Nvidia Broadcast 2.0 en la prueba: el nuevo lenguaje de estudio de IA probó 40 comentarios
Junto con RTX 50 y nuevos controladores de gráficos, NVIDIA Broadcast se lanzó en la versión 2.0. El lenguaje Beta Feature Studio con el usuario debería poder aumentar la calidad de su micrófono al nivel de un estudio de tono de alta gama. Techconseil probó la nueva función.
Tabla de contenido Nuevo lenguaje AI Studio Probé Nvidia Broadcast 2.0 Studio Language en pruebas Studio Language puede cambiar la voz ¿Cuánto rendimiento de GPU necesita Studio Language? Idioma nativo y de estudio en pruebas de comparación directa con otra configuración de micrófono, un micrófono diferente más pequeño y RTX-30-GPU una primera conclusión sobre la versión beta
Transmisión Nvidia 2.0
Junto con el lanzamiento al mercado de GeForce RTX 5090 (prueba) y RTX 5080 (prueba), NVIDIA lanzó nuevos controladores gráficos que, entre otras cosas, ofrecen una contraparte de AMDS AFMF en el controlador con movimiento suave. Pero algo también pasó en el resto del ecosistema RTX, por ejemplo en Nvidia Broadcast. Desde entonces, la aplicación lanzada como RTX Voice ha ofrecido principalmente supresión de ruido y sala respaldada por IA para grabaciones de voz y reproducción de idiomas. Con Broadcast 2.0, NVIDIA no sólo quiere poder limpiar las grabaciones, sino también poder aumentar significativamente la calidad de las grabaciones en el estudio, explica el desarrollador.
No es de extrañar que para ello se utilice un modelo de IA, que requiere mucho rendimiento: NVIDIA sólo recomienda el lenguaje de estudio a partir de una GeForce RTX 5080, después de que también se mencionara la RTX 4080. De hecho, la función también se puede habilitar en tarjetas gráficas GEForce-RTX más antiguas o más débiles; El equipo editorial pudo resolver esto con un RTX 3080.
Nvidia Broadcast 2.0 con lenguaje de estudio imagen 1 de 2
El lenguaje de estudio está actualmente disponible en versión beta. El fabricante habla de forma generalizada de que esta función puede aumentar la calidad del micrófono de los usuarios al nivel de un dispositivo de grabación de alta gama y así simular un estudio de grabación profesional. Debido al consumo de energía, la función no es adecuada para chats de idiomas en juegos ni en paralelo con otras aplicaciones con altos requisitos de GPU, sino principalmente para transmisiones de chat o grabaciones de podcasts. Para otros escenarios, las funciones clásicas de transmisión RTX para cancelación de ruido y eco ambiental todavía están disponibles.
Idioma de estudio en la prueba.
Entonces, ¿cómo suena la nueva característica, cuánto rendimiento realmente necesita? ¿Puede Nvidia realmente ofrecer la calidad prometida, incluso con micrófonos baratos? Techconseil probó la versión beta del lenguaje del estudio. Por primera vez se utilizó un sistema AM4 con GeForce RTX 4080, al que se conecta un Røde Nt-USB como micrófono. El oyente del podcast de CB Radio de la base IT conoce muy bien el perfil sonoro de las grabaciones resultantes: Nativa emite su sonido, Fabián también suena en el podcast.
El idioma del estudio puede cambiar la voz.
Por lo tanto, la siguiente primera grabación de prueba también comienza de forma nativa, porque el perfil de voz cambia notablemente con el idioma del estudio. Con el primer cambio en la nueva función beta después de unos 40 segundos, Fabián de repente se ve muy diferente. Queda por ver si esto es mejor o peor, pero no se puede descartar un efecto. Por un lado, la voz se vuelve más profunda y cálida, pero por otro lado parece un poco genética y, gran sorpresa, en parte generada a medida que genera. También observó que el volumen es generalmente más alto y los tonos sibilantes y agudos se suavizan.
El mayor volumen se puede explicar en parte por el hecho de que Broadcast 2.0 sobrescribe el nivel del micrófono configurado en Windows cuando se inicia el idioma del estudio. Una vez completada la función, el nivel también vuelve al nivel previamente ajustado. Sin embargo, no se notó ningún problema de nivel de micrófono demasiado alto cuando se activó el idioma de estudio; La función es fiablemente inmune a sobrepasos o ruidos.
Cabe señalar que las dos funciones de transmisión conocidas de NVIDIA ya no se pueden activar manualmente cuando se usa el idioma del estudio. Se puede suponer que en este caso ambos efectos están activos en segundo plano o que el nuevo modelo de IA será adoptado inmediatamente, ya que la función de ambos efectos está dada.
¿Cuánto rendimiento de GPU necesita el estudio?
Y todo esto ciertamente cuesta mucho rendimiento, ¿donde Nvidia recomienda idealmente una GeForce RTX 5080? Sí y no: la GPU en realidad está desafiada, pero no tiene por qué ser una RTX 5080. Después de encender el lenguaje de estudio, que por cierto dura unos segundos y la entrada de audio estaba muy distorsionada, el reloj de impulso de la GeForce RTX 4080 inmediatamente: desde el reloj “inactivo” de 210 MHz en el escritorio, alrededor de 2,8 GHz. Durante la grabación, el reloj generalmente fluctuó entre 1200 y 1800 MHz.
La causa es un uso de GPU nada despreciable, que según el administrador de tareas ronda el 60% y alrededor del 40% según GPU-Z. En comparación con el modo inactivo en el escritorio, el requisito de VRAM aumentó de alrededor de 1 GB a alrededor de 2,5 GB con las ventanas abiertas. Como resultado, también aumenta el consumo de rendimiento de la tarjeta gráfica. Con dos pantallas UHD, una de 144 Hz y otra de 60 Hz, suele ser de 10 a 20 vatios, dependiendo de la telemetría, con el lenguaje de estudio encendido pasaba a ser de 70 a 90 vatios, aunque nada se dice. Pasivo, este desperdicio sólo se puede eliminar con disipadores de GPU suficientemente dimensionales.
Lengua materna y estudio en comparación directa.
Para una comparación directa de la voz nativa o la edición con micrófono y la banda sonora manipulada por el lenguaje de estudio de Nvidia, se reprodujeron las mismas líneas dos veces, nuevamente con el Røde Nt-USB.
El efecto de la preparación de IA no es sorprendente.
Pruebas con otros micrófonos
Pero, ¿cómo se ve cuando se prueban otros micrófonos y voces? El Røde NT-USB tiene un PVP de unos 150 euros, pero Nvidia no requiere una calidad de micrófono específica, entonces, ¿qué pasa con los micrófonos más baratos?
Misma configuración, micrófono más pequeño
El equipo editorial probó esto primero con un micrófono Lavalier mucho más pequeño en una configuración que no había cambiado y con el mismo altavoz. Sobre el micrófono ya no se pueden encontrar detalles a estas alturas, se trata de un modelo de un fabricante chino que ya no estaba disponible, que se compró en Amazon por menos de 20 euros hace unos años. Aún más interesante es la cuestión de cómo el habla de estudio puede hacer frente a esta calidad de entrada.
En otras palabras, dependiendo de la respuesta estrecha. El efecto del modelo de IA sobre la voz y las características es significativamente más débil. En algunos lugares, la grabación manipulada suena apagada y reducida en altura, pero a veces también es más claramente comprensible. Sin embargo, el resultado sugiere que el lenguaje de estudio necesita cierto margen para la entrada para poder modelar una pista de sonido de salida que puede no destacar en términos de calidad.
Otra voz y RTX-30-GPU
En una prueba final se cambiaron todos los ajustes: como tarjeta gráfica toma el relevo la GeForce RTX 3080, que según la recomendación de Nvidia tiene muy poco rendimiento para el lenguaje de estudio. El mismo texto se anunció con una voz diferente en el final del juego XSTRM Gear. Según el PVP, el micrófono analógico Røde NT-USB cuesta unos 150 euros, pero no puede mantener este precio en el exterior. De hecho, el XSTRM está disponible desde hace tiempo por unos 90 euros y actualmente está disponible desde unos 45 euros, que es el precio entre los dos modelos probados hasta ahora.
En consecuencia, también encaja que el resultado con el lenguaje de estudio esté entre los dos micrófonos anteriores, pero mucho más cercano al económico micrófono Lavalier. La nueva característica suaviza los tonos agudos y especialmente los agudos. Tan notable que la banda sonora resultante parece un poco aburrida. Además, se redujo la reverberación y las voces sonaron más cálidas y cambiadas como en el Røde Nt-USB, aunque no tan claras.
Una primera conclusión de la versión beta.
La versión beta del nuevo lenguaje de estudio en Nvidia Broadcast 2.0 hace algo, también en RTX GeForce RTX 40 y tarjetas gráficas más antiguas, sin sobrescribirlas por completo. Sin embargo, los resultados de múltiples grabaciones de prueba con diferentes micrófonos y parlantes son mixtos; Los cambios en la calidad del sonido a veces son subjetivos y no una ganancia. Quedó claro que el lenguaje de estudio no tiene el mismo efecto en cada micrófono, tiende a ofrecer modelos mejores y, por lo tanto, sobre todo más caros, con mayor alcance.
Por lo tanto, el lenguaje del estudio depende básicamente de las necesidades y objetivos de los respectivos usuarios. Debido a la carga de la GPU, la función no es adecuada para el chat de idiomas en juegos y la transmisión de juegos en vivo, como se adapta NVIDIA. En otros escenarios, puede resultar molesto que la voz del hablante cambie mucho según el micrófono y la voz. Esto es un posible inconveniente si la audiencia existente ya está acostumbrada a su propia voz, pero, por supuesto, no se aplica a todos los escenarios.
Con todo, queda claro hacia dónde quiere llegar Nvidia con el lenguaje de estudio: gracias al aprendizaje automático, las grabaciones de sonido deberían sonar completas, completas y superiores a todos si se graban en condiciones ambientales controladas con un micrófono de condensador con membrana grande y un espacio óptimamente optimizado. . Sin embargo, el lenguaje de estudio tiende a hacer que las voces funcionen de manera genérica y diferente. A veces puede parecer no solo el micrófono, sino también el altavoz. Una mayor proximidad a las funciones nativas de banda sonora y voz está muy lejos de la lista de deseos para un mayor desarrollo de funciones beta.
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Temas: Aplicaciones Audio/Video/Foto GeForce Tarjetas gráficas Micrófono Nvidia
Ingeniero de formación, Alexandre comparte sus conocimientos sobre el rendimiento de las GPUs para gaming y creación.
