Neue Technologie nutzt Echtzeit-Analysen zur Nachbildung des Röhrenverhaltens
Synergy präsentiert Machine-Learning-Endstufen im Wampler Pedalhead und Friedman IR-Load
von Redaktion,
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Auf der NAMM 2026 stellt Synergy eine neue Endstufen-Technologie vor, die Machine Learning nutzt, um das dynamische Zusammenspiel zwischen Verstärker und Lautsprecher präziser abzubilden. Die ersten Geräte mit dieser Technik sind der Pedalhead von Brian Wampler und der IR-Load von Dave Friedman.
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Das Hauptproblem bei kompakten Class-D-Endstufen war bisher meist die fehlende Interaktion mit der angeschlossenen Lautsprecherbox. Während eine Röhrenendstufe auf die Impedanzkurve eines Speakers reagiert – was Gitarristinnen und Gitarristen als „Sag“ oder „Dämpfung“ wahrnehmen –, arbeiten herkömmliche Transistorendstufen oft zu linear und wirken dadurch im Spielgefühl eher statisch.
Monitoring in Echtzeit
Synergy setzt hier bei einer neuen Prozessor-Plattform (STM32V8) an. Das System führt beim Einschalten zunächst einen Mess-Sweep durch, um die Impedanz der angeschlossenen Box zu analysieren. Im laufenden Betrieb überwacht ein Machine-Learning-Algorithmus kontinuierlich Spannung und Strom am Ausgang.
Spannend ist hierbei der Ansatz, dass die Endstufe nicht nur ein statisches Modell abspielt, sondern dynamisch auf die Lastveränderungen des Speakers reagiert. Sollte dies in der Praxis so funktionieren wie angekündigt, könnte dies die Lücke zwischen dem geringen Gewicht moderner Class-D-Amps und dem gewohnten Spielgefühl klassischer Röhrenschaltungen schließen.
Die Hardware: Wampler Pedalhead und Friedman IR-Load
Die Technologie wird in zwei unterschiedlichen Formfaktoren eingeführt:
Wampler Pedalhead: Eine Stereo-Endstufe für das Pedalboard mit einer Leistung von 240 Watt (laut Hersteller vergleichbar mit der Lautstärke einer 60-Watt-Röhre). Das Gerät verfügt über sechs wählbare Endstufen-Modelle, einen IR-Loader für DI-Anwendungen und ist per MIDI steuerbar.
Friedman IR-Load: Dieses in Kooperation mit Pete Thorn entwickelte Gerät ist breiter aufgestellt. Es fungiert wahlweise als 360-Watt-Stereo-Endstufe, als reaktive Loadbox für externe Röhrenverstärker oder als Power-Attenuator. Auch hier sind MIDI und IR-Optionen integriert.
Ob die Einbindung von Machine Learning tatsächlich einen hörbaren Unterschied zu bisherigen Lösungen wie dem „Current Feedback“ oder hochwertigen digitalen Modellern macht, bleibt abzuwarten. Der Einsatz von dedizierten 800-MHz-Prozessoren für die Endstufen-Sektion zeigt jedoch, dass Synergy den Fokus massiv auf die Rechenleistung im analogen Grenzbereich legt. Gitarristinnen und Gitarristen könnten damit eine portable Alternative gewinnen, die weniger Kompromisse beim gewohnten Dynamikverhalten erfordert.
