McDSP贴士 - 使用6034降噪和优化嘈杂的失真吉他

最新推荐文章于 2025-05-25 12:08:37 发布

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本文介绍如何利用6034处理高增益放大器带来的过载和失真问题，通过减少噪声并紧缩混音，提升整体音质效果。我们将展示在6034中调整设置的具体步骤。

嗨，欢迎收看McDSP小贴士系列，我们将帮助您更好的使用McDSP。

今天将尝试使用6034处理嘈杂的失真吉他：高增益放大器的过载和失真，往往带有很大噪声，噪声门和噪声抑制系统都可以应用，但结果并不总是最佳的，我们将向您展示在6034中如何降低噪声，并有助于将其收紧以使混音效果更好。

点击查看原文：https://www.prettysound.net/blog/mcdsptie-shi-shi-yong-6034jiang-zao-he-you-hua-cao-za-de-shi-zhen-ji-ta.html

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贴唱混音插件推荐版本.doc

07-03

总线压缩器如SSL-G Compressor、VSC-2和MCDSP 6030能全局优化音频。限制器如L2和4040 Retro Limiter用于防止峰值过载。去齿音插件如FabFilter Pro-DS、Eiosis E2Deesser和Sibilance处理齿音问题。降噪工具如PSE和NS1...

用McDSP 6034多段压缩控制Bass音色

PrettySound的博客

07-12

451

6034是一款灵活的多段动态处理器，提供了来自广受赞誉的6050的全部获奖压缩、扩展和门限模块，构成了四频段的压缩器。跟6050的模块一样，6034的模块也可以保留相对的设置进行实时切换点击查看详情：https://www.prettysound.net/blog/yong-mcdsp-6034duo-duan-ya-suo-kong-zhi-bassyin-se.html ...

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McDSP 技巧使用6034快速优化你的鼓组

PrettySound的博客

10-09

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使用McDSP 6034 多段压缩快速优化你的鼓组。鼓组作为歌曲的框架，在你的整首作品中必然具有重要的地位。而6034的独特之处在于，它可以在不同的频段选用不同特性的模块，帮你给每个频段都添加合适的声音特性。你可以稳定低频并给予更强的冲击力，也可以让你的高频更具色彩并且控制得当。点击阅读全文：https://www.prettysound.net/blog/mcdsp-ji-qiao-shi-yong-6034kuai-su-you-hua-ni-de-gu-zu.html ...

McDSP EC-300 延迟效果的闪避功能

PrettySound的博客

07-14

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McDSP 在这个视频中，我们将向您展示如何使用EC-300延迟效果器的闪避衰减功能。这为您的混音元素添加大而宽广的延迟，并且不必担心效果太重而掩盖一切。点击阅读全文：https://www.bilibili.com/video/BV14U4y1G7Bh ...

McDSP-如何使用Channel G通道条制作人声

PrettySound的博客

11-06

226

点击阅读全文：https://www.prettysound.net/blog/mcdsp-ru-he-shi-yong-channel-g-tong-dao-tiao-zhi-zuo-ren-sheng.html。所有Channel G的配置都具有校准模式，适用于音乐、后期制作和世界上最流行的模拟调音台的型号。A/B大型模拟调音台的选用从未如此简单。Channel G的用户界面与Avid S1、S4和S6控制面、D-Control和D-Command传统控制面以及S6L现场调音台无缝集成。

在音频后期制作中使用McDSP V7插件

PrettySound的博客

10-28

328

这次更新带来了新的、高清晰度的UI界面以及对Apple Silicon的支持，超过1500个新的预置和许多插件的一些新功能。作为一个在后期制作工作中长期使用McDSP插件的用户，我很高兴地发现，第7版现在包括两个可激活的许可，所以我可以在我的主电脑和笔记本电脑之间轻松跳转。我经常使用的几个插件也有新的功能，我在下面详细介绍。在这篇文章和视频中，Paul Maunder探讨了McDSP的V7版本更新，并在他的工作流中起到了不错的效果，包括Futzbox、NF-575、NR-800、MC202和SA-2等等。

McDSP APB16数控模拟处理器USB-C版已上市

PrettySound的博客

02-02

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McDSP很高兴地宣布，其突破性的、获奖的、数控模拟处理器APB-16恢复全面生产了。新的APB 16配备了USB-C连接器，支持英特尔和苹果芯片Mac上的Thunderbolt 3和Thunderbolt 4接口，带宽是原来配备Thunderbolt 2的APB设备的两倍。新的和原来的APB设备可以在同一个系统中使用。点击阅读全文：https://www.prettysound.net/blog/mcdsp-apb-16-thunderbolt-3-yi-shang-shi.html。

McDSP APB 16评测-终极的模拟处理器？

PrettySound的博客

10-21

202

你把APB通过Thunderbolt连接到你的电脑上，把字时钟连接到你的接口上。接下来，下载10个（在撰写本文时）APB插件，采用AAX、AU和VST3格式，以实现多功能的DAW兼容性。几年后，没有什么变化，因为创始人科林-麦克道尔和他在McDSP的团队创造了真正新颖的东西。点击阅读全文：https://www.prettysound.net/blog/mcdsp-apb-16-ping-ce-zhong-ji-de-mo-ni-chu-li-qi.html。实际上，它的作用要大得多。

McDSP插件节日促销-最低29美元

PrettySound的博客

12-05

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储备屡获殊荣的插件，如ML4000，6060、SA-2对白处理器，EC300延迟效果处理器或复古套装，如Retro Pack。前往Pretty Sound商店今天以节省高达75%的折购买插件，看看如何将你混音达到一个新的水平。促销将于2020年1月8日结束点击阅读全文:https://www.prettysound.net/blog/mcdspqiu-ji-cu-xiao-ji-jiang-jie-shu-gao-da-75-de-zhe-kou.html ...

22、图论优化问题的研究：带权约束最小生成树与最小连通支配集

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05-24

本博客主要探讨了两类重要的图论优化问题：带权约束最小生成树问题和最小连通支配集问题。针对带权约束最小生成树问题，介绍了加权Miller-Tucker-Zemlin（WMTZ）公式及其改进形式，并讨论了多种有效不等式（如TCCI、ETCCI、LTCCI和GLI）的设计与应用。对于最小连通支配集问题，给出了整数规划公式R0及其加强形式R1，并基于加强公式设计了分支-切割算法。通过计算实验和对比分析，展示了不同方法在不同图结构中的性能表现。最后，提出了未来研究方向，包括优化分离算法和改进搜索策略，以提升求解效率和

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蚁群优化与最大叶生成树问题的战略振荡求解

### 蚁群优化与最大叶生成树问题的战略振荡求解 #### 蚁群优化在非侵入式负载监测中的应用在电力消耗研究领域，非侵入式负载监测（NILM）问题正逐渐成为研究热点。该问题旨在通过整体测量的电力消耗数据，找出特定...

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05-25

本研究围绕最小连通支配集问题（MCDSP）和多层可生存光网络设计问题（MSOND）展开。在MCDSP中，通过线性规划松弛和启发式分离方法优化R1，获得更强的下界，并探讨在稀疏大实例上的性能优化方向。对于NP难的MSOND问题，提出了基于路径变量的0-1线性规划模型，并设计了结合列生成和分支策略的分支-价格算法。研究总结了当前成果，并展望了未来算法优化和模型扩展的方向。

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

最新发布

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

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...

食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip

12-21

Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master

12-21

Unity STL文件导入工具该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！