Le Neural DSP Quad Cortex est un modeleur d'étage et un processeur multi-effets nouvelle génération qui combine la technologie de capture neurale de pointe avec une puissante architecture DSP SHARC à quatre cœurs, offrant la modélisation d'amplificateur et d'effets la plus réaliste actuellement disponible au format pédalier. La fonction de capture neurale permet aux musiciens de cloner numériquement n'importe quel amplificateur réel, pédale de surcharge ou chaîne de signal en y faisant passer un signal d'étalonnage, créant une copie numérique mathématiquement précise qui peut être stockée et rappelée. L'unité propose plus de 50 modèles d'amplis, plus de 70 effets, et une bibliothèque en pleine expansion d'appareils capturés par les utilisateurs partagés via la communauté Cortex Cloud. L'écran tactile de 7 pouces offre une interface intuitive et moderne pour construire et éditer les chaînes de signal, et le matériel comprend onze interrupteurs de pied, deux entrées de pédale d'expression, des sorties XLR et quart de pouce stéréo, une interface audio USB, MIDI et Bluetooth. La qualité sonore est extraordinaire, les captures neuronales atteignant un niveau de précision qui rend les comparaisons à l'aveugle entre la capture et l'équipement source véritablement difficiles. L'unité supporte deux chemins de signal simultanés pour un routage complexe. La qualité de construction est premium, avec un châssis en aluminium épuré et moderne et un facteur de forme compact. Le Quad Cortex est idéal pour les musiciens professionnels, les musiciens de session et les puristes du son qui exigent le sommet absolu de la technologie de modélisation numérique. Le prix premium et le développement continu des micrologiciels signifient que certaines fonctionnalités sont encore ajoutées et affinées au fil du temps.

Pédales d'effets

Un modélisateur de sol nouvelle génération avec technologie de capture neuronale qui clone numériquement les amplificateurs réels, DSP quad-core, écran tactile 7 pouces et une bibliothèque de capture croissante partagée par les utilisateurs.