AI技術ベースのピアノの物理音源モデルPIANO FORTEの紹介
今日は物理モデル音源のPIANO FORTEのご紹介です。
サンプリングではないので、容量が少ないですが、非常にCPU負荷が高いです。
現時点ではあまりおすすめ出来る音源ではありません。
GitHubでオープンソースとして公開されていますので、今後のアップデートに期待です。
音デモ
ノートPCだと3音程度鳴らすだけでCPU100%までいってしまうので、音デモを用意することが出来ませんでした。
後日追加するかもしれません。
ダウンロード
ダウンロードは登録不要で出来ます。
上記のリンクより遷移し、「Assets」から該当するフォーマットのリンクをクリックします。
通常はVST3版（PianoForte.vst3）をダウンロードすればOKです。
インストール
ダウンロードしたファイル（PianoForte.vst3）を以下のVST3フォルダに入れれば完了です。
概要
オープンソースの無料ピアノ・プラグイン、Piano Forteのリリースを発表できることを嬉しく思います。VST3、スタンドアロンWindows(x64)、LV2フォーマットで利用可能なこのプラグインは、効率と忠実さの間の最高のバランスを保証するために、軽量のニューラルネットワークと物理モデルをブレンドしたデュアルエンジンを使用しています。スタインウェイ＆サンズのモデルBとD、ヤマハのC5など、有名なモデルの最高の特徴を捉えるようにモデリングされ、均整のとれた、柔軟なサウンドの楽器を目指しました。ダウンロードしてお使いいただき、ご意見をお聞かせください。
オムネスソノスについて
私たちは、カルロス・タルハノを中心とした音楽好きの開発者で構成される小さなチームで、余暇を利用してバーチャル・インストゥルメント・プラグインの研究開発を行っています。以下にいくつかの出版物を紹介します。ピッチ楽器と歌声のリアルタイム・エミュレーションのための一般的アルゴリズム。フルミネンセ連邦大学、2022年、生産工学博士論文
準周期デジタル信号を擬似周期に分割するための効率的アルゴリズム：ロッシーオーディオ圧縮への応用.IEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing、第30巻、2022年5月
離散実信号の幾何学的特性を利用したエンベロープ推定。デジタル信号処理, 120巻, 2022年1月.
ニューロスペクトル音声合成：並列ニューラルネットワークを用いた楽器のリアルタイムシミュレーションにおける離散フーリエ変換の特性の利用。Lecture Notes in Computer Science, Volume 11730, September 2019.
まとめ
コメント