人工智能在噪音抑制应用程序中找到了一个快乐的家。 除了最近在Discord的语音和视频设置中首次亮相的Krisp之外，Nvidia现在还在RTX语音中发布自己的应用程序：一个由RTX20系列GPU的“AI能力”驱动的麦克风和音频输出声音抑制应用程序。
这并不是专门的AI Tensor Cores来美化图灵建筑的内部，尽管它们可能负责某种形式的边际加速。 但我们会找到的。 如果您想使用RTX语音进行安装，您现在可以在Nvidia.com上下载应用程序的测试版。 我们认为你应该自己试一试。
测试版应用程序使用AI从麦克风中删除背景噪声，如果启用，则删除传入音频。 如果您打算在视频呼叫软件中使用这一点，最后一位是关键。 它允许您设置RTX语音来监视来自给定应用程序或聊天的所有传入音频（您可能希望在桌面上给它一个错误），并删除背景音频，而不需要其他人安装它，甚至拥有兼容的显卡。
第一印象也是积极的。 我一直在通过OBS、Disord和Google Hangouts来干扰输入噪声消除，噪声消除非常壮观。
小不需要的音频能够通过Nvidia的（神经）网络。 从人们离我的桌子只有几英尺远，到水壶沸腾的声音，你不会从我的原始音频中知道它。 这是一个节省的恩典，在一个世界上，我们正在相互互动的数字基础上，更有规律。 它甚至是一只轻手轻脚的手，可以去除机械键盘的敲击声，甚至是点击开关。
不需要的音频可以通过Nvidia的神经网络
在中间语音期间可能会有一些失真，虽然RTX语音证明了比Krisp更清晰的解决AI自动噪声消除的方法，但它同样容易受到偶尔的缺陷的影响。 但偶尔的声音失真是一个很小的代价，以支付清晰的音频在嘈杂的环境。
对应用程序来说可能重一点的是它对系统性能的影响。 RTX Voice需要系统资源，任何音频处理算法也是如此，但是在大多数使用CPU的地方，RTX Voice声称将工作负载从CPU转移到RTX20系列GPU上。
随着应用程序的启用，CPU利用率约为2-3%，可以公平地说，Nvidia的GPU加速应用程序在CPU性能上并不是压倒性的集中。 (不是我的核心i79700K，无论如何-你的里程可能会有所不同)。 相反，工作负载在CPU和GPU之间有一定的共享，在桌面测试期间，GPU的利用率约为1.1-1.5%。 从理论上讲，这是从CPU中提取的负载，并在GPU的高度并行(对AI来说很好)核心中共享，但在实践中可能并非如此。
但是，当Krisp作为一个独立的应用程序和通过Discord，经常被发现徘徊在2-3%的CPU利用率，而没有添加GPU利用率时，很明显RTX语音是更密集的应用程序。 也许这与它的高质量产出有关，但也许它并不像竞争对手那样优化。 我怀疑Nvidia快速发展RTX语音，以满足潜在的全球需求，这样的应用程序。 我们不应该忘记这是一个测试版-英伟达正在积极寻求改进的反馈。
还有一个事实，RTX Voice可能没有充分利用图灵架构的AI功能。 最新的GraceGe Force图形卡的结构与硅的两个新的添加：RTCores和TensorCores。 RT Cores加速了射线跟踪工作负载，而Tensor Cores用于AI工作负载-例如DLSS或去噪射线跟踪场景。
您可能认为RTX语音需要后者。 你就错了。
这不是你的错，英伟达确实有点绕着主题跳舞。 只要稍微调整一下代码，RTX Voice就可以在旧显卡上工作——只需删除表示没有RTX显卡就无法运行的部分。 Nvidia称其最新的驱动程序也需要RTX语音操作。 不过，有很多事情要说。
要使RTX语音在GTX显卡上工作(如在Guru3D论坛中发现的)，请从文件‘RTXVoice’中删除以下部分。 在C： empNVRTXVoiceNVAFX中找到NVI。
<；约束>；<；属性名称=”特性。 RT XVoice“级别=“静默”文本=”${安装阻塞消息}”/>；<；/约束>；
我今天只有一个RTX2080和GTX1080。 其他的都在办公室炼狱里。 幸运的是，我只需要看看RTX Voice如何影响图灵和Pascal体系结构，并了解Tensor Cores是否是这个AI工作负载所必需的。
我已经设置了一个自制的基准测试，以测试RTX语音在密集渲染任务中的影响，例如玩游戏。 通过启用RTX语音和Audacity捕获RTX语音麦克风输出，我已经运行了一个3DMark时间间谍运行在两个显卡上。 结果如下：
RTX语音性能与GTX1080不成比例地加权，这表明在使用图灵体系结构的增强方式的场景背后正在进行某种加速。 GTX1080受到RTX Voice的打击最大，并且随着功能的开启，它在基准测试中下降了15%。
但这并不是两者之间的巨大差异，性能影响可以很容易地被高端帕斯卡卡吞没。 用户报告轶事地表明，老一代的Nvidia显卡可能会受到RTX语音的更大打击，我们猜测这是由于AI操作在很大程度上权衡了渲染管道，而没有Pascal的精简。
那么RTX语音是成功的吗？ 严格来说，是的。 它是人工智能噪声去除的一个杰出的实现，作为一个免费的工具，它在全球适应时期是完全受欢迎的。 然而，它被不必要地限制在最新一代的显卡上。 Nvidia将一些旧的显卡从可能令人失望的性能中拯救出来，无意中夺走了它的用户代理为自己做出这个决定。
希望Nvidia会重新考虑它的完全释放的位置——或者至少让测试版打开的后门打开——因为RTX Voice现在真的可以为很多人带来改变。