TONEX Brown Sound 80/81
モダン・ロックの礎を築いた、ブラウン・サウンドを再現するTONEXシグニチャー・コレクション
TONEXエコシステムでご利用いただけるSignature Collection
80/81では、このギタリストの成長の節目となった、ダークな感触とヘヴィなエッジが捉えられています。1980年、1981年アルバム・レコーディング時のトーンを再現すべく、1960B キャビネット、G12-65 スピーカー、Sylvania 6CA7 真空管などを組み合わせて入念にセッティングされたもの、アンプ単体のキャプチャーを含む Tone Model 50種が収録されています。生々しいリズム・クランチから激しいリード・トーンまで、ギターのあり方を再定義したサウンドを体験してください。
動作要件
Mac/PC版TONEXは64ビットアプリケーションであり、64ビットCPUとオペレーティングシステムが必要です。
Mac
- Intel: Intel Core i3(ModelerにはCore i5を推奨)、macOS 10.15(ModelerにはmacOS 11 Big Sur以上を推奨)、4GB以上のRAM、6GB以上のハードドライブ空き容量
- Apple Silicon: Apple M1、macOS 11、4GB以上のRAM、6GB以上のハードドライブ空き容量。TONEXはネイティブApple Siliconアプリケーションです。
- 対応プラグインフォーマット:Audio Units、VST 3、AAX
Windows
- Intel: Intel Core i3または同等のCPU(ModelerにはCore i5を推奨)、Windows 10、4GB以上のRAM、6GB以上のハードドライブ空き容量。解析時間を短縮するため、Maxwell以降のアーキテクチャを搭載したNVIDIA GPU(例:GeForce GT 750以上)を推奨します。
- 対応プラグインフォーマット(64ビット):VST 3、AAX
アプリケーションのオーソライズとToneNETへのアクセスにはインターネット接続が必要です。
ToneXテクノロジー:AI Machine Modeling
AI Machine Modeling は、世界で最も人気のあるアンプ、エフェクトのシミュレーターであるAmpliTubeの開発陣により作られた、まったく新しいテクノロジーです。
モデリング・ソフトウェアにより、ギタリストは特別なハードウェアを使用することなく、あらゆるアンプ、キャビネット、コンボ・アンプ、さらにディストーション、オーバードライブ、ファズ、EQ、ブースターなどのエフェクトの音を、事実上本物と区別がつかないほどの精度で使用することが可能になりました。
そして今、IKの強力なディープラーニング技術により、本物のギター信号を使用して、あなた自身のリグのトーンをモデリングすることが可能になりました。
AI Machine Modeling
お気に入りのアンプやペダルを個別に、あるいはリグ全体をソフトウェアでモデリング
実機に極めて近いサウンド
普段使用しているコンピュータとオーディオ・インターフェースで利用可能
通常のギター録音のような手順で使用できるシンプルな操作性
あなた自身のリグをAIでモデリング
AI Machine Modelingは、ギター/ベースの任意のリグの信号(ウェット信号)とドライ信号を、ニューラル・ネットワークに基づいたマシン・モデリング・プログラムで解析します。AI Machine Modelingは、数分でこのドライ信号とウェット信号から正確なアルゴリズムを導きだし、生成するのです。
AI Machine Modelingによって生成されたアルゴリズムは、「トーン・モデル」と呼ばれます。これはあなたが実際に所有している機材の精密なクローンで、アンプやペダルのあらゆるニュアンスを鮮明に再現します。例えば、アンプとキャビネットをモデリングした場合には、この2つの要素を仮想的に分離し、キャビネットのみ別のモデルを試す、ということも可能な、非常に高度なテクノロジーを備えています。
また、アンプの前に配置されたファズ、オーバードライブなどの歪み系ペダルを含む複雑なリグ全体を、アルゴリズムに組み込むことも可能です。
そして、これがコンピューターとオーディオ・インタフェースなど、普段お使いの機材で行えるのです。
トーン・モデルの作成例
トーン・モデルの作成は、ギターを録音するのと同じくらい簡単です。基本的には、以下の3ステップで実際のリグがソフトウェア上でモデリングされます。
1. トーン・モデル作成用のギター・キャプチャ・ファイル音声を、モデリングしたいリグに入力

2. AI Machine Modeling が、高度なニューラル・ネットワークに基づくプログラムにより、ドライ音とウェット音を分析

3. 分析により生成された「トーン・モデル」を、AIにより精密に最適化
キャプチャーのプロセス


