United Plugins发布TrapTune人声插件

UnitedPlugins推出了TrapTune,一款由SounDeviceDigital开发的音调校正插件,专为Trap、hip-hop、EDM、R&B和流行音乐制作设计。此插件提供硬性人声调谐效果,包括失真、倍频、音调转换和内置的延迟及混响。用户可调整音高校正级别、速度、风格以及移调和音色,创造从微妙到明显的调音效果,并能通过第二个声音功能创建和声或立体声人声效果。

United Plugins宣布推出TrapTune,这是一款由SounDevice Digital开发的音调校正插件,还包括失真和倍频效果、音调转换功能以及内置的延迟和混响部分。顾名思义,TrapTune针对的是那些依靠硬性人声调谐效果来提供其标志性声音的流派的制作人,United Plugins称该效果将特别适合于Trap、hip-hop、EDM、R&B和当代流行音乐。
软件界面顶部的"Tune In"部分提供了对插件音高校正控制的访问,用户能够从下拉菜单中选择他们正在使用的Key。一个大的Trap Tune Intensity旋钮以及速度和风格参数提供了对校正水平的控制,可能的结果从微妙的校正到带有明显人工痕迹的硬调音效果。移调控制提供了+/-12个半音的音高移动,而Formant Shift控制允许用户改变人声的音色而不影响其音高或时间。
第二声音部分基本上增加了另一个声音,与被处理的轨道保持一致。移调控制提供了+/-12个半音的音高转换,允许用户创造和声效果,或者让第二个声音高于或低于原声的一个八度。第二个声音的音量可以用电平控制来设置,立体声开关可以启动TrapTune的倍增器效果,创造一个更宽的立体声人声。
点击阅读全文:https://www.prettysound.net/blog/united-plugins-fa-bu-traptune-ren-sheng-cha-jian.html

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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