{"id":115540,"date":"2024-05-04T19:52:06","date_gmt":"2024-05-04T17:52:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/osnovatel-qemu-i-ffmpeg-opublikoval-zvukovoj-kodek-tsac"},"modified":"2024-05-04T19:52:06","modified_gmt":"2024-05-04T17:52:06","slug":"osnovatel-qemu-i-ffmpeg-opublikoval-zvukovoj-kodek-tsac","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/osnovatel-qemu-i-ffmpeg-opublikoval-zvukovoj-kodek-tsac","title":{"rendered":"Der Gr\u00fcnder von QEMU und FFmpeg hat den Audiocodec TSAC ver\u00f6ffentlicht.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Der franz\u00f6sische Mathematiker Fabrice Bellard, der in seiner Zeit Projekte wie QEMU, FFmpeg, BPG, QuickJS, TinyGL und TinyCC ins Leben rief, ver\u00f6ffentlichte das Audio-Codierungsformat TSAC sowie die dazugeh\u00f6rigen Werkzeuge zur Komprimierung und Dekomprimierung von Audiodateien. Das Format ist auf die \u00dcbertragung von Daten mit einer sehr niedrigen Bitrate ausgerichtet, zum Beispiel 5,5 kb\/s f\u00fcr Mono und 7,5 kb\/s f\u00fcr Stereo, bei gleichzeitiger Beibehaltung einer akzeptablen Qualit\u00e4t f\u00fcr Musik und Sprache. Die Verwendung von TSAC erm\u00f6glicht es, ein musikalisches St\u00fcck mit einer L\u00e4nge von 3,5 Minuten und einer Abtastrate von 44,1 kHz (Stereo) in einer Datei von 192 KB zu verpacken, die f\u00fcr das ungeschulte Ohr kaum vom Original zu unterscheiden ist. Der Code des Projekts wird unter der MIT-Lizenz verbreitet. <\/p>\n
Die TSAC basiert auf dem Audiocodec Descript, der erweitert wurde, um Stereo-Sound zu unterst\u00fctzen, und auf ein anderes maschinelles Lernmodell umgestellt wurde, das auf einem neuronalen Netzwerk mit der Architektur \u201eTransformer\u201c basiert. Dies erm\u00f6glicht eine h\u00f6here Komprimierungsrate unter Ber\u00fccksichtigung des menschlichen H\u00f6rens, indem verlorene Details rekonstruiert werden. Das Modell ben\u00f6tigt etwa 200 MB im komprimierten Format und ist in einer determinierten Darstellung gestaltet, die ein konsistentes Ergebnis unabh\u00e4ngig von den verwendeten CPU\/GPU und der Anzahl der verwendeten Threads garantiert. <\/p>\n
Der Encoder kann berechnend nur CPU verwenden (zur Beschleunigung werden AVX2-Anweisungen unterst\u00fctzt), jedoch wird empfohlen, zur Erzielung einer hohen Leistung GPU zu nutzen. Derzeit kann die CUDA-API zur Beschleunigung unter Verwendung von NVIDIA-GPUs basierend auf den Mikroarchitekturen Ampere, ADA und Hopper (RTX 3090, RTX 4090, RTX A6000, A100 und H100) verwendet werden, die mindestens \u00fcber 4 GB Grafikspeicher verf\u00fcgen. Vor der Kodierung von Audiodateien wird FFmpeg zur Umwandlung eingesetzt.
Zus\u00e4tzlich kann das von Bellar entwickelte Tool ts_zip zur effizienten Komprimierung von Textdaten erw\u00e4hnt werden. Es nutzt einen Tokenvorhersagemechanismus, der auf einer gro\u00dfen Sprachmodell RWKV 169M v4 basiert. Bei der Komprimierung eines Wikipedia-Archivs gelang es ts_zip, die Daten um den Faktor 7,3 zu komprimieren, w\u00e4hrend der Code des Linux-Kernels um das 7,8-fache komprimiert wurde. Zum Vergleich betrugen die Komprimierungsraten mit dem Tool xz 4,7 und 5,5. Der Preis f\u00fcr diese hohe Komprimierungsleistung ist eine geringe Komprimierungsgeschwindigkeit und hohe Ressourcenanforderungen (mindestens 4 GB RAM). Auf einem System mit einer GPU RTX 4090 betr\u00e4gt die Komprimierungsleistung etwa 1 MB\/s. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"