A new way to navigate equalization in the music production process
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flowEQ uses a disentangled variational autoencoder (β-VAE) in order to provide a new modality for modifying the timbre of recordings via a parametric equalizer. By using the trained decoder network, the user can more quickly search through the configurations of a five band parametric equalizer. This methodology promotes using one's ears to determine the proper EQ settings instead of looking at transfer functions or specific frequency controls. Two main modes of operation are provided (Traverse and Semantic), which allow users to sample from the latent space of the 12 train models.
Download the VST/AU plugin from https://flowEQ.ml
Citation pour cette source
Christian Steinmetz (2026). flowEQ (https://github.com/csteinmetz1/flowEQ), GitHub. Extrait(e) le .
Informations générales
- Version 1.0.3 (33,8 Mo)
-
Afficher la licence sur GitHub
Compatibilité avec les versions de MATLAB
- Compatible avec les versions R2018a à R2019a
Plateformes compatibles
- Windows
- macOS
- Linux
Les versions qui utilisent la branche GitHub par défaut ne peuvent pas être téléchargées
| Version | Publié le | Notes de version | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.3 |
