Neural Amp Modeler: Guida Definitiva All’ Utilizzo e Alla Creazione di Modelli Personalizzati
Neural Amp Modeler: Guida Definitiva All' Utilizzo e Alla Creazione di Modelli Personalizzati · Fonte: Passione Strumenti
Neural Amp Modeler è un progetto open-source basato su AI e deep learning che permette di catturare il suono di un rig e di poterlo utilizzare come effetto all’interno della propria DAW, permettendo di suonare o registrare utilizzando il timbro di qualsiasi amplificatore. Praticamente il sogno di ogni chitarrista!
In questo articolo andremo a provare assieme questa tecnologia, per cercare di capire come funziona e quanto il risultato finale sia fedele al dispositivo reale. Verrà fornita una guida step-by-step che illustrerà come installare Neural Amp Modeler e come utilizzarlo per suonare modelli scaricati dal web o allenare i propri.
Indice
- Come funziona la modellazione degli amplificatori
- Cosa permette di fare Neural Amp Modeler
- A chi è rivolto Neural Amp Modeler
- Come faccio ad avere neural amp modeler
- Guida pratica: Come Iniziare a Suonare con Neural Amp Modeler
- Guida pratica: Come Allenare il Tuo Modello Personalizzato
- Conclusione: il futuro dell’amp modelling è già qui
Come funziona la modellazione degli amplificatori
Prima di addentrarci facciamo un passo indietro: cosa si intende per “catturare il suono di un rig”?
In campo audio, la modellazione di amplificatori (amp modeling) è la tecnologia che permette di replicare digitalmente il suono e il comportamento di amplificatori. Negli anni ‘90 e 2000 questo veniva fatto con modelli matematici e circuitali: ad esempio prodotti come Line6 POD o Kemper Profiling Amp hanno segnato una generazione di chitarristi e producer simulando ampli fisici tramite algoritmi programmati per emulare la risposta di componenti come valvole, trasformatori e circuiti.
Pur offrendo ottimi risultati per l’epoca, questi sistemi presentavano comunque alcune limitazioni. Faticavano, ad esempio, a riprodurre le sfumature più delicate del suono, come le variazioni dinamiche a volumi differenti, e rendevano in modo meno convincente l’interazione naturale tra amplificatore e chitarrista.
Oggi, con i progressi dell’intelligenza artificiale, è possibile utilizzare le reti neurali per ottenere un livello di accuratezza ancora maggiore.
Nella pratica, la modellazione di amplificatori tramite machine learning funziona così: si invia un segnale audio di test (sweep e rumori di vario tipo) all’amp o al dispositivo che si vuole catturare e se ne registra l’output.
La registrazione viene poi data in pasto ad un algoritmo di deep learning, che si occupa di analizzare come l’ampli reale modifica il suono, “imparando” queste caratteristiche.
Il risultato finale è un modello che, caricato all’interno del plugin NAM, imita il comportamento e il timbro dell’amplificatore. Questo approccio non si basa su equazioni predefinite, ma apprende da registrazioni reali, riuscendo a catturare ogni sfumatura in modo impressionante.
Dalle prove fatte per registrare il modello del mio Marshall Valvestate VS65R questo processo non ha impiegato piu’ di 15 minuti! Ne parleremo fra poco nel capitolo dedicato.
Cosa permette di fare Neural Amp Modeler
La forza di Neural Amp Modeler non è limitata alle sole testate. Il sistema può infatti imparare e riprodurre fedelmente il suono di amplificatori, pedali overdrive/distorsori, preamp, casse microfonate, riverberi e persino interi rig completi.
Ad esempio, è possibile modellare il tono di un amplificatore valvolare con il suo cabinet microfonato, magari abbinato a un pedale boost: tutto racchiuso in un unico modello caricabile direttamente nel plugin.
Tuttavia, va precisato che, per via della natura dell’algoritmo di deep learning, NAM non è adatto a modellare effetti time-based come modulazioni, phaser o chorus, che presentano una componente temporale difficile da catturare.
A chi è rivolto Neural Amp Modeler
Neural Amp Modeler è uno strumento sorprendentemente accessibile e pensato davvero per tutti, anche per chi non ha particolari competenze tecniche. Non è necessario essere esperti di audio o di programmazione per iniziare a usarlo: basta installarlo, caricare un modello e iniziare a suonare. La sua semplicità lo rende perfetto per i chitarristi e bassisti che vogliono portare il suono dei loro amplificatori preferiti nella DAW senza complicazioni, per i producer e gli home recorder in cerca di un plugin gratuito di alta qualità, e per chi ama sperimentare con il suono creando modelli personalizzati del proprio rig.
Inoltre, grazie al suo carattere open-source e alla community sempre attiva, Neural Amp Modeler è ideale anche per gli appassionati di tecnologia audio e per chi desidera contribuire al progetto o esplorare a fondo le sue potenzialità. Il progetto è un ecosistema vivo e in continua evoluzione.
Esistono repository online come Tone3000 (precedentemente noto come ToneHunt) dove puoi scaricare gratuitamente migliaia di suoni. Troverai di tutto: dal classico clean Fender, al distorto hi-gain Mesa/Boogie, fino ai pedali boutique più rari e ricercati.
Come faccio ad avere neural amp modeler
Neural Amp Modeler è disponibile gratuitamente per Windows e macOS come plugin audio, ed essendo open-source il suo codice è pubblico su GitHub (dove la community contribuisce attivamente a nuove versioni).
Ecco come procurarti NAM:
- Per installare Neural Amp Modeler, scarica il launcher adatto al tuo sistema dal sito ufficiale neuralampmodeler.com. Nella sezione “Play” troverai i link diretti al download e le risorse della community. Una volta scaricato il file, avvia il launcher e attendi che l’installazione venga completata.
In alternativa, puoi accedere alla pagina GitHub del progetto, nella sezione Releases, che ospita tutti gli installer aggiornati.
Attualmente, sono disponibili installer per: Windows 10 e successivi (.exe) e macOS 10.15 (Catalina) e successivi (.pkg). Essendo open-source, esiste una versione non ufficiale in formato LV2 (lo standard di plugin usato nelle DAW Linux), sviluppata dalla community su GitHub.
- Formati supportati: Il plugin è disponibile in formato VST3 (standard per la maggior parte delle DAW su Windows e macOS) e AU Audio Unit (per software Mac, come Logic Pro). È disponibile anche un’applicazione standalone per suonare anche senza DAW.
- Requisiti hardware: Il plugin di per sé non è pesantissimo, ma trattandosi di un sistema di amp modeling basato su machine learning, dà il meglio di sé su CPU moderne e performanti.
Un altro elemento importante è l’utilizzo di una scheda audio con driver ASIO, CoreAudio o simili, fondamentali per suonare in tempo reale senza latenza. La buona notizia è che la maggior parte delle interfacce audio economiche è già compatibile con questi driver.
Eseguito l’installer, il plugin verrà automaticamente installato sul tuo computer e sarà subito pronto per essere caricato all’interno della DAW.
Guida pratica: Come Iniziare a Suonare con Neural Amp Modeler
Ora che hai installato Neural Amp Modeler, passiamo alla pratica. Di seguito troverai una guida passo-passo per scaricare modelli e utilizzare NAM in una DAW. Useremo come esempio Ableton Live, ma i passaggi sono simili in qualsiasi DAW (Reaper, Logic Pro, Cubase, FL Studio, ecc.).
1. Configura la tua chitarra e l’audio:
Collega la chitarra (o il basso) alla tua interfaccia audio. Per ridurre la latenza imposta nella DAW la frequenza di campionamento a 44.1 o 48 kHz e una dimensione buffer bassa (es. 128 o 256 campioni).
2. Carica il plugin sulla traccia audio:
Crea una Traccia Audio e seleziona come Input l’ingresso della scheda dove hai collegato la chitarra (es. Ext In 1). Attiva il monitoring In per poter sentire in tempo reale ciò che suoni.
Assicurati che Neural Amp Modeler sia visibile tra i plugin (VST3 o AU). Se non lo vedi, riesegui la scansione dei plugin nelle impostazioni della DAW.
Trascina NeuralAmpModeler sulla traccia audio della chitarra: si aprirà la finestra del plugin.
3. Scarica un modello da tone3000.com:
Visita il sito TONE3000.com dove troverai migliaia di modelli gratuiti creati da altri utenti.
Scegli un modello adatto alle tue esigenze (esempio: “Fender Twin Clean NAM” o “Ampeg SVT Classic”) e scarica il file .nam sul tuo computer.
Io preferisco organizzare i miei file .nam in un’unica cartella, in modo tale da poter passare piu facilmente da un modello all’altro utilizzando la gui del plugin.
4. Carica un modello:
Dall’ interfaccia grafica, clicca su “Select model…” e seleziona il file .nam appena scaricato.
Il modello verrà caricato e il nome apparirà nella finestra del plugin. Ora il suono della chitarra verrà elaborato utilizzando il modello selezionato.
5. Aggiungi una simulazione di cabinet o riverbero (opzionale):
Molti modelli NAM vengono creati microfonando direttamente il cabinet, anziché utilizzando il Direct Out dell’amplificatore.
Tuttavia, se desideri dare al suono un carattere più arioso e spazioso, puoi sfruttare la funzione IR Loader integrata nel plugin per caricare una risposta all’impulso (IR) di un cabinet diverso oppure di un riverbero.
6. Suona e regola i parametri:
A questo punto dovresti avere il tuo suono di amplificatore perfettamente funzionante all’interno della DAW.
Verifica il suono e regola volume di output, Noise Gate ed EQ per adattarlo al tuo stile.
Attenzione ai livelli di input per evitare suoni troppo puliti o distorti.
La cosa davvero interessante è che puoi usare Neural Amp Modeler come effetto su tracce già registrate, rendendolo un alleato prezioso non solo per le performance live, ma anche per il mix e la produzione.
Guida pratica: Come Allenare il Tuo Modello Personalizzato
Come puoi ben vedere, Neural Amp Modeler è profondamente semplice da usare. La cosa sorprendente è che lo stesso vale per lo step di creazione di modelli personalizzati: un processo accessibile a chiunque voglia catturare e portare sempre con sé i propri suoni di ampli.
Per allenare il tuo modello personalizzato hai due opzioni:
- Direttamente online tramite notebook Google Colab, senza installare nulla sul tuo computer. È la soluzione più semplice e veloce per iniziare.
- Localmente sul tuo computer (Windows, Mac o Linux), installando il trainer di NAM tramite Python (PyPI).
In questa guida useremo Google Colab, un ambiente che permette di eseguire script su un computer remoto, ideale per allenare i modelli senza appesantire il proprio PC.
Se sei alle prime armi, ti consigliamo di partire proprio da qui: potrai allenare i tuoi modelli direttamente dal browser sfruttando una GPU remota e senza dover installare nulla sul tuo computer.
Nella guida sotto, ho catturato il suono del mio modesto Marshall Valvestate VS65R, ecco come.
1. Prepara il dataset
Allenare un modello richiede di fornire al sistema due file audio:
- input.wav: È il file di test, uno sweep standard già pronto che puoi scaricare direttamente da questo link(link google drive) o dal notebook Google Colab. Questo file contiene una varietà di segnali: sweep a diverse frequenze, burst e rumori di vario tipo.
Serve a garantire un risultato ottimale perché permette al sistema di “mettere alla prova” l’amplificatore in diversi scenari sonori e allo script di training di capire in dettaglio come l’ampli risponde ad ogni tipo di input.
- output.wav: La registrazione del segnale in uscita dal tuo ampli o dispositivo (un microfono sul cabinet o un’uscita diretta). Questo file deve essere ottenuto reampando il segnale di input.wav attraverso il tuo ampli o pedale e registrandone l’uscita.
In altre parole, rappresenta esattamente come il tuo gear reale modifica e colora il suono in ingresso.
Nel mio caso ho inviato un’uscita della scheda audio a una reamp box (Palmer DACCAPO) per adattare il livello di linea e ridurre rumori. Dalla reamp box sono entrato nell’ampli e ho registrato l’uscita dal Direct Out rientrando nella scheda audio tramite un ingresso di linea. Se invece stai microfonando il cabinet, collega il microfono a un ingresso microfonico della scheda audio, così da catturare fedelmente il suono dell’amplificatore nella stanza.
Ho esportato il file in formato 48 kHz, 24-bit e mono, assicurandomi che avesse esattamente la stessa lunghezza di input.wav, così da garantire il corretto allineamento di fase durante il training.
Se la tua interfaccia non ha un’uscita di linea dedicata, puoi usare le uscite dei monitor della scheda audio, ma con attenzione:
- Scollega o silenzia i monitor durante il reamping → evita danni o feedback loop.
- Usa cavi TRS bilanciati verso la reamp box.
- Regola correttamente il volume da DAW e il gain dall’interfaccia → mantieni basso il livello.
⚠️ ATTENZIONE:
Non seguire queste precauzioni può causare feedback loop pericolosi, con il rischio di danneggiare le casse o, ancora peggio, l’udito.
Lavora sempre in sicurezza disattivando i monitor quando necessario.
2. Avvia lo script
Una volta pronti i due file, caricali su Google Colab cliccando sull’icona a forma di Cartella sulla sinistra del notebook e usando l’icona di Upload, oppure trascinandoli direttamente nella finestra. Carica entrambi i file input.wav e output.wav e sei pronto per far partire il training:
- Configura i parametri se necessario (puoi lasciare tutto di default se sei alle prime armi) e premi il pulsante Play sulla cella di esecuzione dello Step 2 per lanciare l’esecuzione.
Nota: Il training richiede circa 10 minuti per essere completato con le impostazioni standard.
Durante la fase di training, NAM analizzerà le differenze tra l’input e l’output per apprendere esattamente come il tuo amplificatore modifica il segnale.
È importante sapere che potrebbero verificarsi degli errori durante la fase iniziale del training.
Lo script, infatti, esegue dei controlli sui file per assicurarsi che siano in un formato corretto e adatto all’elaborazione. Nella maggior parte dei casi, eventuali problemi derivano dalla registrazione del file output.wav.
I motivi più comuni sono rumori di sottofondo eccessivi, come ronzii, hum o interferenze o effetti time-based attivi (ad esempio riverberi, chorus o delay), che introducono variazioni temporali indesiderate e impediscono al modello di apprendere in modo preciso.
Se dovessi ottenere un errore, come quello mostrato nello screenshot qui sotto, puoi comunque scegliere di proseguire con il training spuntando la checkbox “ignore_checks”.
Tieni solo presente che, in questo caso, il modello finale potrebbe essere di qualità inferiore rispetto a una cattura perfetta.
3. Controlla i risultati e scarica il modello
Una volta terminato il training, il sistema mostrerà un grafico che confronta il comportamento del modello appena creato con quello reale del tuo amplificatore o pedale.
Per scaricarlo vai nella sezione File di Google Colab, cliccando nuovamente sull’icona a forma di cartella sulla sinistra. Da qui apri la cartella exported_model. Troverai il file denominato model.nam: è il tuo modello pronto all’uso.
Potrai ora divertirti caricando questi file direttamente nel plugin Neural Amp Modeler e goderti il suono esatto del tuo ampli o pedale preferito, catturato e riprodotto con fedeltà.
Ecco i risultati dei miei test, scaricabili da TONE3000
Conclusione: il futuro dell’amp modelling è già qui
Okok.. ammetto di aver inizialmente sottovalutato la potenza di questo strumento.
Non ero convinto che un sistema basato su machine learning potesse ricreare in modo davvero fedele il suono di un amplificatore reale e temevo che l’elaborazione necessaria potesse introdurre latenze eccessive, rendendo difficile o addirittura scomodo suonare in tempo reale.
Eppure, NAM si è dimostrato un progetto straordinario. Non solo per la capacita’ di ricreare fedelmente il timbro di un amp, ma anche per la sua accessibilità e filosofia open-source, che lo rendono uno strumento alla portata di tutti.
In pochi passaggi, chiunque può trasformare il proprio gear, dal piccolo ampli da studio fino al rack boutique più ricercato, in un modello digitale facilmente richiamabile all’interno della propria DAW, pronto per registrare, suonare o essere condiviso.
La sua vera forza, però, è nella community: migliaia di musicisti che ogni giorno condividono modelli, esperienze e suggerimenti. Un vero e proprio ecosistema in continua crescita, che spinge sempre più avanti il concetto stesso di amp modeling.
Per non parlare degli sviluppatori, che collaborano costantemente al progetto aggiungendo nuove funzionalità, migliorando le prestazioni e ottimizzando l’algoritmo di apprendimento per renderlo sempre più preciso e leggero.
Il risultato? Un plugin che non solo suona bene oggi, ma che continuerà a migliorare con il tempo grazie alla forza della community e del software open-source.
Ti invito quindi a provare Neural Amp Modeler: puoi iniziare scaricando da Tone3000 i modelli che ho creato per fare queste prove… Suona, e, perché no, cattura anche il suono del tuo amplificatore o pedale preferito.
Ulteriori Informazioni:
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