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。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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