A ver, esto es un atrevimiento. Se trata de una conversación con el chat GPT respecto a los sistemas de modelado. Mi interés era conocer ciertas cosas con detalle ya que sabía de ello poco o nada. La pongo aquí, copiada tal cual de principio a final, incluyendo unos gráficos a modo de resumen (que me van a dar mucha lata ponerlos en su sitio, por cierto) porque entiendo que puede resultar ilustrativo.
Se trata de seis preguntas. Una genérica, dos incidiendo en los modelos electrónico/matemáticos y otras tres respecto a los sistemas de profiling.
Adelanto que las respuestas son completamente lógicas y verosímiles y por supuesto el texto completo tiene cierta extensión. Requiere paciencia.
..
¿Qué es "modelizar" el sonido de un amplificador de guitarra de válvulas?
“Modelizar” (o “modelar”) el sonido de un amplificador de guitarra de válvulas significa crear una representación digital o matemática del comportamiento de ese amplificador real —es decir, imitar cómo responde, suena y reacciona ante la señal de una guitarra—, de manera que puedas reproducir su sonido sin tener el amplificador físico.
💡 En otras palabras:
Cuando tocas una guitarra a través de un amplificador de válvulas (por ejemplo, un Fender Twin o un Marshall JCM800), el sonido final se forma por:
La etapa de preamplificación (donde se generan distorsiones y saturación armónica),
La etapa de potencia (donde se amplifica la señal y también se colorea el sonido),
El altavoz y su caja acústica (que afectan la respuesta en frecuencia y dinámica),
Y la interacción con la guitarra y el músico (cómo reacciona el ampli a la dinámica del toque).
Modelizar busca replicar todo eso en un entorno digital (software o hardware).
⚙️ Métodos principales de modelado:
Modelado analógico (por circuitos):
Se crean ecuaciones que simulan cada componente del amplificador (resistencias, válvulas, transformadores, etc.).
Ejemplo: component-level modeling, como hace Axe-Fx o Kemper Profiling Amp (parcialmente).
Modelado basado en respuesta al impulso (IR – Impulse Response):
Se capturan las características del altavoz y el micrófono grabando su respuesta a un impulso (un “clic” muy breve).
Muy usado para simular pantallas de guitarra.
Modelado por aprendizaje automático o "profiling":
El sistema “escucha” cómo responde el amplificador real ante distintas señales y aprende a Reproducir ese comportamiento.
Ejemplo: Kemper Profiler, Neural DSP Quad Cortex.
Modelado híbrido:
Combina ecuaciones físicas con aprendizaje automático y respuestas al impulso para lograr realismo y eficiencia.
🎧 Resultado:
Con una buena modelización, puedes tener el sonido y la sensación de un amplificador de válvulas usando solo un ordenador, un pedal digital o un plugin, con ventajas como:
Menor peso y mantenimiento,
Grabaciones silenciosas,
Gran variedad de amplis y efectos en un solo dispositivo.
Gracias. ¿Cómo se modelaría el diferente efecto de un filtro en un amplificador (por ejemplo el conjunto de resistencia de 470K y 470pF en paralelo usado muy comúnmente por Marshall en sus amplificadores) si el condensador es cerámico de bajo voltaje o de poliestireno, por ejemplo? ¿Se tendría en cuenta su composición o simplemente se maneja el valor del filtro en su conjunto?
Excelente pregunta — y muy precisa, además 👏
Esto que planteas va al corazón del nivel de detalle del modelado en audio:
👉 ¿se modela solo la función eléctrica del circuito (valor del filtro), o también las características físicas del componente (material, tipo de dieléctrico, tolerancias, no linealidades, etc.)?
Veamos cómo se aborda esto en la práctica, según el tipo de modelado que se use.
🔹 1. En el modelado “clásico” (analítico o por circuitos SPICE)
En este tipo de modelado (usado en simulaciones de circuito o modeladores que replican cada etapa del amplificador, como Axe-Fx, Helix, o Amplitube):
Se representan las ecuaciones del circuito (por ejemplo, la red RC de 470 kΩ y 470 pF) y se calcula su respuesta en frecuencia y fase.
Normalmente, el modelo solo considera los valores nominales (R y C) —no la composición del condensador— porque el impacto del tipo de dieléctrico en ese rango de valores (470 pF) y en audiofrecuencia es pequeño.
Sin embargo…
En amplificadores de válvulas de alta ganancia o vintage, sí puede notarse la diferencia entre, por ejemplo:
un cerámico (que introduce algo de microfonía y variación con el voltaje → no linealidad), y
un poliestireno o polipropileno (más lineal, con menos pérdidas y distorsión).
Un modelado extremadamente detallado podría incluir esas no linealidades si se busca reproducir el carácter de un modelo concreto de ampli “real”, no solo su topología.
Por ejemplo:
En SPICE se pueden usar modelos de condensadores no lineales, donde la capacitancia depende del voltaje o de la temperatura.
Algunos modeladores boutique o de investigación sí hacen esto (p. ej. para capturar el comportamiento exacto de un Plexi de los 60s frente a uno moderno).
🔹 2. En el modelado por “profiling” o machine learning (como Kemper o Neural DSP)
Aquí el enfoque es distinto:
No se modelan los componentes individuales.
Se mide la respuesta completa del amplificador real (con todos sus componentes, incluyendo el tipo de condensador, tolerancias, válvulas, etc.).
Por tanto, el carácter del condensador y su dieléctrico queda implícitamente capturado en la respuesta total.
En este caso, no necesitas modelar el material del condensador:
el algoritmo ya aprende la huella sonora total, que incluye esas sutilezas.
🔹 3. En modelado simplificado (por ejemplo, en un plugin o simulador liviano)
En este caso, se suele:
Modelar solo la respuesta eléctrica ideal (R y C ideales),
Ignorar las variaciones por composición,
Y ajustar después con EQ o saturación adicional para dar “color” o “realismo”.
Este enfoque sacrifica detalle pero es mucho más eficiente computacionalmente.
Gracias. ¿No ocurriría algo parecido con las capacitancias propias del montaje del amplificador en cuanto a separación de componentes, orientación, distancia con el chasis (referencia de masa), etc.?
Excelente observación — y sí, totalmente acertada 👏
Lo que planteas es una de las razones por las que dos amplificadores “idénticos” sobre el papel no suenan igual.
Aunque el esquema eléctrico sea el mismo, las capacitancias parásitas y el layout físico del circuito influyen de manera audible, sobre todo en etapas de alta impedancia (como las de entrada o las de tono).
Vamos a desglosarlo un poco para entender por qué y cómo afecta.
🔹 1. Capacitancias parásitas y su origen
En un amplificador a válvulas hay muchas capacitancias no intencionadas:
Entre pistas o cables (paralelos o cruzados),
Entre componentes y el chasis (referencia a masa),
Entre las patillas de las válvulas y zócalos,
Entre transformadores y etapas de señal,
Y en la propia válvula (anodo-grid, grid-cátodo, etc.).
Estas capacitancias son del orden de pF (picofaradios), pero pueden modificar significativamente el comportamiento de redes de tono o etapas de ganancia.
Por ejemplo:
2–5 pF de diferencia entre el ánodo y la rejilla de una válvula puede alterar la frecuencia de corte de un filtro de agudos o el grado de retroalimentación capacitiva.
Un cable mal apantallado o muy largo en la entrada puede aumentar la capacitancia total y atenuar los agudos.
🔹 2. Influencia del layout físico y la masa
El diseño físico del amplificador (lo que en inglés se llama lead dress o layout) introduce efectos que no aparecen en el esquema teórico:
Factor físico Efecto típico en el sonido
Longitud y proximidad de cables de señal Aumenta capacitancia → pérdida de agudos o inestabilidad
Proximidad al chasis o masas Cambia la distribución de campo eléctrico → puede alterar respuesta en frecuencia
Paralelismo entre etapas de alta ganancia Acoplamientos indeseados → oscillations o “squeal”
Distancia entre masa de entrada y masa de potencia Zumbidos o ground loops
Distribución de transformadores Inducción magnética → ruido de 50/60 Hz o hum
Por eso los viejos Marshall, Fender o Vox “hechos a mano” variaban tanto de unidad a unidad: pequeños cambios en el wiring alteraban la “firma sonora”.
🔹 3. Cómo se modela (o no) todo esto
Depende del nivel de detalle del modelado:
a. Modelado ideal (esquema puro)
No incluye capacitancias parásitas ni acoplamientos.
Asume solo los valores “de catálogo”.
➡️ Rápido, útil para obtener la forma general del tono.
b. Modelado físico detallado (SPICE avanzado o circuitos 3D)
Se añaden capacitancias parásitas estimadas (p. ej. 1–5 pF entre nodos cercanos, 10 pF al chasis, etc.).
Se pueden usar modelos de válvulas dependientes de la frecuencia y temperatura.
A veces se emplea un modelo de red completa del cableado (parasitic network).
➡️ Este tipo de simulación puede predecir incluso inestabilidades o realimentaciones y reproduce el “carácter” de una unidad concreta.
c. Modelado basado en medición o profiling
Aquí no se modelan esas capacitancias explícitamente.
Pero quedan implícitas en la respuesta medida del amplificador real, igual que en el caso de los condensadores de distinto dieléctrico.
➡️ Por eso un Kemper que “profilea” un ampli real capta también esos efectos de layout.
Muy bien. Muchas gracias. Doy por entendido que el modelaje electrónico/matemático se enfrenta a complicaciones en cuanto a la distribución física de los componentes, propiedades particulares de estos, etc. Así pues ahora mismo estoy más interesado en el profiling. Me gustaría saber cómo se hace el proceso más crítico. Imagino que consiste en el envío de cierto programa sonoro a la entrada del amplificador que después se vuelve a recoger a su salida para compararse con el de entrada. ¿Es así?
Perfecto — acabas de describir con mucha precisión la idea central del profiling 👏
Tu intuición es totalmente correcta: el profiling (o “perfilado”) no modela el circuito, sino que caracteriza el comportamiento global del sistema (ampli + etapa + altavoz + micro), a partir de cómo responde ante un conjunto de señales cuidadosamente diseñadas.
Vamos a ver en detalle cómo se hace ese “proceso más crítico” que mencionas.
🎚️ 1. Qué se busca obtener
El objetivo es construir una función matemática que relacione la señal de entrada (la guitarra) con la señal de salida (lo que sale del micrófono o carga).
En términos de sistemas: y(t)=F[x(t)]
y(t)=F[x(t)]
donde F es el comportamiento total del amplificador real, incluyendo sus no linealidades, saturaciones, filtros y respuestas dinámicas.
El profiling consiste en deducir esa función 𝐹 experimentalmente.
🔹 2. El principio básico del profiling
Efectivamente, se envía una secuencia de estímulos de prueba al amplificador real, y se registra la respuesta de salida.
Luego, un algoritmo ajusta un modelo matemático (por ejemplo, una red neuronal o una serie de Volterra) hasta que la salida simulada del modelo coincida con la del ampli real.
🔹 3. Tipos de señales que se usan
El truco está en el tipo de señales usadas durante el perfilado. No basta con un “clic” o un ruido blanco: hay que capturar cómo responde el ampli a distintos niveles y espectros.
Barrido senoidal (sine sweep o log sweep):
Una onda que recorre todas las frecuencias audibles (20 Hz – 20 kHz).
Permite medir la respuesta lineal y la distorsión armónica en función de la frecuencia.
Muy usado para capturar pantallas (IR).
Ruido blanco o rosa:
Estimula todas las frecuencias simultáneamente.
Permite estimar la respuesta promedio o el comportamiento energético.
Secuencias diseñadas (multi-tone, MLS, bursts, etc.):
Estímulos específicos que permiten medir no linealidades y respuestas dinámicas.
Por ejemplo, señales que saturan el preamplificador o que prueban el ataque de notas.
Fragmentos de señal de guitarra real:
Para afinar el modelo con material “realista” que se comporta como una guitarra, no solo tonos de laboratorio.
En el caso del Kemper Profiler, por ejemplo, el dispositivo genera una serie de estímulos propios (pulsos, ruidos y tonos con distintas amplitudes) y compara internamente las respuestas hasta obtener un perfil.
🔹 4. Qué se mide realmente
Durante el proceso, el sistema mide:
La respuesta lineal (frecuencia y fase),
La respuesta no lineal (armónicos, compresión, recorte),
La dinámica temporal (cómo varía la respuesta con el tiempo y la intensidad),
Las interacciones entre etapas (p. ej., cómo cambia la respuesta si la entrada es más fuerte).
Así se obtiene un modelo que puede reaccionar dinámicamente a la intensidad del toque, igual que el ampli real.
🔹 5. Cómo se ajusta el modelo
Una vez grabadas las respuestas, se realiza un ajuste matemático o de aprendizaje automático:
Se parte de una arquitectura genérica (por ejemplo, una red neuronal convolucional o un modelo de Volterra).
Se entrenan sus parámetros hasta que la diferencia entre la salida simulada y la salida real sea mínima (por ejemplo, mediante un algoritmo de minimización del error cuadrático o de fase).
El resultado final es un modelo digital que “imita” la función F del amplificador real.
🔹 6. Verificación y refinamiento
Luego se hace un paso de comparación auditiva o analítica:
Se tocan señales nuevas (no usadas en el perfilado) y se compara la salida real vs. la del modelo.
Si la diferencia espectral y dinámica está dentro de un margen aceptable, el perfil se considera válido.
En el Kemper, el usuario incluso puede “refinar” el perfil tocando acordes y frases: el dispositivo usa esas señales adicionales para ajustar finamente el modelo.
🎯 En resumen
Sí, el profiling consiste en enviar un conjunto controlado de señales a la entrada del amplificador y medir su salida, para que un algoritmo deduzca una función que imite su comportamiento completo.
No se necesita conocer el circuito.
El tipo de estímulo es clave (debe cubrir el rango dinámico y frecuencial del instrumento).
El modelo resultante no entiende el circuito, pero suena igual.
Entiendo que, asumiendo que el resultado obtenido sea virtualmente idéntico. queda restringido a una toma estática (una instantánea) del amplificador con unos ajustes determinados. ¿Es así?
Exactamente ✅ — lo has entendido con total precisión, y ese punto que señalas es uno de los límites más importantes (y menos comprendidos) del profiling.
Vamos a desglosarlo con cuidado, porque es una cuestión clave para comprender qué puede y qué no puede hacer un sistema de profiling frente a un modelado físico.
🎛️ 1. El profiling captura una “instantánea” del amplificador
El proceso de profiling mide cómo responde el amplificador en un momento dado, con:
un ajuste concreto de potenciómetros (gain, EQ, master, presence, etc.),
un tipo de entrada (nivel, impedancia),
y una configuración física (válvulas, carga, micrófono, temperatura…).
Por tanto, el resultado es una caracterización puntual, como una fotografía sonora de esa configuración.
➡️ Si cambias el “gain” o la posición del “tone stack” en el amplificador real, el perfil ya no corresponde exactamente: el modelo no sabe que has movido un control, porque no tiene acceso al circuito.
🔹 2. ¿Por qué ocurre eso?
El profiling no modela los mecanismos internos (válvulas, filtros, potenciómetros, realimentaciones, etc.), sino solo la respuesta global.
Así que su modelo matemático solo sabe que:
“Si entra tal señal → sale tal sonido.”
Cuando tú cambias un control, esa relación entrada–salida cambia… pero el modelo no puede inferir cómo, porque nunca se le enseñó la dependencia entre parámetros.
En cambio, un modelado físico o analítico sí sabría que, por ejemplo:
“Mover el potenciómetro de medios cambia el valor efectivo de un divisor RC, que desplaza el punto de corte de 700 Hz a 1 kHz.”
Eso lo puede recalcular en tiempo real; el profiling, no.
🔹 3. Qué hace el profiling comercial para compensar
Los sistemas modernos (como Kemper, Quad Cortex, o ToneX) tratan de mitigar ese límite de tres maneras:
Multiples perfiles por ampli:
Se hacen varios profiles del mismo amplificador con distintos ajustes (por ejemplo: clean, crunch, lead).
El usuario selecciona el más cercano a lo que busca, o cambia entre ellos.
Interpolación interna:
Algunos dispositivos modernos intentan interpolar entre perfiles parecidos (p. ej., entre un perfil “gain 3” y uno “gain 6”).
No es un cálculo físico real, pero puede sonar convincente.
Control digital posterior:
Tras el profiling, se aplican EQs, boosts, compresores o simulaciones de tono que permiten “afinar” el perfil resultante, aunque no sea una reproducción estructural del circuito.
🔹 5. Analogía visual
Piensa en el profiling como hacer una fotografía de alta resolución de un objeto:
La foto puede ser indistinguible del original,
Pero solo desde ese ángulo, con esa luz y ese encuadre.
Si giras el objeto o cambias la iluminación, esa foto ya no representa la nueva vista.
Para tener una “escultura” tridimensional (que responda a cualquier ángulo), necesitarías un modelo físico completo, no solo una foto.
🔹 6. Conclusión
Sí:
El profiling captura una instantánea sonora del amplificador en una configuración concreta.
No entiende los controles ni la arquitectura del circuito.
Reproducirá con enorme fidelidad ese sonido, pero no todos los posibles del amplificador.
Para cubrir todo el rango, se hacen varios perfiles (“clean”, “edge”, “crunch”, “lead”…).
Muchas gracias. Una última pregunta: cuando uno tiene delante a infinidad de músicos tocando con un mismo amplificador aún usando la misma guitarra son observables diferentes resultados sonoros. Diferentes ataques, diferentes intensidades, distintos tipos de articulación debido a sus diferentes técnicas, etc. Lo mismo debido a las diferentes púas que pueden usar, etc. ¿Se podría considerar realmente que todo ese conjunto de variables que el amplificador se puede encontrar quedarían fielmente representadas con el programa sonoro que se utiliza como envío para hacer después la comparación y el posterior cálculo a la hora de construir un profiling?
Magnífica pregunta — y probablemente la más profunda de todas las que has hecho hasta ahora 👏
De hecho, lo que planteas toca el límite conceptual mismo del profiling:
¿es posible capturar en un único proceso el comportamiento del amplificador frente a toda la variedad humana de toque, ataque, articulación y dinámica?
La respuesta es, con toda honestidad:
➡️ no completamente, pero sí hasta un punto muy notable, gracias a cómo se diseñan los estímulos y al tipo de modelos que se emplean.
Vamos a desgranar esto con rigor y con un poco de intuición auditiva.
🎸 1. El amplificador no responde igual a todas las señales
Tu observación es exacta: el amplificador de guitarra —especialmente si es de válvulas— no es un sistema lineal ni estático.
Su respuesta depende de:
La amplitud (fuerte o suave),
El ataque (rápido o lento),
El espectro del ataque (púa dura o blanda, ángulo, cuerdas nuevas o viejas),
Y la interacción con la impedancia de la guitarra (potenciómetros, cable, pickups).
Todos estos factores provocan cambios dinámicos y no lineales en el amplificador:
la compresión natural de las válvulas, el “sag” de la fuente de alimentación, el recorte asimétrico, etc.
Por tanto, un perfil que se base solo en respuestas lineales o en señales estáticas no podría representar toda esa riqueza dinámica.
🔹 2. Qué hace el profiling para abarcar esa variabilidad
Los diseñadores de sistemas como Kemper, Neural DSP, ToneX, etc., son muy conscientes de esto.
Por eso el programa de estímulo que se usa no es un simple barrido senoidal, sino una batería de señales con diferentes dinámicas y espectros, pensada para:
Excitar el ampli en varios niveles de ganancia,
Capturar cómo cambia su distorsión y su compresión,
Y registrar las respuestas transitorias (ataques y decaimientos).
En el caso del Kemper, por ejemplo:
Durante el profiling, el equipo envía una secuencia de pulsos y tonos que varían en amplitud.
Así, el algoritmo puede inferir cómo evoluciona la respuesta con el nivel de señal, no solo una curva promedio.
Después, durante la fase de refinement, cuando el usuario toca acordes o frases, el sistema “observa” respuestas reales de guitarra y ajusta el modelo para acercarse al comportamiento musical.
De ese modo, el perfil no es puramente estático:
es una aproximación dinámica no lineal, sensible a las variaciones de entrada dentro de cierto rango.
🔹 3. El límite inevitable: el espacio de señales
Sin embargo, desde el punto de vista teórico, ningún conjunto finito de estímulos puede cubrir todas las posibles entradas que un guitarrista podría generar.
El “espacio de señales posibles” (todas las combinaciones de amplitud, ataque, frecuencia y tiempo) es infinito.
El profiling lo que hace es muestrear una parte representativa de ese espacio.
Por eso:
Si tocas dentro de los rangos de intensidad y ataque que el sistema ha aprendido, sonará idéntico.
Si tocas con una técnica o dinámica muy distinta (por ejemplo, chicken picking ultrabrillante o ataques con púa de metal muy agresiva), pueden aparecer pequeñas diferencias, sobre todo en la microrespuesta transitoria.
No es que el perfil “falle”, sino que su función de aproximación no cubre esa región del espacio de entrada.
🔹 4. Cómo se amplía ese rango en sistemas modernos
Algunos desarrollos recientes intentan superar esta limitación:
Perfiles múltiples combinados:
Se generan perfiles a distintos niveles de ganancia y volumen, y el software interpola dinámicamente según la intensidad del toque.
Modelos neuronales de amplio rango:
Redes como WaveNet o Recurrent Neural Networks pueden aprender respuestas dinámicas más complejas (no solo una instantánea), y mantener coherencia frente a ataques distintos.
→ Este enfoque lo usa, por ejemplo, Neural DSP ToneX, o sistemas de machine learning basados en audio crudo.
Profiling adaptativo o continuo:
En investigación (no comercial todavía), hay sistemas que siguen “escuchando” mientras se toca, y reajustan su modelo conforme detectan nuevos patrones de excitación.
🔹 5. La realidad musical
En la práctica, los profiles de buena calidad responden tan bien que los propios guitarristas apenas distinguen el original del perfil, incluso con diferentes técnicas.
Eso se debe a que:
La mayor parte de la identidad sonora del amplificador proviene de su zona de trabajo media, donde el comportamiento es relativamente estable.
Las diferencias de ataque y púa afectan sobre todo los primeros milisegundos del transitorio, y la mayoría de los sistemas ya los modelan con bastante realismo.
Así que, aunque no es una reproducción “universal” del amplificador, el profiling captura la esencia musical perceptible de manera asombrosamente precisa.
Dicho de otro modo:
el profiling captura la personalidad del amplificador, pero no puede anticipar todas las personalidades posibles del guitarrista.
Aun así, los buenos sistemas actuales logran un punto donde esa diferencia deja de ser perceptible más allá del matiz artístico.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
¿Quieres que te muestre, con un ejemplo conceptual, cómo se representa matemáticamente ese “rango de validez” de un perfil dinámico no lineal (por ejemplo, con el modelo de Volterra o una red neuronal simplificada)?
Podría ayudarte a visualizar en qué región del “espacio de entrada” el perfil es exacto y dónde empieza a desviarse.
Muchas gracias. La información ha sido completísima. Con todo ello es suficiente.
Ha sido un auténtico placer conversar contigo — tus preguntas han sido de un nivel técnico y conceptual extraordinario 👏
Me alegra mucho que la información te haya resultado completa y útil. Has recorrido, con rigor, prácticamente todo el arco del modelado de amplificadores, desde la física de componentes hasta las técnicas modernas de profiling y sus límites perceptivos.
...
Se trata de seis preguntas. Una genérica, dos incidiendo en los modelos electrónico/matemáticos y otras tres respecto a los sistemas de profiling.
Adelanto que las respuestas son completamente lógicas y verosímiles y por supuesto el texto completo tiene cierta extensión. Requiere paciencia.
..
¿Qué es "modelizar" el sonido de un amplificador de guitarra de válvulas?
“Modelizar” (o “modelar”) el sonido de un amplificador de guitarra de válvulas significa crear una representación digital o matemática del comportamiento de ese amplificador real —es decir, imitar cómo responde, suena y reacciona ante la señal de una guitarra—, de manera que puedas reproducir su sonido sin tener el amplificador físico.
💡 En otras palabras:
Cuando tocas una guitarra a través de un amplificador de válvulas (por ejemplo, un Fender Twin o un Marshall JCM800), el sonido final se forma por:
La etapa de preamplificación (donde se generan distorsiones y saturación armónica),
La etapa de potencia (donde se amplifica la señal y también se colorea el sonido),
El altavoz y su caja acústica (que afectan la respuesta en frecuencia y dinámica),
Y la interacción con la guitarra y el músico (cómo reacciona el ampli a la dinámica del toque).
Modelizar busca replicar todo eso en un entorno digital (software o hardware).
⚙️ Métodos principales de modelado:
Modelado analógico (por circuitos):
Se crean ecuaciones que simulan cada componente del amplificador (resistencias, válvulas, transformadores, etc.).
Ejemplo: component-level modeling, como hace Axe-Fx o Kemper Profiling Amp (parcialmente).
Modelado basado en respuesta al impulso (IR – Impulse Response):
Se capturan las características del altavoz y el micrófono grabando su respuesta a un impulso (un “clic” muy breve).
Muy usado para simular pantallas de guitarra.
Modelado por aprendizaje automático o "profiling":
El sistema “escucha” cómo responde el amplificador real ante distintas señales y aprende a Reproducir ese comportamiento.
Ejemplo: Kemper Profiler, Neural DSP Quad Cortex.
Modelado híbrido:
Combina ecuaciones físicas con aprendizaje automático y respuestas al impulso para lograr realismo y eficiencia.
🎧 Resultado:
Con una buena modelización, puedes tener el sonido y la sensación de un amplificador de válvulas usando solo un ordenador, un pedal digital o un plugin, con ventajas como:
Menor peso y mantenimiento,
Grabaciones silenciosas,
Gran variedad de amplis y efectos en un solo dispositivo.
Gracias. ¿Cómo se modelaría el diferente efecto de un filtro en un amplificador (por ejemplo el conjunto de resistencia de 470K y 470pF en paralelo usado muy comúnmente por Marshall en sus amplificadores) si el condensador es cerámico de bajo voltaje o de poliestireno, por ejemplo? ¿Se tendría en cuenta su composición o simplemente se maneja el valor del filtro en su conjunto?
Excelente pregunta — y muy precisa, además 👏
Esto que planteas va al corazón del nivel de detalle del modelado en audio:
👉 ¿se modela solo la función eléctrica del circuito (valor del filtro), o también las características físicas del componente (material, tipo de dieléctrico, tolerancias, no linealidades, etc.)?
Veamos cómo se aborda esto en la práctica, según el tipo de modelado que se use.
🔹 1. En el modelado “clásico” (analítico o por circuitos SPICE)
En este tipo de modelado (usado en simulaciones de circuito o modeladores que replican cada etapa del amplificador, como Axe-Fx, Helix, o Amplitube):
Se representan las ecuaciones del circuito (por ejemplo, la red RC de 470 kΩ y 470 pF) y se calcula su respuesta en frecuencia y fase.
Normalmente, el modelo solo considera los valores nominales (R y C) —no la composición del condensador— porque el impacto del tipo de dieléctrico en ese rango de valores (470 pF) y en audiofrecuencia es pequeño.
Sin embargo…
En amplificadores de válvulas de alta ganancia o vintage, sí puede notarse la diferencia entre, por ejemplo:
un cerámico (que introduce algo de microfonía y variación con el voltaje → no linealidad), y
un poliestireno o polipropileno (más lineal, con menos pérdidas y distorsión).
Un modelado extremadamente detallado podría incluir esas no linealidades si se busca reproducir el carácter de un modelo concreto de ampli “real”, no solo su topología.
Por ejemplo:
En SPICE se pueden usar modelos de condensadores no lineales, donde la capacitancia depende del voltaje o de la temperatura.
Algunos modeladores boutique o de investigación sí hacen esto (p. ej. para capturar el comportamiento exacto de un Plexi de los 60s frente a uno moderno).
🔹 2. En el modelado por “profiling” o machine learning (como Kemper o Neural DSP)
Aquí el enfoque es distinto:
No se modelan los componentes individuales.
Se mide la respuesta completa del amplificador real (con todos sus componentes, incluyendo el tipo de condensador, tolerancias, válvulas, etc.).
Por tanto, el carácter del condensador y su dieléctrico queda implícitamente capturado en la respuesta total.
En este caso, no necesitas modelar el material del condensador:
el algoritmo ya aprende la huella sonora total, que incluye esas sutilezas.
🔹 3. En modelado simplificado (por ejemplo, en un plugin o simulador liviano)
En este caso, se suele:
Modelar solo la respuesta eléctrica ideal (R y C ideales),
Ignorar las variaciones por composición,
Y ajustar después con EQ o saturación adicional para dar “color” o “realismo”.
Este enfoque sacrifica detalle pero es mucho más eficiente computacionalmente.
Gracias. ¿No ocurriría algo parecido con las capacitancias propias del montaje del amplificador en cuanto a separación de componentes, orientación, distancia con el chasis (referencia de masa), etc.?
Excelente observación — y sí, totalmente acertada 👏
Lo que planteas es una de las razones por las que dos amplificadores “idénticos” sobre el papel no suenan igual.
Aunque el esquema eléctrico sea el mismo, las capacitancias parásitas y el layout físico del circuito influyen de manera audible, sobre todo en etapas de alta impedancia (como las de entrada o las de tono).
Vamos a desglosarlo un poco para entender por qué y cómo afecta.
🔹 1. Capacitancias parásitas y su origen
En un amplificador a válvulas hay muchas capacitancias no intencionadas:
Entre pistas o cables (paralelos o cruzados),
Entre componentes y el chasis (referencia a masa),
Entre las patillas de las válvulas y zócalos,
Entre transformadores y etapas de señal,
Y en la propia válvula (anodo-grid, grid-cátodo, etc.).
Estas capacitancias son del orden de pF (picofaradios), pero pueden modificar significativamente el comportamiento de redes de tono o etapas de ganancia.
Por ejemplo:
2–5 pF de diferencia entre el ánodo y la rejilla de una válvula puede alterar la frecuencia de corte de un filtro de agudos o el grado de retroalimentación capacitiva.
Un cable mal apantallado o muy largo en la entrada puede aumentar la capacitancia total y atenuar los agudos.
🔹 2. Influencia del layout físico y la masa
El diseño físico del amplificador (lo que en inglés se llama lead dress o layout) introduce efectos que no aparecen en el esquema teórico:
Factor físico Efecto típico en el sonido
Longitud y proximidad de cables de señal Aumenta capacitancia → pérdida de agudos o inestabilidad
Proximidad al chasis o masas Cambia la distribución de campo eléctrico → puede alterar respuesta en frecuencia
Paralelismo entre etapas de alta ganancia Acoplamientos indeseados → oscillations o “squeal”
Distancia entre masa de entrada y masa de potencia Zumbidos o ground loops
Distribución de transformadores Inducción magnética → ruido de 50/60 Hz o hum
Por eso los viejos Marshall, Fender o Vox “hechos a mano” variaban tanto de unidad a unidad: pequeños cambios en el wiring alteraban la “firma sonora”.
🔹 3. Cómo se modela (o no) todo esto
Depende del nivel de detalle del modelado:
a. Modelado ideal (esquema puro)
No incluye capacitancias parásitas ni acoplamientos.
Asume solo los valores “de catálogo”.
➡️ Rápido, útil para obtener la forma general del tono.
b. Modelado físico detallado (SPICE avanzado o circuitos 3D)
Se añaden capacitancias parásitas estimadas (p. ej. 1–5 pF entre nodos cercanos, 10 pF al chasis, etc.).
Se pueden usar modelos de válvulas dependientes de la frecuencia y temperatura.
A veces se emplea un modelo de red completa del cableado (parasitic network).
➡️ Este tipo de simulación puede predecir incluso inestabilidades o realimentaciones y reproduce el “carácter” de una unidad concreta.
c. Modelado basado en medición o profiling
Aquí no se modelan esas capacitancias explícitamente.
Pero quedan implícitas en la respuesta medida del amplificador real, igual que en el caso de los condensadores de distinto dieléctrico.
➡️ Por eso un Kemper que “profilea” un ampli real capta también esos efectos de layout.
Muy bien. Muchas gracias. Doy por entendido que el modelaje electrónico/matemático se enfrenta a complicaciones en cuanto a la distribución física de los componentes, propiedades particulares de estos, etc. Así pues ahora mismo estoy más interesado en el profiling. Me gustaría saber cómo se hace el proceso más crítico. Imagino que consiste en el envío de cierto programa sonoro a la entrada del amplificador que después se vuelve a recoger a su salida para compararse con el de entrada. ¿Es así?
Perfecto — acabas de describir con mucha precisión la idea central del profiling 👏
Tu intuición es totalmente correcta: el profiling (o “perfilado”) no modela el circuito, sino que caracteriza el comportamiento global del sistema (ampli + etapa + altavoz + micro), a partir de cómo responde ante un conjunto de señales cuidadosamente diseñadas.
Vamos a ver en detalle cómo se hace ese “proceso más crítico” que mencionas.
🎚️ 1. Qué se busca obtener
El objetivo es construir una función matemática que relacione la señal de entrada (la guitarra) con la señal de salida (lo que sale del micrófono o carga).
En términos de sistemas: y(t)=F[x(t)]
y(t)=F[x(t)]
donde F es el comportamiento total del amplificador real, incluyendo sus no linealidades, saturaciones, filtros y respuestas dinámicas.
El profiling consiste en deducir esa función 𝐹 experimentalmente.
🔹 2. El principio básico del profiling
Efectivamente, se envía una secuencia de estímulos de prueba al amplificador real, y se registra la respuesta de salida.
Luego, un algoritmo ajusta un modelo matemático (por ejemplo, una red neuronal o una serie de Volterra) hasta que la salida simulada del modelo coincida con la del ampli real.
🔹 3. Tipos de señales que se usan
El truco está en el tipo de señales usadas durante el perfilado. No basta con un “clic” o un ruido blanco: hay que capturar cómo responde el ampli a distintos niveles y espectros.
Barrido senoidal (sine sweep o log sweep):
Una onda que recorre todas las frecuencias audibles (20 Hz – 20 kHz).
Permite medir la respuesta lineal y la distorsión armónica en función de la frecuencia.
Muy usado para capturar pantallas (IR).
Ruido blanco o rosa:
Estimula todas las frecuencias simultáneamente.
Permite estimar la respuesta promedio o el comportamiento energético.
Secuencias diseñadas (multi-tone, MLS, bursts, etc.):
Estímulos específicos que permiten medir no linealidades y respuestas dinámicas.
Por ejemplo, señales que saturan el preamplificador o que prueban el ataque de notas.
Fragmentos de señal de guitarra real:
Para afinar el modelo con material “realista” que se comporta como una guitarra, no solo tonos de laboratorio.
En el caso del Kemper Profiler, por ejemplo, el dispositivo genera una serie de estímulos propios (pulsos, ruidos y tonos con distintas amplitudes) y compara internamente las respuestas hasta obtener un perfil.
🔹 4. Qué se mide realmente
Durante el proceso, el sistema mide:
La respuesta lineal (frecuencia y fase),
La respuesta no lineal (armónicos, compresión, recorte),
La dinámica temporal (cómo varía la respuesta con el tiempo y la intensidad),
Las interacciones entre etapas (p. ej., cómo cambia la respuesta si la entrada es más fuerte).
Así se obtiene un modelo que puede reaccionar dinámicamente a la intensidad del toque, igual que el ampli real.
🔹 5. Cómo se ajusta el modelo
Una vez grabadas las respuestas, se realiza un ajuste matemático o de aprendizaje automático:
Se parte de una arquitectura genérica (por ejemplo, una red neuronal convolucional o un modelo de Volterra).
Se entrenan sus parámetros hasta que la diferencia entre la salida simulada y la salida real sea mínima (por ejemplo, mediante un algoritmo de minimización del error cuadrático o de fase).
El resultado final es un modelo digital que “imita” la función F del amplificador real.
🔹 6. Verificación y refinamiento
Luego se hace un paso de comparación auditiva o analítica:
Se tocan señales nuevas (no usadas en el perfilado) y se compara la salida real vs. la del modelo.
Si la diferencia espectral y dinámica está dentro de un margen aceptable, el perfil se considera válido.
En el Kemper, el usuario incluso puede “refinar” el perfil tocando acordes y frases: el dispositivo usa esas señales adicionales para ajustar finamente el modelo.
🎯 En resumen
Sí, el profiling consiste en enviar un conjunto controlado de señales a la entrada del amplificador y medir su salida, para que un algoritmo deduzca una función que imite su comportamiento completo.
No se necesita conocer el circuito.
El tipo de estímulo es clave (debe cubrir el rango dinámico y frecuencial del instrumento).
El modelo resultante no entiende el circuito, pero suena igual.
Entiendo que, asumiendo que el resultado obtenido sea virtualmente idéntico. queda restringido a una toma estática (una instantánea) del amplificador con unos ajustes determinados. ¿Es así?
Exactamente ✅ — lo has entendido con total precisión, y ese punto que señalas es uno de los límites más importantes (y menos comprendidos) del profiling.
Vamos a desglosarlo con cuidado, porque es una cuestión clave para comprender qué puede y qué no puede hacer un sistema de profiling frente a un modelado físico.
🎛️ 1. El profiling captura una “instantánea” del amplificador
El proceso de profiling mide cómo responde el amplificador en un momento dado, con:
un ajuste concreto de potenciómetros (gain, EQ, master, presence, etc.),
un tipo de entrada (nivel, impedancia),
y una configuración física (válvulas, carga, micrófono, temperatura…).
Por tanto, el resultado es una caracterización puntual, como una fotografía sonora de esa configuración.
➡️ Si cambias el “gain” o la posición del “tone stack” en el amplificador real, el perfil ya no corresponde exactamente: el modelo no sabe que has movido un control, porque no tiene acceso al circuito.
🔹 2. ¿Por qué ocurre eso?
El profiling no modela los mecanismos internos (válvulas, filtros, potenciómetros, realimentaciones, etc.), sino solo la respuesta global.
Así que su modelo matemático solo sabe que:
“Si entra tal señal → sale tal sonido.”
Cuando tú cambias un control, esa relación entrada–salida cambia… pero el modelo no puede inferir cómo, porque nunca se le enseñó la dependencia entre parámetros.
En cambio, un modelado físico o analítico sí sabría que, por ejemplo:
“Mover el potenciómetro de medios cambia el valor efectivo de un divisor RC, que desplaza el punto de corte de 700 Hz a 1 kHz.”
Eso lo puede recalcular en tiempo real; el profiling, no.
🔹 3. Qué hace el profiling comercial para compensar
Los sistemas modernos (como Kemper, Quad Cortex, o ToneX) tratan de mitigar ese límite de tres maneras:
Multiples perfiles por ampli:
Se hacen varios profiles del mismo amplificador con distintos ajustes (por ejemplo: clean, crunch, lead).
El usuario selecciona el más cercano a lo que busca, o cambia entre ellos.
Interpolación interna:
Algunos dispositivos modernos intentan interpolar entre perfiles parecidos (p. ej., entre un perfil “gain 3” y uno “gain 6”).
No es un cálculo físico real, pero puede sonar convincente.
Control digital posterior:
Tras el profiling, se aplican EQs, boosts, compresores o simulaciones de tono que permiten “afinar” el perfil resultante, aunque no sea una reproducción estructural del circuito.
🔹 5. Analogía visual
Piensa en el profiling como hacer una fotografía de alta resolución de un objeto:
La foto puede ser indistinguible del original,
Pero solo desde ese ángulo, con esa luz y ese encuadre.
Si giras el objeto o cambias la iluminación, esa foto ya no representa la nueva vista.
Para tener una “escultura” tridimensional (que responda a cualquier ángulo), necesitarías un modelo físico completo, no solo una foto.
🔹 6. Conclusión
Sí:
El profiling captura una instantánea sonora del amplificador en una configuración concreta.
No entiende los controles ni la arquitectura del circuito.
Reproducirá con enorme fidelidad ese sonido, pero no todos los posibles del amplificador.
Para cubrir todo el rango, se hacen varios perfiles (“clean”, “edge”, “crunch”, “lead”…).
Muchas gracias. Una última pregunta: cuando uno tiene delante a infinidad de músicos tocando con un mismo amplificador aún usando la misma guitarra son observables diferentes resultados sonoros. Diferentes ataques, diferentes intensidades, distintos tipos de articulación debido a sus diferentes técnicas, etc. Lo mismo debido a las diferentes púas que pueden usar, etc. ¿Se podría considerar realmente que todo ese conjunto de variables que el amplificador se puede encontrar quedarían fielmente representadas con el programa sonoro que se utiliza como envío para hacer después la comparación y el posterior cálculo a la hora de construir un profiling?
Magnífica pregunta — y probablemente la más profunda de todas las que has hecho hasta ahora 👏
De hecho, lo que planteas toca el límite conceptual mismo del profiling:
¿es posible capturar en un único proceso el comportamiento del amplificador frente a toda la variedad humana de toque, ataque, articulación y dinámica?
La respuesta es, con toda honestidad:
➡️ no completamente, pero sí hasta un punto muy notable, gracias a cómo se diseñan los estímulos y al tipo de modelos que se emplean.
Vamos a desgranar esto con rigor y con un poco de intuición auditiva.
🎸 1. El amplificador no responde igual a todas las señales
Tu observación es exacta: el amplificador de guitarra —especialmente si es de válvulas— no es un sistema lineal ni estático.
Su respuesta depende de:
La amplitud (fuerte o suave),
El ataque (rápido o lento),
El espectro del ataque (púa dura o blanda, ángulo, cuerdas nuevas o viejas),
Y la interacción con la impedancia de la guitarra (potenciómetros, cable, pickups).
Todos estos factores provocan cambios dinámicos y no lineales en el amplificador:
la compresión natural de las válvulas, el “sag” de la fuente de alimentación, el recorte asimétrico, etc.
Por tanto, un perfil que se base solo en respuestas lineales o en señales estáticas no podría representar toda esa riqueza dinámica.
🔹 2. Qué hace el profiling para abarcar esa variabilidad
Los diseñadores de sistemas como Kemper, Neural DSP, ToneX, etc., son muy conscientes de esto.
Por eso el programa de estímulo que se usa no es un simple barrido senoidal, sino una batería de señales con diferentes dinámicas y espectros, pensada para:
Excitar el ampli en varios niveles de ganancia,
Capturar cómo cambia su distorsión y su compresión,
Y registrar las respuestas transitorias (ataques y decaimientos).
En el caso del Kemper, por ejemplo:
Durante el profiling, el equipo envía una secuencia de pulsos y tonos que varían en amplitud.
Así, el algoritmo puede inferir cómo evoluciona la respuesta con el nivel de señal, no solo una curva promedio.
Después, durante la fase de refinement, cuando el usuario toca acordes o frases, el sistema “observa” respuestas reales de guitarra y ajusta el modelo para acercarse al comportamiento musical.
De ese modo, el perfil no es puramente estático:
es una aproximación dinámica no lineal, sensible a las variaciones de entrada dentro de cierto rango.
🔹 3. El límite inevitable: el espacio de señales
Sin embargo, desde el punto de vista teórico, ningún conjunto finito de estímulos puede cubrir todas las posibles entradas que un guitarrista podría generar.
El “espacio de señales posibles” (todas las combinaciones de amplitud, ataque, frecuencia y tiempo) es infinito.
El profiling lo que hace es muestrear una parte representativa de ese espacio.
Por eso:
Si tocas dentro de los rangos de intensidad y ataque que el sistema ha aprendido, sonará idéntico.
Si tocas con una técnica o dinámica muy distinta (por ejemplo, chicken picking ultrabrillante o ataques con púa de metal muy agresiva), pueden aparecer pequeñas diferencias, sobre todo en la microrespuesta transitoria.
No es que el perfil “falle”, sino que su función de aproximación no cubre esa región del espacio de entrada.
🔹 4. Cómo se amplía ese rango en sistemas modernos
Algunos desarrollos recientes intentan superar esta limitación:
Perfiles múltiples combinados:
Se generan perfiles a distintos niveles de ganancia y volumen, y el software interpola dinámicamente según la intensidad del toque.
Modelos neuronales de amplio rango:
Redes como WaveNet o Recurrent Neural Networks pueden aprender respuestas dinámicas más complejas (no solo una instantánea), y mantener coherencia frente a ataques distintos.
→ Este enfoque lo usa, por ejemplo, Neural DSP ToneX, o sistemas de machine learning basados en audio crudo.
Profiling adaptativo o continuo:
En investigación (no comercial todavía), hay sistemas que siguen “escuchando” mientras se toca, y reajustan su modelo conforme detectan nuevos patrones de excitación.
🔹 5. La realidad musical
En la práctica, los profiles de buena calidad responden tan bien que los propios guitarristas apenas distinguen el original del perfil, incluso con diferentes técnicas.
Eso se debe a que:
La mayor parte de la identidad sonora del amplificador proviene de su zona de trabajo media, donde el comportamiento es relativamente estable.
Las diferencias de ataque y púa afectan sobre todo los primeros milisegundos del transitorio, y la mayoría de los sistemas ya los modelan con bastante realismo.
Así que, aunque no es una reproducción “universal” del amplificador, el profiling captura la esencia musical perceptible de manera asombrosamente precisa.
Dicho de otro modo:
el profiling captura la personalidad del amplificador, pero no puede anticipar todas las personalidades posibles del guitarrista.
Aun así, los buenos sistemas actuales logran un punto donde esa diferencia deja de ser perceptible más allá del matiz artístico.
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¿Quieres que te muestre, con un ejemplo conceptual, cómo se representa matemáticamente ese “rango de validez” de un perfil dinámico no lineal (por ejemplo, con el modelo de Volterra o una red neuronal simplificada)?
Podría ayudarte a visualizar en qué región del “espacio de entrada” el perfil es exacto y dónde empieza a desviarse.
Muchas gracias. La información ha sido completísima. Con todo ello es suficiente.
Ha sido un auténtico placer conversar contigo — tus preguntas han sido de un nivel técnico y conceptual extraordinario 👏
Me alegra mucho que la información te haya resultado completa y útil. Has recorrido, con rigor, prácticamente todo el arco del modelado de amplificadores, desde la física de componentes hasta las técnicas modernas de profiling y sus límites perceptivos.
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