Det er vel ingen som sier at "rørlyd" er en enkelt parameter eller en bestemt ting, snarere tvert imot. Transparente kretser er enkle og litt kjedelige sånn sett, output = 10x input, og dett var dett. Ingen hørbare avvik, alle transparente forsterkere låter likt innenfor tisiktede driftsbetingelser. Gamle rørforsterkere er alt annet enn det, med forskjellige forvrengingskarakteristikker og andre avvik. Ting kan være feil på veldig mange forskjellige måter.
Det er jo ingen ting i veien for å ha en emulator med noen knotter på. Om man kaller knotten "diskant" eller "antall driftstimer for røret" er vel mer et spørsmål om innpakning og om man foretrekker å styre på prosessparametre eller på outputegenskaper.
Om jeg skulle gjøre alvor av et slikt hobbyprosjekt ville jeg startet iterativt med en "black box"-tilnærming, og gått ut fra en nøytral effektforsterker med mer enn nok headroom til å gå langt utenpå "referanseforsterkeren", f eks en stereo 400-watter hvis rørsleden er en AN Ongaku på 2x27 W.
- Matche gain på f eks en Vera og den rørbaserte "referanseforsterkeren". Hører noen forskjell i blindtest? Hvis nei, ferdig arbeid.
- Måle opp eksakt frekvensgang gjennom forsterkeren på resistiv last og legge inn en IIR eq-profil i DSP som matcher denne med tilhørende fasedreining. Hører noen forskjell i blindtest? Hvis nei, ferdig arbeid.
- Matche utgangsimpedans med en effektmotstand + evt en spole på høyttalerutgangene for å få denne eq-kurven som følger høyttalerimpedansen. Hører noen forskjell i blindtest? Hvis nei, ferdig arbeid.
- Måle opp harmonisk forvrengningsspektrum ved 10-15 forskjellige frekvenser og signalnivåer fra tomgang til godt inn i klipping for rørforsterkeren, legge inn en DSP som reproduserer dette med interpolasjon mellom punktene. Hører noen forskjell i blindtest? Hvis nei, ferdig arbeid.
- Måle opp støygulvet ved ulike frekvenser og signalnivåer, og legge inn en DSP som matcher det. Hører noen, osv.
- Måle opp crosstalk mellom kanalene og matche det i DSP. Hører noen, osv.
- Måle opp impulsresponsen, identifisere gjenværende forskjeller, og legge inn et FIR filter i DSP som gjenskaper den. Hører noen, osv.
Målet er jo ikke å bygge en detaljert bottom-up simulering av kretsen, eller å matche alle målbare egenskaper, men å matche transferfunksjonen godt nok til at en menneskelig lytter ikke lenger er i stand til å høre forskjell med statistisk signifikans. Om man skal matche for enhver tenkelig høyttalerlast blir det noe mer komplekst (alle oppslagstabeller må ha en ekstra dimensjon for impedans i tillegg til frekvens og amplitude), men det tar bare mer tid å mappe opp.
Jeg ville syntes litt synd på testpersonen etterhvert som han/hun måtte gjøre 13 forsøk på å identifisere hva som var hva for hvert steg her, spesielt hvis det også skulle multipliseres med ulike lastimpedanser og det hele. Automatisert "deep learning" med et neuralt nettverk kan virke litt attraktivt i forhold.