Voice Changer และ Noise Suppression: จับคู่พวกเขา แต่ได้ลำดับที่ถูกต้อง
Voice changer noise suppression เป็นหนึ่งในหัวข้อที่คำตอบดูเหมือนชัดเจน — ใช้ทั้งสอง — จนกว่าคุณจะทำจริง ๆ และเสียงของคุณออกมาฟังเหมือนน้ำ คำถามจริงไม่ใช่ว่าจะรวมกัน; มันคือวิธีการทำ โดยเฉพาะในลำดับใด และว่าคุณต้องการเครื่องมือแยกสองหรือสามารถจัดการทั้งสองในแอปเดียว คำแนะนำนี้ตอบทั้งสาม และอธิบาย CPU คณิตศาสตร์เบื้องหลังเพื่อให้คุณสามารถเลือกสติ ๆ สำหรับการตั้งค่าของคุณเอง
TL;DR
- Noise suppression และ voice changer ทำงานได้ยอดเยี่ยมร่วมกัน — แต่ noise suppression ต้องทำงานเป็นครั้งแรก จากนั้น voice changer
- การวิ่งย้อนกลับแนะนำ hiện tượng ที่ suppressor ไม่สามารถแก้ไขได้
- NS ในตัว VoxBooster บังคับใช้ลำดับที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ
- เครื่องมือแยกต่างหาก (Krisp RTX Voice) ยังทำงาน — เพียงแค่เส้นทางเสียงเพื่อให้ NS มาก่อน voice changer
- ต้นทุน CPU สำหรับทั้งสองร่วมกันสามารถจัดการได้บนเครื่องใด ๆ ที่สร้างขึ้นในสี่ปีที่ผ่านมา
- หากคุณมี CPU เพียงหนึ่งรายการ: ลำดับความสำคัญ noise suppression สำหรับการเรียกและการประชุม; ลำดับความสำคัญ voice changer สำหรับการบันเทิงและ streaming persona
ทำไมลำดับจึงไม่ได้รับการต่อรอง
เริ่มต้นที่นี่เพราะมันเป็นสิ่งสำคัญเพียงหนึ่งเดียวในบทความทั้งหมดนี้
เมื่อคุณพูดในไมโครโฟน สัญญาณของคุณมีสองสิ่ง: เสียงของคุณและทุกอย่าง — ตือรั่มจากแฟน คลิกแป้นพิมพ์ เครื่องปรับอากาศ เสียงสะท้อนในห้อง งานของ suppressor kebisingan คือการลบหมวดหมู่ที่สองนั้นก่อนที่สิ่งใด ๆ ไปข้างหน้าต้องจัดการกับมัน งานของ voice changer คือการแปลงเสียงของคุณเป็นสิ่งอื่น
หากไม่มี suppression noise วิ่งเป็นครั้งแรก: Voice changer ได้รับสัญญาณที่สะอาด มันสามารถจำลองลักษณะเสียงของคุณได้อย่างแม่นยำ ใช้การแปลง และอัตราเอาต์พุตเสียงที่ชัดเจนแก้ไข ทุกอัลกอริทึมได้รับประโยชน์จากอินพุตสะอาด — นี่เป็นความจริงสำหรับ pitch shifting การจัดการ formant และการแปลงเสียงตามปัญญาประดิษฐ์
หากวอยซ์ชาเจอร์ก่อน: Voice changer ประมวลผลเสียงของคุณพร้อมกับเสียงรบกวนพื้นหลังทั้งหมดที่ฝังอยู่ มันเปลี่ยนแปลงทั้งสอง ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นมีสิ่งแปลกปลอม harmonic ที่บิดเบี้ยว — คลิกแป้นพิมพ์เปลี่ยนใน pitch ตือรั่มแฟน ยืดออกไปทั่ว harmonics ใหม่ เสียงสะท้อนในห้อง ปรับเปลี่ยนโดยการแปลง ตอนนี้คุณส่ง mess นั้นไปยัง suppressor kebisingan ซึ่งได้รับการฝึกเพื่อรู้จักเสียงและลบ kebisingan ปัญหา: “เสียง” ที่ได้รับตอนนี้มีสิ่งแปลกปลอม harmonic ที่ทับซ้อนกับสิ่งที่เรียนรู้เพื่อจัดประเภท kebisingan มันเริ่มทำให้สิ่งที่ผิดอ่อนแอ ผลลัพธ์คือ “ลอยตัว” แบบคลาสสิก หรือคุณภาพ “หุ่นยนต์ แต่ไม่ใช่ด้วยวิธีที่멋있다” ที่เต็มไปด้วย threads Reddit พร้อมร้องเรียน
โซ่คือ: Microphone → Noise Suppression → Voice Changer → Virtual Mic / App output.
หลักการลำดับนี้ยังปรากฏในเวิร์กโฟลว์ post-production สู่บทช่วยสอน voice changer Audacity เพื่อดูลึกลงไปในลำดับเอฟเฟกต์ในการแก้ไขออฟไลน์ และคำแนะนำซอฟต์แวร์ noise suppression ของเราสำหรับรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับการทำงานของอัลกอริทึม suppression
Noise Suppression ซอฟต์แวร์อันหมายถึงการลบสิ่งใด (และอะไรที่ไม่สามารถ)
ก่อนเปรียบเทียบเครื่องมือ ควรตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสิ่งที่ซอฟต์แวร์ noise suppression เป้าหมาย
สิ่งที่มันจัดการได้ดี:
- เสียงรบกวนในสภาพคงตัว: แฟน หน่วย AC white noise ระบายความร้อนแล็ปท็อป
- เสียงรบกวนแป้นพิมพ์และเมาส์คลิกที่พอควร (โดยเฉพาะกับรุ่น AI/ML)
- Mic hiss และ self-noise preamp
- ทีวีหรือดนตรีจากไกลในห้องเดียวกัน
สิ่งที่มันพยายาม:
- เสียงของคุณเองทับซ้อนกับผู้พูดใกล้ (สองเสียงในช่วงความถี่เดียวกัน)
- ผลกระทบของอินเทอร์มิตเทนท์ที่ดังมากใกล้ไมโครโฟน
- Reverb / echo ห้อง (suppression ≠ de-reverb; นี่คือปัญหาการประมวลผลสัญญาณที่แตกต่างกัน)
- เสียงรบกวนต่ำกว่า noise floor หัวเรือบ — ซอฟต์แวร์ไม่สามารถกู้คืนสิ่งที่ไม่เคยจับได้
การรู้ข้อจำกัดเหล่านี้มีความสำคัญเมื่อคุณเรียงเสียง noise suppression ด้วย voice changer เพราะหากห้องของคุณมี reverb ที่สำคัญ ไม่มีเครื่องมือใดที่แก้ปัญหาได้ทั้งหมด Voice changer จะเปลี่ยนเสียงสะท้อนพร้อมกับเสียงของคุณ และ suppressor จะปล่อยให้ส่วนใหญ่เหมือนเดิม การรักษาห้อง — แม้แต่เพียงการบันทึกในตู้ที่มีเสื้อผ้าแขวน — กำจัดปัญหาที่ไม่มีโซ่ซอฟต์แวร์ใดสามารถแก้ไขได้
ตัวเลือก Noise Suppression หลักสามตัวและวิธีการจับคู่กับ Voice Changer
ตัวเลือก 1: Noise Suppression ในตัว VoxBooster
VoxBooster รวม noise suppression เป็นส่วนหนึ่งของ pipeline การประมวลผลของมัน และสำคัญ มันบังคับใช้ลำดับที่ถูกต้องภายใน คุณไม่ต้องคิดเกี่ยวกับการกำหนดเส้นทาง เปิด NS ในการตั้งค่า VoxBooster และมันทำงานก่อนเอฟเฟกต์หรือการแปลงเสียง AI ของคุณ ทุกครั้ง โดยอัตโนมัติ
นี่คือเส้นทางที่ง่ายที่สุด แอปเดียว ลำดับโซ่ที่ถูกต้อง ไม่มีการกำหนดค่ากรรมสัตว์เสียงเสมือนหรือตาราการกำหนดเส้นทาง Voicemeeter Suppressor ในตัวใช้โมเดลที่ได้รับการสืบทอดจาก RNNoise ที่จัดการเสียงรบกวนในสภาพคงตัวและเสียงรบกวนแป้นพิมพ์พอควรโดยไม่มีความล่าช้า
Tradeoff: NS ในตัว VoxBooster เป็นของแข็ง แต่ไม่ใช่ชั้นอยู่ยงค์สำหรับสภาพแวดล้อมโครงสร้างเสียงที่ยากมาก หากคุณบันทึกในห้องที่มี PC gaming ดังลั่น สองฟุตจากไมโครโฟน และแป้นพิมพ์เครื่องจักรตอกที่ 150 WPM คุณอาจต้องการตัวกดขี่ AI/ML ที่หนักกว่าในต้นน้ำ
ตัวเลือก 2: NVIDIA RTX Voice (ฟรี GPU-Offloaded)
NVIDIA RTX Voice ถูกฝังอยู่ในแอปพลิเคชัน NVIDIA Broadcast และใช้ได้ฟรีสำหรับเจ้าของ GPU RTX มันใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ทำงานบน tensor cores RTX ซึ่งหมายความว่าจะเพิ่ม CPU load โดยพื้นฐานแล้วศูนย์ คุณภาพเยี่ยมยอด — มันจัดการเสียงรบกวนแป้นพิมพ์ เสียงรบกวนแฟน เสียงพูดจากพื้นหลัง และสภาพแวดล้อมไดนามิกได้ดีกว่า RNNoise
เพื่อจับคู่กับ voice changer: ตั้ง RTX Voice เป็นแหล่งไมโครโฟนของคุณใน NVIDIA Broadcast จากนั้นตั้งค่าไมโครโฟนเสมือน Broadcast นั้นเป็นอินพุตใน VoxBooster เสียงไหล: ไมโครโฟนกาย → RTX Voice NS → VoxBooster voice changer → output ลำดับถูกต้อง
ข้อจำกัด: GPU RTX ที่จำเป็น หากคุณมี นี่คือตัวเลือก suppression ฟรีที่มีคุณภาพดีที่สุด หากคุณมีการ์ด GTX หรือ GPU AMD คุณต้องมีวิธีการอื่น
ตัวเลือก 3: Krisp (CPU-Based Cross-Platform)
Krisp เป็นตัวกดขี่เสียงรบกวนการสมัครสมาชิก (~$14/mo free tier ใช้ได้) ที่ใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของตัวเองอย่างสมบูรณ์บน CPU ไม่จำเป็นต้องใช้ GPU คุณภาพของมันเทียบเท่ากับ RTX Voice สำหรับสภาพแวดล้อมส่วนใหญ่ Krisp นำเสนอไมโครโฟนเสมือนที่แอปพลิเคชันสามารถเลือก; ไมโครโฟนเสมือนนั้นส่งออกสัญญาณสะอาด
เพื่อจับคู่กับ voice changer: ตั้งค่าไมโครโฟนเสมือน Krisp เป็นแหล่งอินพุตใน VoxBooster ไมโครโฟนกาย → Krisp (NS) → VoxBooster (voice changer) → output ลำดับถูกต้อง
ข้อจำกัด: CPU load เป็นจริง — Krisp มักจะเพิ่มการใช้ CPU 5–10 เปอร์เซ็นต์บน core สมัยใหม่ นอกจากนี้ยังต้องมีการเชื่อมต่อ Internet สำหรับการดาวน์โหลดโมเดลครั้งแรก แม้ว่าการประมวลผลจะเป็นโลคัลหลังจากนั้น ค่าการสมัครสมาชิกคือค่าใช้จ่ายที่กำลังดำเนินอยู่ซ้อนบนด้านบน voice changer ของคุณ
ตาราเปรียบเทียบ
| เครื่องมือ | ต้นทุน | ผลกระทบต่อ CPU | GPU ที่จำเป็น | คุณภาพ | การรวม |
|---|---|---|---|---|---|
| VoxBooster ในตัว NS | รวมอยู่ | ต่ำ (~1–3%) | ไม่ | ดี | ลำดับที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ |
| NVIDIA RTX Voice | ฟรี | เกือบศูนย์ | GPU RTX | ยอดเยี่ยม | ต้องการการกำหนดเส้นทางด้วยตนเอง |
| Krisp | ~$14/mo (free tier) | ปานกลาง (5–10%) | ไม่ | ยอดเยี่ยม | ต้องการการกำหนดเส้นทางด้วยตนเอง |
| OBS RNNoise ตัวกรอง | ฟรี | ต่ำมาก (<1%) | ไม่ | ดีสำหรับเสียงรบกวนที่คงที่ | เฉพาะ OBS ไม่ใช่ system-wide |
| NVIDIA Broadcast (เต็ม) | ฟรี | เกือบศูนย์ | GPU RTX | ยอดเยี่ยม | ไมโครโฟนเสมือนแยกต่างหาก |
สำหรับขั้นตอนการทำงาน OBS เท่านั้นที่คุณออกอากาศแต่ไม่จำเป็นต้องใช้ noise suppression ใน Discord หรือการเรียก ตัวกรอง OBS RNNoise ในตัวคือตัวเลือกฟรีที่ถูกต้องตามกฎหมาย มันไม่ช่วยเสียง system-wide (การเรียก เกม) แต่มันยอดเยี่ยมสำหรับเอาต์พุต stream
ต้นทุน CPU: ทำทั้งสองอย่างโดยไม่ต้องปรับปรุง Game ของคุณ
ความเป็นห่วงในทางปฏิบัติสำหรับเกมเมอร์และสตรีม: การทำงาน noise suppression ข้างๆ voice changer จะทำให้อัตราเฟรมแตกหรือทำให้เกิด audio dropouts?
นี่คือคณิตศาสตร์จริงสำหรับระบบ mid-range (Intel Core i5-12400 / Ryzen 5 5600 class):
| ส่วนประกอบ | ภาระ CPU โดยประมาณ |
|---|---|
| RNNoise suppression | <1% |
| Krisp deep learning NS | 5–10% |
| RTX Voice (GPU offloaded) | <1% CPU |
| Voice effect (pitch shift / EQ type) | 3–8% |
| AI voice conversion | 10–25% |
| OBS encoding (x264 medium) | 15–35% |
| Modern game | 40–70% |
สาระสำคัญ: noise suppression + voice changer pitch-shift หรือ effect-based ร่วมกันเพิ่มข้อมูล CPU โดยประมาณ 5–15 เปอร์เซ็นต์ สำหรับการแปลงเสียง AI ตัวเลขนั้นสูงกว่า — 15–35 เปอร์เซ็นต์รวมกับ NS หนัก — แต่ยังคงสามารถจัดการได้บน CPU สมัยใหม่เมื่อเกมตัวเองไม่ได้พยายาม 100 เปอร์เซ็นต์
ที่คุณมีปัญหา: การเรียก AI voice conversion + Krisp + การเข้ารหัส OBS x264 + เกม CPU หนัก พร้อมกันบน CPU quad-core เก่า โซลูชันโดยทั่วไปอยู่ระหว่างการสลับไปยัง NS แบบ GPU (RTX Voice) เพื่อนำ CPU headroom กลับมา หรือเปลี่ยนเป็นเอฟเฟกต์เสียงที่เบากว่าแทนการแปลง AI แบบเต็มในระหว่างเซสชันเล่นเกม
เพื่อรายละเอียดลึก ๆ เกี่ยวกับความล่าช้า voice changer และการปรับแต่งประสิทธิภาพ โปรดดูคำแนะนำการปรับแต่งความล่าช้า voice changer ของเรา
เมื่อเลือกเพียงอันเดียว: Noise Suppression vs Voice Changer
หากคุณไม่สามารถเรียก (ฮาร์ดแวร์เก่า เกม CPU สูง การไหลสำหรับ bitrate สูง) ใดคุณควรเก็บ?
เลือก noise suppression เมื่อ:
- กรณีการใช้คือการโทรทำงาน การประชุมทีม หรือการสื่อสารที่เผชิญหน้ากับลูกค้า
- คุณสนใจเกี่ยวกับความเข้าใจอย่างชัดเจนมากกว่าเสียงเหมือนตัวละคร
- ห้องของคุณอยู่ที่เสียงดังจริง ๆ (เกม PC เสียง พื้นที่ใช้ร่วมกัน เสียงรถ)
- ผู้เข้าร่วมอื่น ๆ ในการเรียก รายงานร้องเรียนคุณภาพเสียง
เลือก voice changer เมื่อ:
- คุณเป็นการไหลแบบกีฬาหรือเกมที่มี entertainment persona
- ความเป็นส่วนตัวหรือความเป็นนิรนาม คือเป้าหมายหลัก
- เสียงรบกวนพื้นหลังในห้องของคุณต่ำแล้ว (พื้นที่ที่รักษาไว้ ไมโครโฟนดี สภาพแวดล้อมเงียบ)
- การแปลงตัวเองเป็นประเด็นของเซสชัน (การสร้างเนื้อหา VTubing roleplay)
คำตอบที่สุจริต สำหรับคนส่วนใหญ่ที่เล่นเกม Discord ที่มีไมโครโฟนที่ดีในห้องที่ค่อนข้างเงียบ: คุณสามารถหลบหนีได้ด้วยเพียง voice changer คำตอบที่สุจริต สำหรับใครก็ตามที่สร้างเนื้อหาเชิงมืออาชีพ บนการเรียกระยะไกล หรือในสภาพแวดล้อมที่เสียงดัง: noise suppression คือเครื่องมือลำดับความสำคัญสูงกว่า กับ voice changer ชั้น ด้านบน
นอกจากนี้ยังพิจารณาการเลือกไมโครโฟน — ไมโครโฟนที่ดีกว่าจะลดภาระการทำงาน noise suppression คำแนะนำของเรา การเลือกไมโครโฟนงบประมาณสำหรับการใช้ voice changer ครอบคลุมว่าคุณสมบัติใดมีความสำคัญมากที่สุดเมื่อคุณวางแผนที่จะประมวลผลสัญญาณ
VoxBooster จัดการ Chain โดยภายใน
Pipeline การประมวลผลเสียง VoxBooster จัดการปัญหาลำดับเพื่อให้คุณไม่ต้องทำเองตามแบบแผน:
- Input capture — ดึงเสียงดิบจากไมโครโฟนกาย ผ่านการจับภาพเสียง loi นำสมัยใหม่
- Noise suppression — ใช้โมเดล NS ในตัวกับสัญญาณดิบ
- Voice processing — ใช้เอฟเฟกต์ที่เลือกหรือการแปลงเสียง AI กับสัญญาณสะอาด
- Output — นำเสนอผลลัพธ์บนไมโครโฟนเสมือนที่ Windows เห็นเป็นอุปกรณ์อินพุตเสียงมาตรฐาน
เนื่องจากทุกอย่างทำงาน ภายในแอปเดียว ไม่มีการกำหนดเส้นทางกรรมสัตว์เสียงเสมือน ไม่มีเซสชัน mixer Voicemeeter เพื่อบำรุงรักษา และไม่มีความเสี่ยงในการโหลดแอปลงด้วยตนเองในลำดับที่ผิด โซ่จะบังคับใช้ที่ระดับรหัส
ไมโครโฟนเสมือนที่นำเสนอ VoxBooster ใช้การจับภาพเสียง latency thấp และไม่ต้องการไดรเวอร์ kernel-mode นี้สำคัญสำหรับความเข้ากันได้ anti-cheat — เกมที่ทำงาน Easy Anti-Cheat BattlEye หรือ Vanguard สามารถดูและใช้ไมโครโฟนเสมือนโดยไม่ต้องทำให้เกิดการละเมิดระดับไดรเวอร์ที่ไดรเวอร์เคอร์เนลจะทำ
สำหรับการตั้งค่าที่คุณต้องการ noise suppression คุณภาพมืออาชีพนอกเหนือจากสิ่งที่ NS ในตัวให้มา การกำหนดเส้นทาง Krisp หรือ RTX Voice ที่อธิบายไว้ข้างต้นเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับ VoxBooster เป็น voice changer ด้านหลัง แอปสแต็กอย่างสะอาด
แนวทาง Walkthrough ปฏิบัติ: Voice Changer + NS ภายนอก
หากคุณตัดสินใจใช้ Krisp หรือ RTX Voice ต้นน้ำจาก VoxBooster นี่คือการกำหนดเส้นทางที่แน่นอน:
ด้วย Krisp:
- ติดตั้ง Krisp และเปิดการตั้งค่า ในส่วน Microphone เลือกไมโครโฟนกาย เป็นแหล่งอินพุต Krisp
- Krisp จะสร้างไมโครโฟนเสมือนที่เรียก “Krisp Microphone”
- ใน VoxBooster ไปที่ Settings → Audio Input และเลือก “Krisp Microphone” เป็นอุปกรณ์อินพุตของคุณ
- เปิด voice effect หรือการแปลงเสียง AI ของคุณใน VoxBooster ตามปกติ
- ใน Discord OBS หรือเกมของคุณ เลือก voice changer ไมโครโฟนเสมือน VoxBooster ของคุณเป็นอินพุต
โซ่: ไมโครโฟนกาย → Krisp (NS) → VoxBooster (voice changer) → Application
ด้วย NVIDIA Broadcast / RTX Voice:
- เปิด NVIDIA Broadcast ในส่วน Microphone เลือกไมโครโฟนกาย และเปิดใช้งานการลบเสียงรบกวน
- NVIDIA Broadcast สร้างไมโครโฟนเสมือนที่เรียก “NVIDIA RTX Microphone”
- ใน VoxBooster ตั้งค่า Audio Input เป็น “NVIDIA RTX Microphone”
- เปิด voice effect ใน VoxBooster
- ในแอปพลิเคชัน เลือกเอาต์พุต VoxBooster
โซ่: ไมโครโฟนกาย → RTX Voice (NS) → VoxBooster (voice changer) → Application
การตั้งค่าทั้งสองเสถียรใน Windows 10 และ 11 ปัญหาเพียงบางครั้ง: NVIDIA Broadcast บางครั้งรีเซ็ตการเลือกแหล่ง หลังจากการอัปเดตไดรเวอร์ — ควรตรวจสอบหากคุณภาพเสียงลดลงอย่างกระทันหันหลังจากการอัปเดต NVIDIA
Noise Suppression + Voice Changer จริง ๆ ฟังดีกว่าร่วมกัน
ใช่ — ทำให้เกิดความลำบากและได้ยินเมื่อตั้งค่าอย่างถูกต้อง นี่คือเหตุผล:
อัลกอริทึม voice changer โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ใช้ AI จำลองลักษณะเสียงของคุณจากสัญญาณอินพุต หากอินพุตมีเสียงรบกวนแบนด์วิดท์กว้าง เสียงรบกวนนั้นจะจำลองพร้อมกับเสียงของคุณ ในอินพุตสะอาด อัลกอริทึมจะใช้ความจุทั้งหมดของมัน ที่เสียงจริงของคุณ ความถูกต้องของ formant เอาต์พุต ความเป็นธรรมชาติของการแปลง และการไม่มีสิ่งแปลกปลอมพื้นหลังทั้งหมดปรับปรุง
คิดว่ามันเหมือนการถ่ายภาพ: suppressor เสียงรบกวนเทียบเท่ากับเลนส์ที่สะอาด แม้ว่ากล้องของคุณจะมีเซนเซอร์ที่ยอดเยี่ยม (voice changer) การถ่ายภาพผ่านเลนส์ที่สกปรก (สัญญาณไมโครโฟนเสียงดัง) ให้ผลลัพธ์ที่แย่ลงกว่าเซนเซอร์ปานกลางเบื้องหลังเลนส์สะอาด สัญญาณสะอาด เข้า สัญญาณการแปลงสะอาด ออก
ความแตกต่างในเชิงอัตวิวัฒน์เห็นได้ชัดเจนที่สุดด้วยการแปลงเสียง AI — รูปแบบการเปลี่ยนเสียงที่สร้างผลลัพธ์ที่สมบูรณ์ที่สุด ด้วยอินพุตสกปรก การแปลง AI มีแนวโน้มที่จะสร้างสิ่งแปลกปลอมโลหะหรือ “fizzy” ในการพูดที่เต็มไปด้วยพยัญชนะ ด้วยอินพุตที่ถูกยับยั้งเสียงรบกวน สิ่งแปลกปลอมเหล่านั้นส่วนใหญ่จะหายไป
เพื่อมุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับวิธีการเลือกการประมวลผลเสียงส่งผลต่อคุณภาพการไหลและการปรากฏตัวของการโทรมืออาชีพ ดูคำแนะนำของเรา เกี่ยวกับการฟังอย่างมืออาชีพบนการเรียก
EQ เป็นชั้นที่สาม: ตรงไหนที่พอดี
การตั้งค่าบางอย่างยังเพิ่มระยะ EQ เข้าไปในโซ่ด้วย มันควรจะไป?
คำตอบทั่วไปสำหรับการทำงานเสียง: EQ หลัง voice changer เป็นขั้นตอนการปรับรูปทรงเสียงขั้นสุดท้าย Noise suppression ที่อันดับแรกลบพื้น noise; voice changer เปลี่ยนแปลงลักษณะเสียง EQ ปรับแต่งผลลัพธ์สเปกตรัมของเสียงที่เปลี่ยนแปลงเพื่อรสนิยม — เพิ่มมูลค่าความถี่ มูลค่า เสียงกึ่งกลางต่ำ หรือขนุนความหยาบน่อย ที่นำเข้าโดยการแปลง
การเรียกใช้ EQ ก่อน voice changer นั้นหายากและโดยปกติแล้วจะไม่ได้ผล — คุณจะทำให้เสียงอินพุตเป็นรูปทรงเข้าไปในอัลกอริทึมการแปลง ซึ่งโดยทั่วไปชอบอินพุตเรียบและสะอาดมากกว่า ที่ได้รับการปรับรูปทรงในลักษณะนี้ก่อนหน้านี้
เพื่อการเปรียบเทียบรายละเอียดเกี่ยวกับเมื่อใด EQ เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมเทียบกับ voice changer (และเมื่อไม่ใช้ทั้งสองอย่าง) ดูข้อมูล voice changer vs EQ: เมื่อใดที่ใช้แต่ละอย่าง
สรุป
Voice changer noise suppression ไม่ใช่ทางเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งสำหรับการตั้งค่าส่วนใหญ่ — คุณรวมพวกเขา พร้อมกับ noise suppression วิ่งเป็นครั้งแรกเพื่อสัง่ซื้อให้สัญญาณสะอาดไป voice changer กฎเดียวนั้นคือความแตกต่างระหว่างเสียงสดที่ฟังดีและการเล่นเกมลอยแท้ที่เต็มไปด้วยสิ่งแปลกปลอมที่ส่วนใหญ่ของการตั้งค่า noise-in-voice-changer สร้างขึ้นก่อนที่ใครจะหาคำตอบ
ตัวเลือกเครื่องมือคือรอง: NS ในตัว VoxBooster เป็นเส้นทางที่ง่ายที่สุดเพราะลำดับจะบังคับใช้โดยอัตโนมัติ RTX Voice ต้นน้ำเป็นตัวเลือกคุณภาพที่ดีที่สุดหากคุณมี GPU Krisp ต้นน้ำเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหากคุณไม่ได้ ทั้งสามสามารถใช้ได้อย่างถูกต้องกับ voice changer ตราบเท่าที่เฉพาะการไหลของโซ่ผ่าน noise suppression → voice changer → output
CPU ต้นทุนจริง แต่สามารถจัดการได้ บนฮาร์ดแวร์สมัยใหม่ ใช้ NS ที่ยึดติด GPU หากคุณแน่นหน้าเสมออย่างแน่น หากคุณไม่สามารถใช้หนึ่ง ให้ trường hợp sử dụng ตัดสินใจ: การสื่อสารมืออาชีพ ได้รับ noise suppression; entertainment streaming ได้รับ voice changer สมมติว่าห้องของคุณอยู่ที่เสียงเงียบแล้ว
ดาวน์โหลด VoxBooster — trial ฟรี 3 วัน ไม่ต้องบัตรเครดิต NS ในตัวที่มีลำดับ chain ที่ถูกต้องออกจากกล่อง