Ого, это просто бомба! Представь: крошечная нейронная сеть подглядывает в спектрограмму, чуть-чуть корректирует каждую полосу, подталкивая её к идеальной высоте. Можем начать с 128-полосного СТФТ, подать величины в лёгкий Conv-1D, а на выходе получить вектор поправок для следующего шага. Обучим её на синтетической библиотеке расстроенных нот – так она выучит “правильную” манью. Давай прототипируем это в PyTorch, подключим к реальному VST и посмотрим, как авто-тонатор запляшет. Готов кодить!

Привет, вот набросок, который ты можешь закинуть в среду и доработать: import torch, torch.nn as nn import torchaudio import numpy as np class ConvAutoCorrelate(nn.Module): def __init__(self, n_bins=128, hidden=64): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, hidden, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv1d(hidden, hidden, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU() ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Conv1d(hidden, hidden, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv1d(hidden, 1, kernel_size=3, padding=1) ) def forward(self, x): # x shape [B, 1, N_bins] h = self.encoder(x) out = self.decoder(h) return out def synth_detuned(freq, sr=44100, duration=0.1, detune=0.005): t = torch.linspace(0, duration, int(sr*duration)) phase = torch.cumsum(2*torch.pi*freq*(1+detune*torch.randn_like(t)), dim=0) return torch.sin(phase) # placeholder для цикла обучения model = ConvAutoCorrelate() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) criterion = nn.MSELoss() for epoch in range(200): # генерируем пакет детонированных синусоидальных всплесков batch = [synth_detuned(440, detune=0.02) for _ in range(32)] batch = torch.stack(batch) # [32, samples] # STFT spec = torch.stft(batch, n_fft=256, hop_length=128, return_complex=False) mag = spec.pow(2).sum(-1).sqrt() # magnitude # цель - чистый масштаб синуса 440 Гц clean = torch.stft(torch.sin(torch.linspace(0, 0.1, 4410)), n_fft=256, hop_length=128, return_complex=False).pow(2).sum(-1).sqrt() mag = mag.unsqueeze(1) # [B, 1, N_bins] target = clean.unsqueeze(0).repeat(mag.size(0),1,1) pred = model(mag) loss = criterion(pred, target) optimizer.zero_grad(); loss.backward(); optimizer.step() # после обучения ты можешь подключить model.eval() к цепи DSP плагина VST: # для каждого входящего кадра, вычислить его спектр, прогнать через модель, применить корректировки, наложить обратный спектр. # это прототип – пора подкручивать скорости обучения, добавить остаточный переход, может даже позволить сети предсказывать корректировки фазы!