浪潮|想用笔记本随时随地高质量开播？NVIDIA Broadcast帮你轻松实现
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近些年消费级CPU和GPU的性能飞速发展 ， 如今的笔记本电脑性能已非常强大 ， 并且对于绝大部分人来说 ， 用笔记本电脑已经足够胜任几乎所有需要个人电脑的应用需求 。
对于直播行业来说 ， 目前互联网越来越讲究“移动化” ， 不论身处何处 ， 可以永远在线 。 而早年的直播行业 ， 由于网络和计算性能的瓶颈 ， 对于有较高质量的直播工作 ， 大部分是采用台式机电脑进行直播 ， 并且对于游戏主播来说 ， 还需要使用两台台式机电脑同时工作——其中一台用来运行游戏 ， 另外一台专门用来直播推流 ， 这其实是相当不便的工作环境 。
而随着如今PC性能的快速进步 ， 计算性能方面已经不是问题 ， 如今笔记本其实也足够用来进行高质量的直播 ， 同时网络环境方面 ， 目前我们的网络带宽也是越来越大 ， 在这样的环境下 ， 笔记本电脑自带的“移动”属性 ， 非常契合直播的发展趋势 ， 同时能提供相比手机直播更高的直播质量 ， 而且对于游戏主播来说 ， 更是一个不可或缺的解决方案 。
说起PC端的直播 ， 不得不提的一个软件是NVIDIA Broadcast ， 这是NVIDIA利用如今芯片的AI计算性能打造的一款多功能直播辅助软件 ， 可以实现噪音消除、虚拟背景、人像跟踪等功能 。 在最新的NVIDIA Broadcast 1.3.0版本中 ， 还改进了音频背景消除的质量 ， 改善了对情绪化语音（例如直播恐怖游戏时惊叫）的支持 ， 并且在同时运行音频和视频效果时 ， 进行显存优化 ， 显存的使用减少了40% ， 大大降低了对资源的占用 。
测试平台NVIDIA Broadcast实现这些功能的原理是利用NVIDIA RTX GPU中Tensor Core（张量计算单元）的高效AI性能来处理计算的 ，NVIDIA RTX GPU中的Tensor Core是专门针对深度学习而设计的特殊计算核心 ， 它尤其适合深度学习训练和深度学习推理 ， 而在噪音消除、虚拟背景、人像跟踪这样的应用中 ， 正是深度学习大展拳脚的领域 ， 拥有Tensor Core和NVIDIA RTX显卡可以很好的实现这些功能 。
如今的NVIDIA RTX GPU已经进化到第二代 ， 采用NVIDIA Ampere架构和全新的8nm制程的GeForce RTX 30系列 ， 多方面的进步使得即使在笔记本电脑上NVIDIA RTX GPU如今也可以提供强劲的性能 ， 本次笔者用来体验NVIDIA Broadcast的测试环境就是一台GeForce RTX 3060笔记本 ， 规格如下：
NVIDIA Broadcast功能体验噪音消除
噪音消除可以说是NVIDIA Broadcast的起点所在 ， 因为在NVIDIA Broadcast之前的Turing显卡时代NVIDIA推过一款RTX Voice软件 ， RTX Voice也是利用AI识别来对音频进行处理 ， 实现降噪的效果 。 之所以从音频方面开始做起 ， 笔者个人觉得应该是相比于视频而言 ， 音频的信息量更少 ， 更容易进行计算处理 。 而随着后面AI计算能力的增强 ， NVIDIA RTX GPU也可以足够处理视频信息了 ， 于是NVIDIA推出了NVIDIA Broadcast ， 整合了音频处理功能与视频处理功能 ， 丰富了辅助直播的多项功能 。
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