Initial Audio Trap Empire Heatup3 Expansion (HeatUp3通用音色库)

InitialAudio TrapEmpire Heatup3 Expansion提供了150种Trap流派的乐器预设和170种乐器声音,专为Heatup3设计。这个拓展插件包含高质量的24Bit/44.1kHz立体声效果,适合Trap音乐制作,需要Heatup3 3.2.0及以上版本运行。TrapEmpire集合了各种关键乐器声音,如铜管、弹拨和主音,助力音乐创作。

Initial Audio Trap Empire Heatup3 Expansion是一款拥有150种Heatup3乐器预设效果的拓展插件,这些效果预设都是以 24Bit/44.1kHz 立体声格式捕获,能够为大家带来了最佳的效果。Trap Empire可能是有史以来最通用和最独特的声音库。

传送门:https://mac.orsoon.com/Mac/186386.html

Trap Empire 是您制作的完美 Trap Sound Pack。它涵盖了对 Trap Music 很重要的许多类别的各种乐器。受到现代音乐和制作人的启发,这款 Trap Sound Pack 带有出色的铜管、尖锐的弹拨、最先进的主音、过滤键等等......!
150 种用于 Heatup3 的附加 Trap 流派乐器
170 种乐器预设
48 鼓单拍
需要 Heatup3 3.2.0 版才能使用此扩展!

小编点评

Initial Audio Trap Empire Heatup3 Expansion是Heatup3最佳的拓展工具,为大家带来了150 种用于 Heatup3 的附加 Trap 流派乐器,以及170 种乐器预设,为大家的音乐创作带来便利。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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