не нужны "методы машинного обучения"

Comments

[Александр]

На рынке существует множество эмуляторов, но практически все они весьма посредственного качества. Как думаете в чем проблема? Разве машинное обучение не используется для аппроксимации нелинейных систем, не особо вдаваясь в "физику" происходящего? Стоит ли аппроксимировать каждый элемент схемы отдельно или целиком всю систему? Каких специалистов стоит привлечь к данной задаче?

Заранее спасибо за ответ.

[Сергей]

Они плохого качества, потому что "не особо вдаются в физику".
Я написал выше кто вам нужен. Этого достаточно (для аналоговых).
Для цифровых вам нужны алгоритмы обработка зашитые в них. Если хотите - реверс-инжиринг DSP-программ, но все это опять сводится к цифровой обработке сигналов. Так что именно их вам и нужно искать.

[Александр]

Сергей спасибо, буду признателен если так же посмотрите вот этот вопрос Как лучше оцифровать гитарную примочку?