XLN Audio Addictive Trigger (Digitales Produkt)

Dies ist eine automatische Übersetzung durch eine Software:Der weltweit erste intelligente Fasswechsel! Während der Forschungsphase von Addictive Trigger berichteten Benutzer auf der ganzen Welt, dass eine genaue Treffererkennung bei der Verwendung von Drum-Replacement-Plugins absolut entscheidend ist. Leider neigen bestehende Auslösetechnologien dazu, Mängel zu haben, die viele manuelle Anpassungen und Korrekturen erfordern. XLN Audio ist bestrebt, Produkte herzustellen, die besser sind als das, was derzeit verfügbar ist, und hat schließlich eine völlig neue Methode zur Erkennung von Trommelschlägen namens Audio Fingerprint entwickelt. Das neue System verwendet die FFT-Analyse, um Schlagzeugklänge genau zu identifizieren, selbst wenn das Quellmaterial viel Mikrofonbluten oder Hintergrundgeräusche enthält. Es ist schnell, es ist präzise und wir glauben, dass es die Art und Weise verändern wird, wie Sie mit live aufgenommenen Drums arbeiten. Typische Drum-Replacement-Tools verlassen sich auf rudimentäre Filterung und Transientenerkennung, was zu vielen falschen Triggern und verpassten Treffern führt. Audio Fingerprint löst dieses Problem durch die Verwendung eines neuartigen FFT-basierten Anpassungssystems. Es ist so genau, dass es normalerweise keine Probleme hat, leicht gespielte Geisternoten aus Hintergrundgeräuschen zu erkennen und gleichzeitig Mikrofonblutungen und andere unerwünschte Geräusche zu unterdrücken. Das Audio Fingerprint-System kann nicht nur Geisternoten mit niedrigem Pegel mit großer Genauigkeit erkennen, sondern auch zwischen verschiedenen Schlagtypen unterscheiden, die mit ähnlichen Geschwindigkeiten gespielt werden (z. B. Sidestick- und offene Snare-Hits). Dadurch kann Addictive Trigger die korrekten Artikulationen von Samples wiedergeben, selbst wenn das eingehende Quellmaterial verschiedene Arten von Drum-Hits mit ähnlichen Spitzenpegeln enthält. DOWNLOADPFAD http://www.xlnaudio.com/install DIE INFO http://www.xlnaudio.com/addictivetrigger System Anforderungen: Win 7