El Neural DSP Quad Cortex es un modelador de piso de próxima generación y procesador de multi-efectos que combina la tecnología de captura neural de vanguardia con una poderosa arquitectura DSP SHARC de cuatro núcleos, entregando el modelado de amplificador y efectos más realista actualmente disponible en un formato de pedalboard. La función de captura neural permite a los músicos clonar digitalmente cualquier amplificador real, pedal de overdrive o cadena de señal ejecutando una señal de calibración a través de él, creando una réplica digital matemáticamente precisa que puede almacenarse y recuperarse. La unidad presenta más de 50 modelos de amplificador, más de 70 efectos y una biblioteca en crecimiento de dispositivos capturados por usuarios compartidos a través de la comunidad Cortex Cloud. La pantalla táctil de 7 pulgadas proporciona una interfaz intuitiva y moderna para construir y editar cadenas de señal, y el hardware incluye once interruptores de pedal, dos entradas de pedal de expresión, salidas estéreo XLR y de cuarto de pulgada, interfaz de audio USB, MIDI y Bluetooth. La calidad de sonido es extraordinaria, con las capturas neurales logrando un nivel de precisión que hace que las comparaciones ciegas entre la captura y el equipo de origen sean genuinamente difíciles. La unidad soporta dos rutas de señal simultáneas para enrutamiento complejo. La calidad de construcción es premium, con un chasis de aluminio elegante y moderno y un factor de forma compacto. El Quad Cortex es ideal para músicos profesionales, músicos de sesión y obsesionados con el tono que exigen el pináculo absoluto de la tecnología de modelado digital. El precio premium y el desarrollo de firmware continuo significa que algunas características aún se están agregando y refinando con el tiempo.

Pedales de Efectos

Un modelador de piso de próxima generación con tecnología de captura neural que clona digitalmente amplificadores reales, DSP de cuatro núcleos, pantalla táctil de 7 pulgadas y una creciente biblioteca de captura compartida por usuarios.