V-Control Pro 3.0发布,为Presonus控制器增加Pro Tools高级控制

V-Control Pro 3.0发布 ,它为Presonus FaderPort 8 和 FaderPort 16的 Pro Tools 控制增添了新的功能。FaderPort 8 和 FaderPort 16 的设计符合人体工程学,而且价格低廉,但用户告诉我们,由于 HUI 协议的限制,插件控制无法使用。我们开发了一种新方法来控制插件、自动化等。

超强功能 - Pro Tools 插件控制

没有 V-Control Pro,插件控制大多无法使用,因为它无法将参数正确映射到推子上,尤其是许多第三方插件。有了 V-Control Pro,你就能获得精确的推子控制,所有插件都有 8 个参数页面。你可以立即使用效果极佳的默认映射,也可以创建自定义推子映射。只需选择一个音轨,然后按下 PlugIns 按钮。

超级功能 - 10 位精确推子

如果没有 V-Control Pro,FaderPort 将向 Pro Tools 发送 9 位推子信息。而推子的刻度标记与 Pro Tools 中的 dB 值不匹配。例如,如果在 FaderPort 上将推子移至 0 dB,在 Pro Tools 中实际上是-1.0 dB。V-Control Pro 向 Pro Tools 发送 10 位推子信息。它能准确转换 FaderPort 的推子位置,使刻度标记相匹配。

超级功能 - 专业自动化

V-Control Pro 将 Faderport 变成一流的自动化控制器。如果没有 V-Control Pro,Faderport 不会显示每个音轨的自动化模式或状态。有了 V-Control Pro,选择按钮的颜色会显示音轨的自动化模式:关闭、读取、写入/触摸/锁定和微调。你还可以看到状态。在 "触摸 "和 "闩锁 "模式下,选择按钮为红色并闪烁,表示自动化已启动。然后,当您触摸推子并进入写入模式时,"选择 "按钮会变为纯红色。使用触摸模式时,当您释放推子时,写入功能会立即解除。

超级功能 - 音量和摇摄重置

如果没有 V-Control Pro,您就无法使用推子端口重置音轨的音量和摇摄。使用 V-Control Pro 时,按下 Shift 键并轻点推子即可将其重置为 0 dB。要将所选轨道的平移重置为居中,请按下 Shift 并按下编码器。

超级功能 - 对话框取消/确定

使用 FaderPort 添加存储位置时,Pro Tools 会显示一个对话框。如果没有 V-Control Pro,你必须把手移到键盘或鼠标上才能选择 "取消 "或 “确定”。V-Control Pro 会检测 Pro Tools 对话框并闪烁按钮。按 "上一步 "取消对话框,按 "下一步 "确定对话框。非常方便。

超级功能 - 全部清除独奏

如果没有 V-Control Pro,推子端口只能清除当前组中分配给它的 8 或 16 个音轨的独奏。有了 V-Control Pro,它将清除整个会话的所有独奏。

其他控制台 ?

FaderPort 8 和 16 是首批具有 Pro Tools 插件控制功能的表面。其他 HUI 表面也有可能被添加。请加入我们的 Facebook V-Control Pro 用户组,让我们知道您希望看到哪种控制台。

V-Control Pro 的 Faderport 和 Pro Tools 功能为我节省了大量时间。我编写了大量的插件自动化程序,能用推子控制插件参数真是锦上添花。

迈克尔-拉斐尔

兔耳音频

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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