sdatkinson/NeuralAmpModelerCore

解决的问题

该库提供了运行基于神经网络的放大器模型所需的底层数字信号处理（DSP）逻辑。它使开发者能够将神经放大器建模集成到插件或其他音频软件中，提供底层神经网络的高性能 C++ 实现。

工作原理

该库使用 C++ 和 Eigen 线性代数库来执行定义放大器声学特性的神经网络。它包含用于测试模型加载（loadmodel）和测量实时性能（benchmodel）的工具，以确保音频处理过程中神经网络推理的效率。

适用人群

希望在自己的应用程序中实现神经放大器建模的音频软件开发者和插件创作者。

主要亮点

• 专为 NAM 插件设计的核心 C++ DSP 库。
• 包含 benchmodel 工具，用于测试实时执行速度。
• 包含 loadmodel 工具，用于验证模型文件加载过程。
• 使用 Eigen 实现高性能线性代数运算。