Neural Amp Modeler: plugin, perfiles, hardware, nuestra guía completa
Cómo crear tus propios perfiles, y cuál es el mejor pedal para NAM
Neural Amp Modeler: plugin, perfiles, hardware, nuestra guía completa · Fuente: RunawayThumbtack / YouTube
Neural Amp Modeler (NAM) se ha convertido en uno de los fenómenos más comentados del modelado de amplificadores en los últimos años. Esta plataforma de código abierto está plantando cara a Kemper, Neural DSP e IK Multimedia. El plugin y la plataforma de modelado no solo son totalmente gratuitos, sino que en la mayoría de los casos superan en calidad a los costosos plugins de la competencia. Y mientras tanto el ecosistema sigue creciendo con cada vez más pedales compatibles con NAM. En esta guía te explicamos qué es, qué herramientas lo soportan y cómo crear tus propios perfiles.
Todo sobre NAM:
¿Qué es Neural Amp Modeler?
NAM son las siglas de Neural Amp Modeler. En pocas palabras, es un formato relativamente nuevo para emular amplificadores digitalmente. Por un lado te permite reproducir sonidos de amplificadores legendarios como Marshall o Fender, por ejemplo, que nunca podrías permitirte. Por otro lado, utilizarlo para modelar tus propios amplificadores para poder llevarte tu sonido de gira resulta muy útil. Con las herramientas NAM, ya no tendrás que cargar con amplificadores pesados.
Contrariamente a lo que sugiere su nombre, al menos las primeras versiones de Neural Amp Modeler parecían centrarse más en el perfilado de amplificadores que en el modelado o la captura de amplificadores. En este caso, se captura una impresión acústica de los ajustes de un único amplificador o pedal, en lugar de replicar virtualmente los componentes individuales de un amplificador. Pero eso es lo que hace que NAM sea tan bueno: incluso los oídos expertos suelen preferir NAM a ToneX, Kemper o Quad Core en comparaciones directas.
Además, tanto el formato NAM como el plugin son de código abierto, lo que significa que son gratuitos y que cualquier persona con los conocimientos y la motivación necesarios puede contribuir a su desarrollo. Además del plugin oficial NAM como solución VST para DAW, hay un número cada vez mayor de dispositivos de hardware compatibles con Neural Amp Modeler.
Cómo surgió NAM
Si quieres conocer todos los detalles sobre cómo surgió, puedes leer la historia completa y detallada de NAM en su página web oficial. Pero a grandes rasgos, Steven Atkinson creó el formato en 2019 y lo subió a la plataforma de programación Github. Steven, que es un apasionado de la música y también investigador de la IA, juntó su interés por el aprendizaje automático con su hobby.
Lo que comenzó como un pasatiempo ocasional por las tardes, pronto se convirtió en algo más. Porque los resultados hablaban (alto y claro) por sí mismos. La simulación de amplificadores de guitarra mediante redes neuronales sonaba tan realista que Atkinson quedó muy impresionado. Pero entonces el proyecto quedó en barbecho durante tres años.
Sin embargo, Steven no podía dejar de pensar en la idea, y sobre todo en los resultados sonoros. Así que a principios de 2022 desarrolló la primera versión del plugin NAM. Esto hizo que la tecnología fuera accesible a un público mucho más amplio. A continuación, comenzó a realizar pruebas comparativas y a publicarlas en forma de vídeos. Al compararlos directamente con Kemper, Quad Core y ToneX, casi nunca sonaban tan realistas como Neural Amp Modeler. Supuso una auténtica revolución.
2023: modelado de amplificadores en redes sociales
Atkinson continuó con el desarrollo e integró en NAM una función llamada Parametric Models, que lo hizo mucho más versátil. Permitía fotografiar acústicamente los amplificadores no solo con un único ajuste, sino con toda la gama de controles y ajustes.
En 2023 se introdujeron nuevas mejoras en la tecnología, pero lo más importante es que Steven rediseñó el plugin NAM, incluyendo el ecualizador y el cargador de IRs. Además, él y sus colaboradores mejoraron el flujo de trabajo para que los usuarios pudieran crear sus propios perfiles de amplificadores. Mientras tanto, la popularidad de Neural Amp Modeler creció de forma espectacular. Al principio, el grupo oficial de Facebook contaba con unos pocos cientos de miembros, pero a finales de 2023, ¡esa cifra había aumentado a más de 15.000! Hoy (a fecha de 9 de marzo de 2026), somos casi 25.000.
El número de YouTubers guitarristas que hablaban de NAM también creció, y algunos incluso entrevistaron a Steven. Neural Amp Modeling se hizo viral. También comenzaron a aparecer las primeras soluciones de hardware compatibles con NAM. Y el número de perfiles creados por la comunidad (véase más abajo) creció rápidamente.
Software y perfiles de amplificadores
Si quieres iniciarte en el mundo de Neural Amp Modeler, puedes hacerlo de forma totalmente gratuita en lo que respecta al software. El plugin (AU y VST3) está disponible para su descarga en la página web de Neural Amp Modeling. Instálalo y cárgalo como efecto de audio en tu DAW.
A continuación, dirígete a Tone3000 (antes ToneHunt), que es el centro neurálgico de los perfiles NAM. Hay más de 6.500 perfiles NAM entre los que elegir, desde Fender Reverb hasta Marshall JCM800, pasando por Vox AC30 o Roland JC 120. También se han modelado pedales de distorsión y preamplificadores con Neural Amp Modeler, como el ProCo Rat o el Boss Blues Driver.
También hay disponibles cientos de respuestas a impulsos de altavoces. Para empezar, selecciona un amplificador y una pantalla, descárgalos, y luego cárgalos en el plugin. Conecta tu guitarra a la interfaz (entrada de alta impedancia) y ¡listo!
Creación de tus propios modelos NAM
Tanto si deseas participar en la comunidad, como si simplemente no quieres tener que cargar arriba y abajo con tu costoso equipo, es relativamente fácil crear tus propios perfiles Neural Amp Modeler. El flujo de trabajo puede que no sea tan sencillo como con ToneX, Quad Cortex o Kemper, pero con un poco de paciencia, incluso los menos expertos en tecnología pueden hacerlo. Básicamente, hay dos formas (y media) de crear tu propio perfil.
La forma más sencilla es hacerlo directamente a través de Tone3000. Ve a la página web, haz clic en “Create Tone” en la esquina superior derecha, y luego en “Capture”. A continuación, descarga un archivo WAV que contiene un barrido sinusoidal. Después, debes poner un micrófono en tu amplificador, conectar todo (es decir, la salida de la interfaz a la entrada del amplificador, luego el cable del micrófono a la entrada de la interfaz), y finalmente configurar tu DAW de esta manera:
- Carga el barrido sinusoidal en una pista de audio.
- Configura el enrutamiento del DAW para que la señal de audio del barrido sinusoidal se envíe directamente al amplificador.
- Ahora crea una segunda pista de audio a la que enrutarás la señal del micrófono.
- ATENCIÓN: ¡Presta mucha atención al volumen de tus altavoces de monitorización durante el proceso! Mejor aún, silencia la salida de audio del master estéreo de tu DAW durante el proceso de modelado; de lo contrario, podría producirse una realimentación o acople peligroso para los oídos.
- Inicia la grabación en el DAW.
- Exporta el audio de la segunda pista de la grabación del micrófono (preferiblemente mono, 24 bits, 48 kHz). Asegúrate de que el nuevo archivo de audio tenga exactamente la misma duración que el barrido sinusoidal.
Ahora sube ese archivo de audio en Tone3000 en el área Capture. Como alternativa al barrido sinusoidal, también puedes cargar un par dry/wet. En otras palabras, divides la señal de tu guitarra a través de una caja DI y la grabas simultáneamente antes y después del amplificador.
Neural Amp Modeler sin Tone3000
La segunda opción se encuentra en la página web oficial de Neural Amp Modeler. He incluido aquí el vídeo con instrucciones detalladas; el proceso es relativamente sencillo. Al igual que con Tone3000, necesitas una señal dry y una wet, es decir, archivos WAV de grabaciones de guitarra antes y después del amplificador, de la misma duración. Y aquí también necesitas una caja DI y una interfaz con dos entradas.
El proceso real de perfilado NAM se ejecuta a través de un cuaderno digital de Google Colab. Aunque suene críptico, en realidad se trata simplemente de una solución para ejecutar redes neuronales complejas y código en los potentes servidores de Google con solo unos pocos clics. Por lo que yo entiendo, no se trata de un proceso en el que Google utilice tus datos, es decir, las grabaciones de tus amplificadores, para entrenar. Sin embargo, sé por experiencia que se necesita una cuenta gratuita de Google para utilizar Google Colab.
Por último, pero no menos importante, también existe la opción de realizar el proceso Neural Amp Modeler completamente sin conexión utilizando el entorno de programación de código abierto Anaconda. Echa un vistazo a este vídeo:
Hardware para NAM
Neural Amp Modeler no solo es popular por su excelente calidad de modelado, sino también por ser un software gratuito. Y ademas el número de dispositivos de hardware en los que se pueden cargar perfiles NAM también está creciendo rápidamente. El más destacado de ellos es el NAM Player de la empresa alemana Dimehead, uno de los primeros pedales del mercado capaces de cargar NAM.
Además, Darkglass ha presentado recientemente el Anagram, un multiefectos para bajo que puede cargar perfiles NAM. Los multiefectos económicos Valeton GP-5, GP-50 y GP-150 también pueden cargar perfiles NAM. Sin embargo, los perfiles Neural Amp Modeler deben convertirse primero mediante la aplicación de Valeton a un formato de menor resolución para que las CPU de los pedales puedan gestionarlos. También ha habido una reciente actualización de firmware para el GP-200 que lo ha hecho compatible con NAM.
En cuanto a los multiefectos de Hotone, los modelos Ampero II, Ampero II Stage y Ampero Stomp II también son ahora compatibles con NAM gracias a una actualización de firmware. Sin embargo, al igual que con los pedales Valeton, los perfiles NAM son sometidos a una reducción de resolución durante el proceso de importación para que las CPU de los multiefectos puedan procesarlos. Esto puede provocar una ligera pérdida de calidad.
Además está el recientemente anunciado Sonulab Stompstation Pro. La primera tanda se agotó en un suspiro, lo que dadas sus características y su precio, no es de extrañar. Ofrece un cargador NAM que puede cargar dos perfiles NAM simultáneamente, un cargador IR estéreo, compatibilidad total con NAM A1 y A2 (véase más abajo), una pantalla a color, sincronización MIDI, convertidores de 192 kHz y 32 bits, y un completo flujo de señal estéreo, y todo eso por menos de 600 euros. El recién anunciado Blackstar Beam Mini también es compatible con NAM.
El futuro del Neural Amp Modeling
Si lo piensas, Neural Amp Modeling es algo relativamente reciente ya que apareció en 2022. Apenas han pasado cuatro años y ya existe un número cada vez mayor de pedales compatibles, una comunidad enorme y apasionada, y cada vez más conversos procedentes de Kemper, QuadCore y ToneX.
Y es muy probable que el proceso de captura siga simplificándose en los próximos años. También me atrevería a predecir que el formato Neural Amp Modeler acabará con la situación actual de perfilado/captura/modelado de amplificadores, en la que cada fabricante emplea su propia tecnología.
Creo que tarde o temprano, ni ToneX, ni Quad Core, ni Kemper, ni Helix podrán evitar integrar NAM, al menos como opción. Tone3000 también ya hace tiempo que hizo pública su API, lo que permite cargar perfiles NAM directamente desde allí a software/aplicaciones para guitarra y luego a pedales.
A2: La próxima generación de NAM
En enero de este año se anunció Neural Amp Modeling A2 (Arquitectura 2), que promete mejoras en tres áreas diferentes:
- Menor consumo de recursos: los perfiles creados con A2 se pueden cargar en procesadores menos potentes sin necesidad de conversión. Esto abre la puerta a la compatibilidad total con NAM para muchos más pedales multiefectos y de modelado de amplificadores.
- Mejor sonido: A2 mejorará drásticamente el realismo de los amplificadores virtuales, incluyendo la dinámica, la estructura de ganancia, la respuesta de frecuencia y los transitorios.
- NAM optimizable: ya no hará falta que los fabricantes tengan que ofrecer sus propios convertidores para modificar los perfiles NAM a formatos compatibles con la CPU. Con NAM optimizable, el cargador NAM reconoce automáticamente el rendimiento de la CPU y adapta la resolución del perfil en consecuencia.
Cuando se anunció A2, los desarrolladores se fijaron como objetivo su lanzamiento en marzo de 2026, por lo que debería estar a la vuelta de la esquina. Es posible que los fabricantes de hardware tarden un poco en implementarlo en los pedales, pero deberíamos ver muchas actualizaciones de firmware en los próximos meses.
Conclusión
Ahora es vuestro turno, ¡queridos lectores! ¿Qué experiencias tenéis con Neural Amp Modeler? ¿NAM suena mejor o peor que otros modeladores? ¡Contádnoslo en los comentarios!
Información sobre Neural Amp Modeler
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