{"id":7776,"date":"2025-08-12T10:11:00","date_gmt":"2025-08-12T09:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/?p=7776"},"modified":"2025-12-26T17:04:20","modified_gmt":"2025-12-26T16:04:20","slug":"nam-mise-en-oeuvre-partie-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/index.php\/fr\/2025\/08\/12\/nam-mise-en-oeuvre-partie-2\/","title":{"rendered":"NAM : mise en oeuvre, partie 2"},"content":{"rendered":"\n\n\n\n<p>Dans <a href=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/index.php\/fr\/2025\/08\/03\/nam-mise-en-oeuvre-partie-1\/\">NAM mise en \u0153uvre premi\u00e8re partie<\/a>, nous avons explor\u00e9 les diff\u00e9rents types de mod\u00e8les et pr\u00e9sent\u00e9 les principaux chargeurs logiciel et mat\u00e9riels disponibles actuellement. Dans cette seconde partie, nous allons pr\u00e9senter <strong>les diff\u00e9rentes architectures de mod\u00e8les NAM<\/strong>, apr\u00e8s une petite pr\u00e9sentation du vocabulaire associ\u00e9 au syst\u00e8me NAM. On fera ensuite <strong>un point pratique sur les ressources<\/strong> n\u00e9cessaires pour pouvoir utiliser les mod\u00e8les NAM \u00ab&nbsp;live&nbsp;\u00bb. Un <strong>pack de mod\u00e8les en t\u00e9l\u00e9chargement<\/strong> est par ailleurs associ\u00e9 \u00e0 cet article afin de r\u00e9aliser vos propres tests avec diff\u00e9rentes architectures de mod\u00e8les, si vous le souhaitez.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wavenet, epochs et ESR<\/h2>\n\n\n\n<p>NAM repose sur une approche de <strong>deep learning<\/strong> appliqu\u00e9e \u00e0 l\u2019audio : un mod\u00e8le NAM va produire un signal de sortie \u00e0 partir d\u2019un signal d\u2019entr\u00e9e apr\u00e8s avoir \u00e9t\u00e9 entrain\u00e9 pour cela. Et pour ce faire, NAM s\u2019appuie principalement sur le syst\u00e8me <strong>Wavenet<\/strong>. Celui-ci \u00e0 originalement \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 et mis au point par Deepmind (filiale de Google) vers 2016, et son premier champs d\u2019application \u00e9tait la g\u00e9n\u00e9ration audio et plus particuli\u00e8rement des applications dans le domaine de la synth\u00e8se vocale comme le text-to-speech (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/WaveNet\">https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/WaveNet<\/a>). Vu d\u2019avion, Wavenet mis en oeuvre avec NAM permet de pr\u00e9dire une valeur de sortie \u00e0 partir d\u2019une valeur d\u2019entr\u00e9e \u00e0 travers l\u2019utilisation d\u2019un mod\u00e8le. On g\u00e9n\u00e8re ce mod\u00e8le par apprentissage \u00e0 partir d\u2019un jeu de donn\u00e9es source (fichier \u00ab\u00a0<strong>input\u00a0\u00bb<\/strong>) et d\u2019un jeu de donn\u00e9es cible, c\u2019est \u00e0 dire le r\u00e9sultat obtenu en envoyant le signal source \u00e0 l\u2019ampli ou \u00e0 la p\u00e9dale (ce qui constitue le fichier&nbsp;&nbsp;\u00ab\u00a0<strong>output<\/strong>\u00ab\u00a0). L\u2019apprentissage est r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 travers le programme \u00ab&nbsp;trainer&nbsp;\u00bb de NAM, qui construit le mod\u00e8le \u00e0 travers l\u2019ex\u00e9cution de multiples it\u00e9rations (<strong>epochs<\/strong>).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Le mod\u00e8le obtenu r\u00e9alise ses pr\u00e9dictions (i.e. la reproduction du son du mat\u00e9riel captur\u00e9) \u00e0 partir d\u2019un syst\u00e8me de couches (<strong>layers<\/strong>) et en utilisant des param\u00e8tres r\u00e9gissant les dilatations (<strong>dilations<\/strong> en Anglais).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Dans le syst\u00e8me par apprentissage par deep learning, on proc\u00e8de par it\u00e9rations successives (les <strong>epochs<\/strong>) dans lesquelles on surveille l\u2019\u00e9volution de <strong>l\u2019ESR<\/strong> (<strong>Error-to-Signal Ratio<\/strong>, ou rapport d\u2019erreur sur signal). <strong>Plus l\u2019ESR se rapproche de 0 et plus le mod\u00e8le est fid\u00e8le \u00e0 l\u2019original<\/strong>. L\u2019obtention d\u2019un ESR bas n\u00e9cessite g\u00e9n\u00e9ralement un nombre relativement important d\u2019it\u00e9rations :&nbsp; les cr\u00e9ateurs de mod\u00e8les NAM utilisent fr\u00e9quemment jusqu\u2019\u00e0 800 ou 1000 epochs. Au del\u00e0 d\u2019un certain nombre d\u2019it\u00e9rations, on observe g\u00e9n\u00e9ralement un plateau \u00e0 partir duquel <strong>il n\u2019est plus int\u00e9ressant de continuer l\u2019apprentissage<\/strong>, les gains devenant <strong>tr\u00e8s marginaux ou nuls<\/strong> au regard des couts en temps et en GPU.<\/p>\n\n\n\n<p>Concernant <strong>l\u2019ESR<\/strong>, voici quelques points de rep\u00e8res inspir\u00e9s par la page de MOD Audio d\u00e9crivant les best practices autour des captures AIDA-X (<a href=\"https:\/\/mod.audio\/modeling-amps-and-pedals-for-the-aida-x-plugin-best-practices\/\">https:\/\/mod.audio\/modeling-amps-and-pedals-for-the-aida-x-plugin-best-practices\/<\/a>) et que j\u2019ai repris et l\u00e9g\u00e8rement am\u00e9nag\u00e9s pour les transposer \u00e0 NAM :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>ESR &lt;=<\/strong> <strong>0.01 : <\/strong>excellente pr\u00e9cision, le mod\u00e8le est tr\u00e8s fid\u00e8le&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>0.01<\/strong> &lt; <strong>ESR \u2264 0.05<\/strong> : tr\u00e8s bonne pr\u00e9cision, le mod\u00e8le est fid\u00e8le<\/li>\n\n\n\n<li><strong>0.05 &lt; ESR \u2264 0.15<\/strong> : bon compromis qualit\u00e9\/utilisation, mod\u00e8le encore assez fid\u00e8le.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>0.15 &lt; ESR \u2264 0.35<\/strong> : diff\u00e9rences perceptibles, utilisation possible mais avec prudence.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ESR &gt; 0.5<\/strong> : mod\u00e9lisation tr\u00e8s approximative, probablement non satisfaisante<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ESR &gt; 0.9<\/strong> : tr\u00e8s \u00e9loign\u00e9, probablement inutilisable. Niveaux, r\u00e9glages et alignements \u00e0 v\u00e9rifier.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Nous reviendrons sur cette phase de capture et d\u2019apprentissage dans un autre article de cette s\u00e9rie.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour information, les mod\u00e8les NAM sont des fichiers au format JSON qui regroupent les informations du mod\u00e8le lui m\u00eame et une partie m\u00e9tadonn\u00e9es qui donne au chargeur des informations sur le mod\u00e8le :<br><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"953\" src=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5-1024x953.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7779\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5-1024x953.png 1024w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5-300x279.png 300w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5-768x714.png 768w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5-600x558.png 600w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5-945x879.png 945w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-5.png 1434w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Pour en savoir plus sur les clefs utilis\u00e9es dans les fichiers NAM, vous pouvez explorer le contenu de fichiers .NAM par vous-m\u00eame et consulter la petite documentation pr\u00e9sente ici : <a href=\"https:\/\/neural-amp-modeler.readthedocs.io\/en\/latest\/model-file.html#\">https:\/\/neural-amp-modeler.readthedocs.io\/en\/latest\/model-file.html#<\/a><br><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Architectures NAM<\/h2>\n\n\n\n<p>Steve Atkinson \u00e0 mis au point 4 jeux de param\u00e8tres, permettant de g\u00e9n\u00e9rer 4 types de mod\u00e8les pour r\u00e9pondre \u00e0 la <strong>probl\u00e9matique de ressources CPU<\/strong> n\u00e9cessaires pour mettre en oeuvre les mod\u00e8les NAM. Dans le vocabulaire NAM, ces types de mod\u00e8les sont d\u00e9sign\u00e9s sous le terme d\u00a0\u00bb \u00ab\u00a0<strong>architectures<\/strong>\u00ab\u00a0. Le mod\u00e8le NAM de base est consid\u00e9r\u00e9 comme l&rsquo;architecture \u00ab&nbsp;<strong>standard<\/strong>&nbsp;\u00bb : il offre un tr\u00e8s bon niveau de fid\u00e9lit\u00e9, mais il peut se r\u00e9v\u00e9ler probl\u00e9matique en terme de <strong>consommation CPU <\/strong>pour les utilisateurs disposant de machines tr\u00e8s peu puissantes ou anciennes, et surtout pour des plates-formes propri\u00e9taires (multi-effets ou machines comme les Raspberry Pi) qui s\u2019appuient fr\u00e9quemment sur des processeurs beaucoup moins puissants que ceux des PC\/MAC -voire que ceux des iPhone-, la plupart du temps pour des raisons de couts des puces et des couts d\u2019int\u00e9gration associ\u00e9s. S. Atkinson a donc introduit des <strong>variantes plus l\u00e9g\u00e8res d&rsquo;architectures<\/strong> : ce sont les mod\u00e8les <strong>LITE<\/strong>, <strong>FEATHER<\/strong> (plume) et <strong>NANO<\/strong>. Ces variantes impactent la taille du mod\u00e8le sur disque et en m\u00e9moire, ainsi que le niveau de consommation CPU n\u00e9cessaire pour les faire fonctionner.<\/p>\n\n\n\n<p>La complexit\u00e9 (et la fid\u00e9lit\u00e9) des mod\u00e8les NAM est d\u00e9finie \u00e0 travers les diff\u00e9rentes couches et niveaux de dilatations introduits dans la section pr\u00e9c\u00e9dente. In fine, cette complexit\u00e9 peut se r\u00e9sumer \u00e0 travers le nombre de param\u00e8tres g\u00e9r\u00e9s par le mod\u00e8le NAM :<\/p>\n\n\n\n<table id=\"tablepress-36\" class=\"tablepress tablepress-id-36\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<th class=\"column-1\">Architecture<\/th><th class=\"column-2\">Parameters<\/th><th class=\"column-3\">Size on disk (approx).<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-striping row-hover\">\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\">STANDARD<\/td><td class=\"column-2\">13800<\/td><td class=\"column-3\">280-300 KB<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\">LITE<\/td><td class=\"column-2\">6600<\/td><td class=\"column-3\">141 KB<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4\">\n\t<td class=\"column-1\">FEATHER<\/td><td class=\"column-2\">3000<\/td><td class=\"column-3\">65 KB<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5\">\n\t<td class=\"column-1\">NANO<\/td><td class=\"column-2\">841<\/td><td class=\"column-3\">20 KB<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-36 from cache -->\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>La communaut\u00e9 d\u2019utilisateurs NAM a \u00e9galement fait \u00e9merger de nouvelles architectures de mod\u00e8les, principalement les mod\u00e8les xStandard et Complex. Ce dernier cherche \u00e0 accroitre le niveau de fid\u00e9lit\u00e9 et, contrairement \u00e0 la d\u00e9marche d&rsquo;all\u00e9gement pr\u00e9sent\u00e9 dans le paragraphe pr\u00e9c\u00e9dent, il demande significativement plus de puissance CPU pour fonctionner :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<table id=\"tablepress-37\" class=\"tablepress tablepress-id-37\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<th class=\"column-1\">Architecture<\/th><th class=\"column-2\">Parameters<\/th><th class=\"column-3\">Size on disk (approx).<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-striping row-hover\">\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\">COMPLEX<\/td><td class=\"column-2\">90000<\/td><td class=\"column-3\">1.9 - 2.3 MB<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\">XSTANDARD<\/td><td class=\"column-2\">12400<\/td><td class=\"column-3\">270 KB<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-37 from cache -->\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Les diff\u00e9rences de consommation CPU sont pr\u00e9sent\u00e9es dans une section suivante de cet article et attention, pour rappel, les mod\u00e8les complexes n\u00e9cessitent des machines suffisamment rapides.<\/p>\n\n\n\n<p>Si vous d\u00e9butez avec NAM et\/ou que vous souhaitez explorer les rendus et comportements des diff\u00e9rentes architectures de mod\u00e8les sur votre propre mat\u00e9riel, je vous invite \u00e0 t\u00e9l\u00e9charger un starter pack \u00e0 partir de ce lien :<a href=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/index.php\/nam-models\/#MarkT-15_pack_1_8211_extended\"> https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/index.php\/nam-models\/#MarkT-15_pack_1_8211_extended<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Ce pack contient 7 mod\u00e8les de base (1 Clean, 1 Crunch , 3 high gains et 2 mod\u00e8les boost\u00e9s avec une OD) inspir\u00e9s d\u2019un ampli MT 15*.&nbsp; Ce pack est t\u00e9l\u00e9chargeable sur tone3000 (vous trouverez le lien sur la m\u00eame page) mais cette version contient&nbsp; -outre les mod\u00e8les Standard, xStandard et Complex pr\u00e9sents sur Tone3000- les d\u00e9clinaisons LITE, FEAHER et NANO, tous constitu\u00e9s \u00e0 partir des m\u00eames fichiers r\u00e9-amp\u00e9s. Et en bonus, ce pack contient des presets Genome pour pouvoir r\u00e9aliser rapidement des essais. Les presets pointent par d\u00e9faut les mod\u00e8les _S (standard) mais vous pourrez les switcher \u00e0 votre guise\u2026.<br><\/p>\n\n\n\n<p>*Voir mention l\u00e9gale en bas d&rsquo;article<\/p>\n\n\n\n<p>Et voici ci-dessous un tableau des ESRs obtenus pour les diff\u00e9rents mod\u00e8les de ce pack :<\/p>\n\n\n\n<table id=\"tablepress-38\" class=\"tablepress tablepress-id-38\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<th class=\"column-1\">Model name<\/th><th class=\"column-2\">ESR<\/th><th class=\"column-3\">Loudness<\/th><th class=\"column-4\">Tone type<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-striping row-hover\">\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CLEAN-02-CH1-VOL4_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00114<\/td><td class=\"column-3\">-17.7<\/td><td class=\"column-4\">clean<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CLEAN-02-CH1-VOL4_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01298<\/td><td class=\"column-3\">-17.8<\/td><td class=\"column-4\">clean<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CLEAN-02-CH1-VOL4_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01058<\/td><td class=\"column-3\">-17.8<\/td><td class=\"column-4\">clean<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CLEAN-02-CH1-VOL4_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01847<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">clean<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-6\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CLEAN-02-CH1-VOL4_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00416<\/td><td class=\"column-3\">-17.8<\/td><td class=\"column-4\">clean<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-7\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CLEAN-02-CH1-VOL4_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00477<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">clean<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-8\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CRUNCH-01-CH2_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00149<\/td><td class=\"column-3\">-17.7<\/td><td class=\"column-4\">crunch<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-9\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CRUNCH-01-CH2_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00998<\/td><td class=\"column-3\">-18.0<\/td><td class=\"column-4\">crunch<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-10\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CRUNCH-01-CH2_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00705<\/td><td class=\"column-3\">-17.8<\/td><td class=\"column-4\">crunch<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-11\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CRUNCH-01-CH2_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.02170<\/td><td class=\"column-3\">-18.0<\/td><td class=\"column-4\">crunch<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-12\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CRUNCH-01-CH2_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00455<\/td><td class=\"column-3\">-17.8<\/td><td class=\"column-4\">crunch<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-13\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-CRUNCH-01-CH2_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00434<\/td><td class=\"column-3\">-17.9<\/td><td class=\"column-4\">crunch<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-14\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-01-CH2-G3_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00197<\/td><td class=\"column-3\">-18.2<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-15\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-01-CH2-G3_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01500<\/td><td class=\"column-3\">-18.5<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-16\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-01-CH2-G3_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00969<\/td><td class=\"column-3\">-18.4<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-17\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-01-CH2-G3_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.03836<\/td><td class=\"column-3\">-18.6<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-18\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-01-CH2-G3_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00656<\/td><td class=\"column-3\">-18.4<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-19\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-01-CH2-G3_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00535<\/td><td class=\"column-3\">-18.4<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-20\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-02-CH2-G4_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00235<\/td><td class=\"column-3\">-18.3<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-21\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-02-CH2-G4_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01980<\/td><td class=\"column-3\">-18.7<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-22\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-02-CH2-G4_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01292<\/td><td class=\"column-3\">-18.6<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-23\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-02-CH2-G4_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.04332<\/td><td class=\"column-3\">-18.9<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-24\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-02-CH2-G4_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00822<\/td><td class=\"column-3\">-18.6<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-25\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-02-CH2-G4_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00732<\/td><td class=\"column-3\">-18.3<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-26\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-03-CH2-G5_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00430<\/td><td class=\"column-3\">-18.5<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-27\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-03-CH2-G5_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.02364<\/td><td class=\"column-3\">-18.7<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-28\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-03-CH2-G5_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01586<\/td><td class=\"column-3\">-18.6<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-29\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-03-CH2-G5_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.05254<\/td><td class=\"column-3\">-19.0<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-30\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-03-CH2-G5_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00985<\/td><td class=\"column-3\">-18.6<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-31\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-HIGHGAIN-03-CH2-G5_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00925<\/td><td class=\"column-3\">-18.6<\/td><td class=\"column-4\">hi_gain<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-32\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-01-CH1-VOL4_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00078<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-33\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-01-CH1-VOL4_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00521<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-34\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-01-CH1-VOL4_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00400<\/td><td class=\"column-3\">-17.7<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-35\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-01-CH1-VOL4_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01296<\/td><td class=\"column-3\">-17.3<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-36\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-01-CH1-VOL4_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00209<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-37\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-01-CH1-VOL4_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00263<\/td><td class=\"column-3\">-17.7<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-38\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-02-CH1-VOL4_C.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00087<\/td><td class=\"column-3\">-17.5<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-39\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-02-CH1-VOL4_F.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00720<\/td><td class=\"column-3\">-17.4<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-40\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-02-CH1-VOL4_L.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00381<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-41\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-02-CH1-VOL4_N.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.01860<\/td><td class=\"column-3\">-17.2<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-42\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-02-CH1-VOL4_S.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00262<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-43\">\n\t<td class=\"column-1\">ODN-MarkT-15-OD-02-CH1-VOL4_XS.nam<\/td><td class=\"column-2\">0.00328<\/td><td class=\"column-3\">-17.6<\/td><td class=\"column-4\">overdrive<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-38 from cache -->\n\n\n\n<p>Les suffixes utilis\u00e9s dans le tableau correspondent \u00e0 : <\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>_S : Standard<\/li>\n\n\n\n<li>_XS : XStandard<\/li>\n\n\n\n<li>_C : Complex<\/li>\n\n\n\n<li>_L : Lite<\/li>\n\n\n\n<li>_F : Feather<\/li>\n\n\n\n<li>_N : Nano<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>On peut formuler deux remarques \u00e0 la lecture de ce tableau : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>les architectures les plus complexes permettent d\u2019obtenir les ESR les plus bas (les mod\u00e8les les plus fid\u00e8les)<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>les mod\u00e8les <strong>high gain<\/strong> (et pire les fuzz, qui ne sont pas pr\u00e9sent\u00e9s dans cet exemple) ont des ESRs <strong>moins bons<\/strong> que les clean ou les crunch : ces types de sons sont en effet <strong>plus complexes<\/strong> \u00e0 mod\u00e9liser\u2026<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Si vous testez le pack exemple, vous devriez constater des diff\u00e9rences assez flagrantes par exemple en partant du standard et en descendant vers Lite, Feather puis Nano. Pour autant, les mod\u00e8les Lite et Feather ne sont pas ridicules en terme de rendu et peuvent d\u00e9j\u00e0 donner de bons r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Dernier point : dans le cas ou l&rsquo;on souhaiterait utiliser plusieurs mod\u00e8les NAM simultan\u00e9ment (sc\u00e9nario d&rsquo;un mod\u00e8le pour une overdrive et d&rsquo;un autre mod\u00e8le pour un ampli), on pourra consid\u00e9rer l&rsquo;utilisation de mod\u00e8les light ou feather pour la partie p\u00e9dale, les sons \u00e9tant moins complexes \u00e0 mod\u00e9liser que ceux d&rsquo;un ampli&#8230; : les mod\u00e8les lite ou feather pourrait donc suffire pour produire de bons r\u00e9sultats&#8230;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quelques mesures&#8230;<\/h2>\n\n\n\n<p>Pour appr\u00e9cier les diff\u00e9rences entre les architectures NAM discut\u00e9es ci-dessus, cette section pr\u00e9sente les r\u00e9sultats de null tests et les r\u00e9sultats obtenus en r\u00e9alisant des mesures de r\u00e9ponse en fr\u00e9quences entre les diff\u00e9rentes architectures utilis\u00e9es pour un m\u00eame mod\u00e8le. <strong>Attention, les null tests sont particuli\u00e8rement sensibles et peuvent \u00eatre fauss\u00e9s par de tr\u00e8s nombreux param\u00e8tres, ils sont pr\u00e9sent\u00e9s ici dans le cadre d&rsquo;une comparaison tr\u00e8s restreinte (entre architecture d&rsquo;un m\u00eame mod\u00e8le NAM) et dans un cadre tr\u00e8s pr\u00e9cis :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>comparaison du DI de l&rsquo;ampli aux diff\u00e9rentes d\u00e9clinaisons d&rsquo;un m\u00eame mod\u00e8le NAM en complex, standard,&#8230;<\/li>\n\n\n\n<li>mod\u00e8le re-captur\u00e9 dans les conditions identiques \u00e0 l&rsquo;enregistrement du DI de r\u00e9f\u00e9rence (MT15 Lead Gain 3)<\/li>\n\n\n\n<li>tous les enregistrements sont r\u00e9alis\u00e9s dans la fr\u00e9quence native de 48 kHz<\/li>\n\n\n\n<li>plugin NAM standard en mode raw, calibrage r\u00e9alis\u00e9 en amont (m\u00eame niveau de DI envoy\u00e9 \u00e0 l&rsquo;ampli et au mod\u00e8le)<\/li>\n\n\n\n<li>alignement manuel au sample pr\u00e8s dans LogicProx, mesure LUFS-I par le Multimeter Logic et Fabfilter L2<\/li>\n\n\n\n<li>la comparaison AMP to AMP compare 2 enregistrements sur l&rsquo;ampli de la piste de r\u00e9f\u00e9rence, avec phase invers\u00e9e et donne un point de rep\u00e8re <\/li>\n\n\n\n<li>la piste de guitare utilis\u00e9e comporte des accords et du jeu note \u00e0 note, sur 40-50 secondes approximativement : on peut obtenir de meilleures valeurs LUFS en restreignant la comparaison \u00e0 des sections plus courtes, avec moins de transients (par exemple : extinction d&rsquo;accord sur quelques secondes) mais la comparaison devient alors -\u00e0 mon sens- tr\u00e8s partielle.<\/li>\n\n\n\n<li>les r\u00e9sultats sont normalis\u00e9s en mode cr\u00eate \u00e0  &#8211; 12 dBFS.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"776\" src=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest-1024x776.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7974\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest-1024x776.png 1024w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest-300x227.png 300w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest-768x582.png 768w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest-600x455.png 600w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest-945x716.png 945w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-HG-G3-NullTest.png 1296w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Architectures NAM et null test (exemple)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Les valeurs LUFS-I et les ESR des mod\u00e8les de test sont les suivantes : <\/p>\n\n\n\n<table id=\"tablepress-40\" class=\"tablepress tablepress-id-40\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<th class=\"column-1\">Amp &amp; Model to Amp<\/th><th class=\"column-2\">LUFS<\/th><th class=\"column-3\">ESR<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-striping row-hover\">\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\">AMP to AMP<\/td><td class=\"column-2\">-47,5<\/td><td class=\"column-3\">-<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\">Complex<\/td><td class=\"column-2\">-37<\/td><td class=\"column-3\">0,0054<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4\">\n\t<td class=\"column-1\">Standard<\/td><td class=\"column-2\">-34,1<\/td><td class=\"column-3\">0,0166<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5\">\n\t<td class=\"column-1\">Lite<\/td><td class=\"column-2\">-32,4<\/td><td class=\"column-3\">0,0230<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-6\">\n\t<td class=\"column-1\">Feather<\/td><td class=\"column-2\">-31,1<\/td><td class=\"column-3\">0,0325<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-7\">\n\t<td class=\"column-1\">Nano<\/td><td class=\"column-2\">-27,9<\/td><td class=\"column-3\">0,0505<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-40 from cache -->\n\n\n\n<p><strong>Note<\/strong> : il s&rsquo;agit d&rsquo;un exemple de valeurs atteintes dans un contexte donn\u00e9 pour un mod\u00e8le NAM particulier : on peut comparer les valeurs LUFS-I du test entre elles, mais il est inutile d&rsquo;utiliser les valeurs absolues pour les comparer \u00e0 d&rsquo;autres null tests que vous pouvez trouver sur le net. Ces valeurs peuvent varier en utilisant un autre mod\u00e8le (un autre ampli par exemple), avec des mod\u00e8les calcul\u00e9s dans des conditions diff\u00e9rentes ou avec un jeu d&rsquo;essai diff\u00e9rent&#8230;. <\/p>\n\n\n\n<p>Le deuxi\u00e8me jeu de mesures est r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 l&rsquo;aide du logiciel REW : il s&rsquo;agit de mesures de r\u00e9ponse en fr\u00e9quence de l&rsquo;ampli et des diff\u00e9rentes d\u00e9clinaisons de mod\u00e8les NAM, afin de visualiser l&rsquo;impact de architectures (et donc potentiellement des valeurs ESR associ\u00e9es) sur la r\u00e9ponse en fr\u00e9quence des mod\u00e8les. Il s&rsquo;agit de sweeps de 10 secondes, en rouge le sweep de l&rsquo;ampli r\u00e9el utilis\u00e9.Plugin NAM en mode Raw utilis\u00e9 pour tous les mod\u00e8les NAM.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"503\" src=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures1bis.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7991\" srcset=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures1bis.png 800w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures1bis-300x189.png 300w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures1bis-768x483.png 768w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures1bis-600x377.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Sur cette premi\u00e8re figure, on peut faire les observations suivantes : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>toutes les architectures reproduisent globalement tr\u00e8s correctement la courbe de r\u00e9ponse en fr\u00e9quence de l&rsquo;ampli<\/li>\n\n\n\n<li>tous les courbes montrent des r\u00e9ponses en fr\u00e9quence qui se dispersent de plus en plus fortement entre 1 kHz et 20 kHz (distorsion et bruit de hautes fr\u00e9quences), ph\u00e9nom\u00e8ne relativement contenu sur le complex et le standard et qui s&rsquo;amplifie \u00e0 mesure que l&rsquo;on descend en complexit\u00e9 d&rsquo;architecture<\/li>\n\n\n\n<li>le graphe confirme des tests r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 l&rsquo;\u00e9coute entre complex et standard : le complex est plus pr\u00e9cis dans la r\u00e9ponse en basses et c&rsquo;est celui dont la courbe colle au plus pr\u00e8s de la r\u00e9ponse en fr\u00e9quence originale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Le graphe suivant pr\u00e9sente les m\u00eames courbes en appliquant des filtres de lissage pour \u00e9liminer le bruit et les variations sur la partie fr\u00e9quences hautes: <\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"503\" src=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures2bSmooth.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7992\" srcset=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures2bSmooth.png 800w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures2bSmooth-300x189.png 300w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures2bSmooth-768x483.png 768w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures2bSmooth-600x377.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Et enfin, la m\u00eame information avec un lissage moins fort et les courbes s\u00e9par\u00e9es : <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"503\" src=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures3cSmoothing.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7993\" srcset=\"https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures3cSmoothing.png 800w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures3cSmoothing-300x189.png 300w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures3cSmoothing-768x483.png 768w, https:\/\/overdriven.fr\/overdriven\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/MT15-NamArchitectures3cSmoothing-600x377.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ressources CPU<\/h2>\n\n\n\n<p>Les informations pr\u00e9sent\u00e9es dans cette section <strong>ne sont ni exhaustives ni garanties<\/strong>, mais sont plut\u00f4t destin\u00e9es \u00e0 fournir des observations et des points de rep\u00e8res concernant l\u2019utilisation des diff\u00e9rentes architectures de mod\u00e8les &#8211;<strong>dans une configuration sp\u00e9cifique<\/strong>&#8211; sur diff\u00e9rentes cat\u00e9gories de machines, notamment du point de vue de la capacit\u00e9 \u00e0 utiliser des mod\u00e8les \u00ab&nbsp;en direct&nbsp;\u00bb, c\u2019est \u00e0 dire de pouvoir pratiquer, r\u00e9p\u00e9ter et potentiellement tracker ses enregistrements en temps r\u00e9el, et ce soit \u00e0 travers les applications NAM standalone, soit via un plugin dans une STAN. <strong>Il vous est vivement recommand\u00e9 de tester par vous-meme la viabilit\u00e9 d&rsquo;une configuration avant de vous lancer dans un achat de mat\u00e9riel, pour votre contexte et pour vos besoins<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Le tableau ci-dessous pr\u00e9sente des observations de consommations CPU de l&rsquo;application standalone Genome <strong>configur\u00e9e sp\u00e9cifiquement<\/strong> avec une chaine simple utilisant <strong>un unique mod\u00e8le NAM<\/strong> (voir un peu plus bas la configuration du test); et ces observations sont r\u00e9alis\u00e9es manuellement \u00e0 partir de la lecture des informations pr\u00e9sent\u00e9es par Task Manager sous Windows et le moniteur d&rsquo;activit\u00e9 sous OSX pour les tests sur mat\u00e9riels Apple. Les mesures sont des observations de valeurs \u00ab\u00a0stabilis\u00e9es\u00a0\u00bb, observ\u00e9es sur quelques dizaines de secondes apr\u00e8s le chargement et l&rsquo;utilisation d&rsquo;un mod\u00e8le NAM donn\u00e9, mais notez que la consommation peut fluctuer autour des valeurs pr\u00e9sent\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n<p>Les pourcentages de consommation pr\u00e9sent\u00e9s sont \u00e9galement diff\u00e9rents entre OSX et Windows : sur OSX, le maximum de consommation CPU est le nombre de coeurs * 100 : par exemple, sur une machine 8 coeurs le maximum est de 800%, et -par exemple- 110% repr\u00e9sente l&rsquo;utilisation d&rsquo;un peu plus d&rsquo;un coeur mais ne repr\u00e9sente que 110\/800 = 13,75% du total de la machine. A l&rsquo;inverse, les valeurs donn\u00e9es pour Windows sont en pourcentage de la capacit\u00e9 CPU totale de la machine : ainsi 20% sur une machine 4 coeurs est bien 20% du total de la capacit\u00e9 CPU, et notez qu&rsquo;elle est \u00e9galement proche de la consommation maximale sur un coeur (100\/4 = 25).<\/p>\n\n\n\n<p>Attention \u00e9galement \u00e0 l&rsquo;aspect suivant : les machines les moins puissantes pourront plus facilement et plus rapidement \u00eatre perturb\u00e9es d\u00e8s que votre syst\u00e8me va r\u00e9aliser d&rsquo;autres t\u00e2ches , par exemple l&rsquo;ex\u00e9cution des syst\u00e8mes de mises \u00e0 jour, les scans d&rsquo;antivirus\/antimalware, les processus d&rsquo;indexation,&#8230;ce qui peut avoir pour effet de perturber des applications audio comme NAM ou Genome standalone (interruptions, craquements, anomalies&#8230;). <strong>De mani\u00e8re similaire, si la machine est en limite de capacit\u00e9 sur le test (ie lorsqu&rsquo;on se rapproche de l&rsquo;utilisation d&rsquo;un coeur complet de la machine), l&rsquo;ajout d&rsquo;autres effets pourra devenir rapidement probl\u00e9matique : en bref, il vaudra donc mieux avoir un peu de marge&#8230;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Notez \u00e9galement les points suivants, <strong>qui sont importants pour lire les mesures pr\u00e9sent\u00e9es<\/strong> : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Version de Genome utilis\u00e9e sous Mac et Windows : 1.10<\/li>\n\n\n\n<li><strong>1 seul et unique mod\u00e8le NAM et un bloc IR loader charg\u00e9 avec un mix de 2 IRs (100 ms)<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Configuration en <strong>mono<\/strong> (le mode stereo consomme un peu plus)<\/li>\n\n\n\n<li>Configuration de la carte son en <strong>48 KHz \/ 128 samples<\/strong> : dans les tests que j&rsquo;ai pu r\u00e9aliser, l&rsquo;utilisation de fr\u00e9quences plus \u00e9lev\u00e9es engendre une consommation CPU <strong>significativement<\/strong> <strong>plus<\/strong> <strong>importante<\/strong> (downsampling\/upsampling ?)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>D\u00e9sactivation des animations dans Genome<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Utilisation de deux cartes sons <strong>avec pilotes ASIO<\/strong> sous Windows : SSL2+ MKII et Scarlett 2i2, Core Audio sous OSX.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Oversampling<\/strong> de Genome d\u00e9sactiv\u00e9 (<strong>OFF<\/strong>)<\/li>\n\n\n\n<li>Et \u00e0 titre d&rsquo;indication, le tableau pr\u00e9sente le score CPU Mark Single Thread du CPU rapport\u00e9 par <a href=\"https:\/\/www.cpubenchmark.net\">https:\/\/www.cpubenchmark.net<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<table id=\"tablepress-39\" class=\"tablepress tablepress-id-39\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<th class=\"column-1\">OS\/CPU<\/th><th class=\"column-2\">CPU<\/th><th class=\"column-3\">Complex<\/th><th class=\"column-4\">xStandard<\/th><th class=\"column-5\">Standard<\/th><th class=\"column-6\">Lite<\/th><th class=\"column-7\">Feather<\/th><th class=\"column-8\">Nano<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-striping row-hover\">\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\">OSX\/M4 MAX 16C<\/td><td class=\"column-2\">4562  <\/td><td class=\"column-3\">OK (33%)<\/td><td class=\"column-4\">OK (21%)<\/td><td class=\"column-5\">OK (20%)<\/td><td class=\"column-6\">OK (19%)<\/td><td class=\"column-7\">OK (17%)<\/td><td class=\"column-8\">OK (17%)<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\">OSX\/M1 PRO 8C<\/td><td class=\"column-2\">3761  <\/td><td class=\"column-3\">OK (46%)<\/td><td class=\"column-4\">OK (30%)<\/td><td class=\"column-5\">OK (29%)<\/td><td class=\"column-6\">OK (27%)<\/td><td class=\"column-7\">OK (25%)<\/td><td class=\"column-8\">OK (23%)<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4\">\n\t<td class=\"column-1\">Win11\/Ryzen 6C<\/td><td class=\"column-2\">2871  <\/td><td class=\"column-3\">OK (11-14%)<\/td><td class=\"column-4\">OK (3-7%)<\/td><td class=\"column-5\">OK (4-5%)<br \/>\n<\/td><td class=\"column-6\">OK (3-4%)<br \/>\n<\/td><td class=\"column-7\">OK (2-3%)<\/td><td class=\"column-8\">OK (2%)<br \/>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5\">\n\t<td class=\"column-1\">Win11\/I5-9600K 6C<\/td><td class=\"column-2\">2727  <\/td><td class=\"column-3\">OK (15%)<\/td><td class=\"column-4\">OK (5%)<\/td><td class=\"column-5\">OK (5%)<\/td><td class=\"column-6\">OK (4-5%)<\/td><td class=\"column-7\">OK (4-5%)<\/td><td class=\"column-8\">OK (3-4%)<br \/>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-6\">\n\t<td class=\"column-1\">OSX\/i5-8259U <\/td><td class=\"column-2\">2190  <\/td><td class=\"column-3\">KO**<\/td><td class=\"column-4\">OK (53%)<\/td><td class=\"column-5\">OK (49%)<\/td><td class=\"column-6\">OK (44%)<\/td><td class=\"column-7\">OK (41%)<\/td><td class=\"column-8\">OK (37%)<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-7\">\n\t<td class=\"column-1\">Win11\/N95 4C<\/td><td class=\"column-2\">1927  <\/td><td class=\"column-3\">KO*<\/td><td class=\"column-4\">OK (15%)<\/td><td class=\"column-5\">OK (13%)<\/td><td class=\"column-6\">OK (12%)<\/td><td class=\"column-7\">OK (10%)<\/td><td class=\"column-8\">OK (9%)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-39 from cache -->\n\n\n\n<p>\u00ab\u00a0*\u00a0\u00bb  : limite, instable, tr\u00e8s sensible aux fluctuations : inutilisable<\/p>\n\n\n\n<p>\u00ab\u00a0**\u00a0\u00bb : 100% pour le host, 85% report\u00e9 par Genome, limite et instable<\/p>\n\n\n\n<p>Informations compl\u00e9mentaires sur les CPU : <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ryzen 6C : Ryzen 5 5625U 6C<\/li>\n\n\n\n<li>I5-9600K : I5-9600K @ 3.70 GHz<strong>&nbsp;<\/strong>6C<\/li>\n\n\n\n<li>i5-8259U : i5-8259U @ 2.30GHz 4C<\/li>\n\n\n\n<li>N95 : Alder Lake N95 @ 1.70 Ghz 4C<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Attention\/disclaimer<\/strong> : <strong>dans le cadre de fr\u00e9quences de travail diff\u00e9rentes (88K, 176K&#8230;), avec des tailles de buffer plus \u00e9lev\u00e9es et dans le cadre de travail sous une STAN (enregistrement, mix), les puissances n\u00e9cessaires peuvent \u00eatre fortement diff\u00e9rentes de celles pr\u00e9sent\u00e9es dans le tableau.<\/strong> Par exemple, en 176K\/512 samples pour le Mac le plus ancien de la liste (8259U) , l&rsquo;utilisation de mod\u00e8le standard devient probl\u00e9matique, idem pour le xStandard sur la machine N95.<\/p>\n\n\n\n<p>Sur des machines r\u00e9centes et puissantes, les mod\u00e8les les plus complexes ne posent pas de probl\u00e8mes (33% pour le complexe sur le M4 Max ce qui correspond \u00e0 une charge de 2% pour la machine&#8230;) et on constate qu&rsquo;on arrive \u00e0 faire tourner les mod\u00e8les standards sur une vaste panoplie de machines, en tout cas dans les conditions du test pr\u00e9sent\u00e9&#8230; <\/p>\n\n\n\n<p>Alors pas de mod\u00e8les xStandard ou Complex si on a pas de machine assez puissante ? H\u00e9 bien, il reste toujours la possibilit\u00e9 -dans le contexte de l\u2019enregistrement et de la cr\u00e9ation de morceaux de musique- d\u2019utiliser votre plugin NAM en offline dans votre STAN et de r\u00e9aliser des bounce \/ freeze de vos pistes, une pratique classique lorsque l\u2019on manipule des projets un peu complexes (en nombre de pistes et\/ou en nombre de plugins) ou que l\u2019on met \u00e0 contribution des plugins qui n\u00e9cessitent beaucoup de ressources. Le workflow de travail est un peu moins fluide mais il tout \u00e0 fait envisageable et cela met \u00e0 votre port\u00e9e l\u2019utilisation des mod\u00e8les les plus fid\u00e8les m\u00eame si vous ne disposez pas d\u2019un monstre de puissance\u2026.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusion<\/h2>\n\n\n\n<p>Apr\u00e8s une introduction aux concepts fondamentaux des mod\u00e8les NAM et de leur cr\u00e9ation, nous avons pr\u00e9sent\u00e9 les diff\u00e9rentes architectures disponibles et leurs performances en terme de fid\u00e9lit\u00e9 (ESR). La seconde partie a pr\u00e9sent\u00e9 le r\u00e9sultat d&rsquo;observations pour donner des points de rep\u00e8res sur les machines et les puissances n\u00e9cessaires pour faire tourner les diff\u00e9rents types de mod\u00e8les dans le contexte d&rsquo;une utilisation \u00ab\u00a0en direct\u00a0\u00bb.  Le prochain article sera consacr\u00e9 \u00e0 un point essentiel pour tirer parti des mod\u00e8les NAM : la gestion du gain.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mention l\u00e9gale<\/h2>\n\n\n\n<p>Toutes les marques et tous les produits ou noms de soci\u00e9t\u00e9s mentionn\u00e9s sur ce site et dans cet article peuvent \u00eatre des marques d\u00e9pos\u00e9es, appartenant \u00e0 leurs propri\u00e9taires respectifs. Elles ne sont en aucun cas associ\u00e9es \u00e0 Overdriven.fr ou au propri\u00e9taire d\u2019overdriven.fr : leur mention n\u2019implique aucun sponsoring ou association d\u2019overdriven.fr\/le propri\u00e9taire d\u2019overdriven.fr avec ces marques. Ces marques ou noms de produits sont simplement utilis\u00e9s pour d\u00e9crire le mat\u00e9riel utilis\u00e9 dans la cr\u00e9ation des profils ou mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Change log<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cr\u00e9ation : 12\/08\/2025<\/li>\n\n\n\n<li>Mise \u00e0 jour : 22\/08\/2025, ajout null tests et sweep fr\u00e9quences<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans NAM mise en \u0153uvre premi\u00e8re partie, nous avons explor\u00e9 les diff\u00e9rents types de mod\u00e8les et pr\u00e9sent\u00e9 les principaux chargeurs logiciel et mat\u00e9riels disponibles actuellement. 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