Stompbox jeb efektu pedālis ir neliela kaste ar pogām un slēdžiem, ko mūziķis iedarbina ar kāju, lai mainītu instrumenta vai mikrofona skaņu. Tieši šādu ierīci sev sāka meklēt basģitārists, kurš gatavojās iegādāties jaunu basģitāru un saprata, ka būs vajadzīgs arī pietiekami jaudīgs daudzfunkciju pedālis.

Viņš vēlējās vienu ierīci, kas spētu nodrošināt dažādas skaņas, nevis grīdu noklāt ar daudziem atsevišķiem efektu pedāļiem. Taču vēlamais komerciālais risinājums maksāja vairāk, nekā ģimenē būtu viegli pamatot, tāpēc nācās meklēt citu ceļu.

No TONE3000 līdz PiPedal

Pēc TONE3000 otrās versijas atjauninājuma mūziķis bija pamanījis šo platformu — plašu Neural Amp Modeler tvērumu bibliotēku. Tajā pieejami digitāli reālu pastiprinātāju, skaļruņu kabinetu, efektu pedāļu un pat pilnu signāla ķēžu modeļi. Bibliotēkā atrodami, piemēram, Fender, Trace Elliot, Marshall un Boss aprīkojuma tvērumi.

Sākotnēji modelēšana viņu īpaši neinteresēja, taču podkāsta “Bitflip” vadītāja Aleksa ieteikums pievērst uzmanību PiPedal mainīja situāciju. PiPedal ir bezmaksas atvērtā pirmkoda efektu platforma, kas Raspberry Pi 4 vai Raspberry Pi 5 pārvērš par daudzfunkciju efektu bloku. Arī Blackstar Beam Mini izmanto līdzīgu pieeju, komerciālā produktā apvienojot tūkstošiem tvertu pastiprinātāju un pedāļu skaņu.

PiPedal 2.0 spēj tieši piekļūt TONE3000, tādēļ lietotājs no pašas programmas var pārlūkot un lejupielādēt Neural Amp Modeler jeb NAM modeļus, kas veidoti no reālu pastiprinātāju, priekšpastiprinātāju un pedāļu ierakstiem. Platforma piedāvā arī tradicionālus reverberācijas, aiztures, kora, kompresijas, ekvalaizera, kropļojuma un piesātinājuma, kā arī skaņas augstuma maiņas spraudņus.

Mūziķim jau bija vecs Raspberry Pi 4 un rezerves USB audio interfeiss. Trūka tikai zināšanu par to, kā šīs detaļas pārvērst par sarežģītu efektu sistēmu. Šajā brīdī projekts pārstāja būt tikai par Raspberry Pi — galveno lomu sāka spēlēt sarunvalodas mākslīgā intelekta rīks.

ChatGPT nokonfigurē efektu sistēmu

Tā vietā, lai vairākas dienas lasītu Linux audio dokumentāciju, GitHub diskusijas un MIDI rokasgrāmatas, lietotājs vienkārši aprakstīja, ko vēlas iegūt. ChatGPT lejupielādēja un instalēja programmatūru, konfigurēja to, noteica, kas nedarbojas, koriģēja iestatījumus un pakāpeniski pārvērta rezerves aparatūras kaudzi par efektu procesoru.

Norāde sistēmai palaisties uzreiz efektu pedāļa režīmā tika izpildīta. Lietotājs varēja arī nodot ChatGPT savu 40 dziesmu atskaņošanas sarakstu un lūgt izveidot katrai dziesmai atbilstošu priekšiestatījumu. Dažu stundu laikā viņa rīcībā bija daudzfunkciju pedālis, atsevišķi skaņojumi konkrētām dziesmām, pastiprinātāju un kabinetu kombinācijas, efektu ķēdes un skārienekrānam piemērota saskarne iPad planšetē.

Sešu pogu MIDI kājslēdža pievienošana sistēmai lika tai no mūziķa skatpunkta darboties līdzīgi parastam stompbox. Vienam skaņojumam var piekļūt ar vienu nospiedienu dziesmai “Sorrow”, citam — “New York Minute”, vēl citam — “Earth Song”.

Skaņas kvalitāte izrādījās ļoti laba. Neural tīklu pastiprinātāju modelēšana pēdējos gados ir kļuvusi tik precīza, ka aklajos salīdzinājumos dažkārt ir ārkārtīgi grūti atšķirt modeli no īstā aprīkojuma. Šādu sistēmu attīstība nav sākusies tikai nesen: Yamaha jau 1993. gadā ar VL1 matemātiski modelēja gaisa plūsmu, mēlītes un rezonansi saksofonos un citos akustiskos instrumentos, bet Line 6 un citi uzņēmumi vēlāk līdzīgu ideju izmantoja ģitāras pastiprinātājiem.

Kā darbojas Neural Amp Modeler

Neural Amp Modeler trenē neironu tīklu, izmantojot reāla audio aprīkojuma ierakstus. Sistēma mācās, kā konkrētais aprīkojums reaģē uz ieejas signālu, nevis tikai mēģina ar tradicionāliem efektiem aptuveni atdarināt tā skanējumu.

NAM jaunā Architecture 2 arhitektūra var būtiski samazināt nepieciešamo skaitļošanas jaudu — tās procesora patēriņš ir aptuveni par 30–40% mazāks nekā iepriekšējām versijām. Tādēļ neliels Raspberry Pi spēj darbināt tehnoloģiju, kas vēl nesen bija cieši saistīta ar dārgu profesionālu aprīkojumu.

Izveidotā sistēma pēc būtības kļuva par atvērtā pirmkoda radinieku tādām ierīcēm kā Neural DSP Quad Cortex. Atšķirība ir tā, ka komerciālajā produktā viss atrodas vienā izturīgā un rūpīgi integrētā korpusā, savukārt šeit sistēma ir sadalīta starp Raspberry Pi, audio interfeisu, planšeti un MIDI kontrolieri.

Ne gluži HX Stomp par 20 dolāriem

Tomēr šāds projekts nav tas pats, kas gatavs profesionāls daudzfunkciju pedālis. Komerciāla ierīce parasti ir izgatavota izturīgā metāla korpusā, tai ir pienācīgi kājslēdži, instrumentu līmeņa savienotāji un ražotājs, kurš atbild par to, lai visas sistēmas daļas darbotos kopā.

Pašdarinātais risinājums sastāv no Raspberry Pi un vairākām rezerves detaļām. Būtiska izrādījās arī audio interfeisa izvēle. Īpaši mazs kāda pazīstama ģitāru aprīkojuma ražotāja interfeiss izrādījās tik problemātisks, ka tas tika nomainīts pret lielāku Arturia ierīci, kas šķita piemērotāka nēsāšanai līdzi mūziķa somā.

Tomēr, meklējot sistēmā trūkumus, lietotājs secināja, ka viss nepieciešamais darbojas loģiski un atbilstoši solītajam. Viņš šo sistēmu vēl neuzticētu koncertam 20 000 cilvēku priekšā, taču nevis tāpēc, ka būtu atklāta kāda konkrēta tehniska kļūme — vienkārši risinājums vēl nav pārbaudīts tik nopietnā dzīvajā situācijā.

Studijai gan tas šķiet pietiekami piemērots. Sistēma spēj ātri iegūt skaņas, kas atgādina Pino Palladino vai Guy Pratt izmantotos skanējumus. Drošībai uz skatuves būtu saprātīgi ņemt līdzi arī otru PiPedal komplektu, ja pirmais negaidīti pārstātu darboties.

Mākslīgais intelekts samazina zināšanu slieksni

Šī projekta būtiskākā iezīme nav tikai tā, ka ar Raspberry Pi iespējams izveidot jaudīgu efektu procesoru. Agrāk šādu sistēmu neredzamā sākotnējā cena bija zināšanas. Aparatūra varēja maksāt tikai dažus simtus dolāru, taču lietotājam bija nepieciešamas Linux, audio un tīklu pārvaldības iemaņas, kā arī pacietība, lai visas daļas savienotu un nokonfigurētu.

Tagad lietotājs var nodrošināt ieceri un spriest par rezultātu, bet tehniskās zināšanas nepieciešamajā brīdī piegādā ChatGPT. Ja kāds skaņojums nav pietiekami labs, nav obligāti pašam jāmaina iestatījumi — mākslīgajam intelektam var palūgt pievienot vairāk kora efekta, palielināt vidējās frekvences vai Boss CS-3 vietā izmantot Cali76 modeli.

Atsevišķus skaņojumus sistēma izveidos ļoti precīzi, citi būs tikai labs sākumpunkts, bet vēl kādi var šķist neizprotami. Taču svarīgākais ir tas, ka lietotājam vairs nav iepriekš jāapgūst visa nepieciešamā tehniskā joma, lai vispār sāktu projektu.

PiPedal acīmredzami ir bezmaksas atvērtā pirmkoda programmatūra. Tās tīmekļa saskarne nav veidota kā dārga dizaina studijas radīts izstrādājums — tajā jūtama pat neliela senā Geocities estētika. To, visticamāk, nebūtu saprātīgi nodot profesionālam mūziķim ar vārdiem “viss būs lieliski”.

Tomēr saskarnes izskats nav galvenais. PiPedal piedāvā vajadzīgos parametrus, signāla maršrutēšanu, skaņu modeļus un elastību. Tas var neizskatīties pēc 1000 dolāru vērtas ierīces, taču funkciju ziņā tai pietuvojas pietiekami, lai dārgā komerciālā alternatīva sāktu šķist mazāk pārliecinoša.

Mūziķis sākotnēji meklēja dārgu komerciālu efektu pedāli, bet beigās aptuveni 100 dolārus iztērēja par kājslēdzi, kas papildināja jau esošo aparatūru. Viņš ieguva vairāk skaņu, nekā, visticamāk, jebkad izmantos, un iespēju sistēmu pārveidot, vienkārši ar mākslīgo intelektu aprakstot, par ko tai jākļūst nākamreiz.

Tāpēc interesantākā jaunā stompbox sastāvdaļa nav Raspberry Pi. Tā ir frāze, ar kuru lietotājs pasaka sistēmai, ko izveidot tālāk.