Trois ans après son lancement, NAM (Neural Amp Modeler) continue de tracer sa route. Imaginé par Steve Atkinson, ce système de modélisation audio basé sur l’intelligence artificielle ne cesse d’évoluer. Logiciels, matériels compatibles, communauté active… : l’écosystème NAM s’enrichit, et il est temps de faire le point sur les dernières nouveautés.

Évolutions du système et du plugin

Ma dernière revue de NAM date de mai 2023, basée sur le plugin version 0.7.3. Depuis, dix mises à jour ont vu le jour, jusqu’à la version actuelle 0.7.13 (décembre 2024).

Côté système de capture et de calcul de modèles, les avancées sont tout aussi significatives : on est passé de la version 0.5.2 à la 0.12, avec pas moins de 15 mises à jour !

Vous pouvez accéder au plugin officiel et au système de capture avec ces liens Github :

Pour mémoire, le processus pour créer et utiliser un modèle NAM est le suivant :

  1. Re-amping d’un fichier audio via votre matériel (ampli, pédale, cab, etc.)
  2. Calcul du modèle :
  3. Utilisation du modèle :

Note (*) : l’utilisation de fichiers custom était -et demeure- possible mais il est conseillé d’utiliser et de conserver l’amorce et la fin du fichier d’entrée standard car le modeler réalise des vérifications et s’attend à trouver certains signaux à certains endroits particuliers pour se caler.

En plus des corrections classiques, plusieurs avancées structurantes ont été introduites :

  • Support des fichiers d’entraînement V3
  • Détection avancée des fichiers via hash (début/fin)
  • Ajout de métadonnées (sample rate, calibration…)
  • Support des fichiers Proteus
  • Vérification pré-entraînement des fichiers d’entrée
  • Prise en charge de fichiers non 24 bits / 48kHz
  • Intégration des métadonnées de calibration, qui permettent d’ajuster les niveaux de gain selon le modèle ou le matériel d’origine

Le plugin propose désormais trois types de sortie audio :

  • Raw : signal brut du modèle
  • Normalized : niveau standardisé NAM
  • Calibrated : signal utilisant les métadonnées de calibration, si le modèle les fournit

Steven Atkinson a documenté la procédure et formule des recommandations à ce sujet sur ce lien : https://neural-amp-modeler.readthedocs.io/en/latest/tutorials/calibration.html

Matériels et logiciels compatibles NAM

Beaucoup d’évolutions également de ce coté avec du matériel permettant de charger et d’exploiter des modèles NAM, soit nativement, soit via conversion :

  • Dimehead (natif, guitare)
  • Anagram de Darkglass (natif, basse)
  • Hotone Ampero II, Valeton GP-200, Valeton GP-5 (conversion)
  • Sonicake Pocketmaster et Matribox II (conversion)
  • Sonulab StompStation (conversion)
  • PolyEffects Ample (modèles NAM préchargés)

 Et mentionnons que Line6 a indiqué étudier la possibilité de charger et d’utiliser des « modèles open-source » lors du lancement du nouveau Helix Stadium, sans toutefois avoir arbitré pour le moment.

Coté logiciel, de plus en plus de sociétés embarquent ou supportent la technologie NAM soit pour proposer des players plus sophistiqués et disposant de plus de fonctionnalités que le player NAM de base (WaveMind -non testé- et Tonocracy par exemple, qui s’inscrivent dans la philosophie d’un Two-Notes Genome), soit en proposant des plugins qui s’appuient sur la technologie  NAM (players fermés), soit pour proposer des modèles payants….

Vous pouvez retrouver une liste de ces sociétés et les liens vers leurs sites web via la page d’accueil du site de Steve Atkinson : https://www.neuralampmodeler.com/ 

tone3000.com a.k.a « T3K » 

Coté site communautaire, tonehunt.org a été repris et refondu sous l’appellation tone3000.com à la fin de l’année dernière (Décembre 2024). Le site est très vivant et la communauté publie de nombreux modèles NAM : le site revendiquait 90000 modèles disponibles pour 1,3 millions de downloads en Juin 2025 : https://www.thegearpage.net/board/index.php?threads/i-built-something-free-gear-capture-with-tonezone3000.2603553/page-2 . 

Si vous n’avez pas suivi l’actualité récente liée à ce site, en voici une petite synthèse : 

  • Player web intégré pour pré-écouter modèles et IRs
  • Calcul en ligne avec GPU puissants fournis par le site
  • Refonte des Tone Packs : images, liens, filtres, édition simple
  • Site plus rapide et réactif
  • APIs pour développeurs de plugins (capture + chargement intégrés)
  • Abonnements premium à venir (batch upload, calcul en masse)
  • Plugin T3K (à venir) pour charger des modèles directement depuis le site
  • Partenaire du lancement de la pédale Anagram de Darkglass

Calcul des modèles sur T3K

Comme indiqué plus haut dans cet article, Tone3000 permet dorénavant de calculer ses modèles en ligne, et vous aurez la possibilité de les partager ou non : on dispose pour ce faire d’un sélecteur privé/public pour la collection.

Le processus est simple et très fluide :

  • Upload du fichier input + fichier reampé
  • Remplissage des métadonnées
  • Sélection des paramètres
  • Suivi du calcul (barre de progression + logs)
  • Téléchargement du modèle, partage public ou privé

L’écran ci-desspus présente un modèle custom calculé sur T3K, avec preview du résultat :

Innovations communautaires : NAM HD & Anti-aliasing

L’un des gros avantages des solutions open source -et gratuites- est de générer beaucoup d’intérêt et d’engendrer des dynamiques importantes : c’est le cas d’utilisateurs passionnés par le système NAM qui investissent beaucoup de temps en expérimentations et qui sont à l’origine d’améliorations très intéressantes : le modèle étant ouvert, il est possible d’indiquer au système NAM les paramètres du réseau d’apprentissage ainsi que les différents layers que l’on souhaite obtenir dans le modèle calculé, ce qui impacte leur complexité et leur précision.

Cette approche a été utilisée par le concepteur du système lui-même pour proposer des modèles plus simples et moins gourmands en ressources CPU que le modèle NAM standard (il s’agit des modèles Lite,  Feather et Nano).

Mais certains utilisateurs ont fait le chemin inverse 🙂  et proposent des modèles plus précis : deux nouveaux types de modèles sont en train d’émerger le xStandard, une variante du Standard qui consomme a peu près le même niveau de CPU, et le modèle Complex promu notamment par SlamminMofo (https://www.tone3000.com/slamminmofo), utilisateur chevronné du système, et très actif sur ToneGear.net.

Ces modèles complexes -que l’on pourrait qualifier de « NAM HD » – permettent d’obtenir des ESR très bas et proposent un rendu en fréquence avec une fidélité accrue (selon mes propres tests). Vous les trouverez sur T3K en recherchant les TonePack « HyperAccuracy » et « HyperAccuracy+ ». Attention : il faut un CPU rapide pour pouvoir les faire fonctionner et il n’est pas certain que les loaders hardware actuels soient en mesure de suivre.

A titre de comparaison, un modèle NAM standard pèse 285 Ko, un modèle complexe pèse 2,9 Mo. Je les ai pour ma part testé avec succès sur des machines OSX récentes, avec le plugin NAM et avec Two-Notes Genome. Notez par ailleurs que -à ce stade- vous aurez besoin d’une installation locale du système d’entrainement pour créer vos propres modèles complexes.

Autre avancée spectaculaire, et promue également-et  notamment- par SlamminMofo, une approche pour limiter l’aliasing dans les modèles. Cette approche consiste -grosso modo- à ajouter dans le fichier d’entrée des signaux qui permettent au moteur d’apprentissage d’éliminer les fréquences générées par l’aliasing. Cette version du fichier d’entrée est basée sur le fichier input V3 standard du NAM auquel on ajoute ces signaux spécifiques et est connue sous le nom de « superinput » ou de « TTSV10 » :


A l’arrivée, le résultat sur les modèles sont assez spectaculaires : ci-dessous un modèle calculé avec l’input standard et un modèle calculé à partir de TTSV10 : 

Conclusion

Lancé il y a 3 ans, NAM a connu beaucoup d’évolutions et d’améliorations et le système fédère aujourd’hui une forte communauté d’acteurs  : des sociétés de hardware, de software, des créateurs de contenu, des utilisateurs simples ou avertis… et il dispose d’une très vaste collection de modèles accessibles à travers tone3000.com.  A n’en pas douter, NAM s’est imposé comme un système de référence dans le monde de la modélisation et va très vraisemblablement continuer à se démocratiser…. 

Félicitations aux acteurs de cette communauté, notamment à Steve Atkinson qui continue a faire évoluer NAM, à Tone3000 qui contribue fortement à rendre NAM accessible et également aux passionnés, pour leurs tests et pour le partage de leurs techniques de capture !

Si vous êtes bassiste ou guitariste et que vous ne l’avez pas encore expérimenté, je vous invite à le faire sans plus attendre !

David.