{"id":99675,"date":"2021-04-06T22:22:41","date_gmt":"2021-04-06T20:22:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-audiokodek-lyra-dlya-peredachi-rechi-pri-plohom-kachestve-svyazi"},"modified":"2021-04-06T22:22:41","modified_gmt":"2021-04-06T20:22:42","slug":"google-opublikoval-audiokodek-lyra-dlya-peredachi-rechi-pri-plohom-kachestve-svyazi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-audiokodek-lyra-dlya-peredachi-rechi-pri-plohom-kachestve-svyazi","title":{"rendered":"Google hat den Audiocodec Lyra ver\u00f6ffentlicht, um Sprache bei schlechter Verbindungsqualit\u00e4t zu \u00fcbertragen.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Google hat den neuen Audiocodec Lyra vorgestellt, der darauf optimiert ist, die bestm\u00f6gliche Sprachqualit\u00e4t selbst \u00fcber sehr langsame Verbindungen zu gew\u00e4hrleisten. Die Implementierung von Lyra ist in C++ geschrieben und unter der Apache 2.0-Lizenz ver\u00f6ffentlicht, allerdings ist eine propriet\u00e4re Bibliothek, libsparse_inference.so, f\u00fcr mathematische Berechnungen erforderlich. Es wird angemerkt, dass die propriet\u00e4re Bibliothek vorl\u00e4ufig ist \u2014 Google verspricht, in Zukunft eine offene Alternative zu entwickeln und die Unterst\u00fctzung f\u00fcr verschiedene Plattformen sicherzustellen. <\/p>\n
In Bezug auf die Qualit\u00e4t der \u00fcbermittelten Sprachdaten bei niedrigen Geschwindigkeiten \u00fcbertrifft Lyra herk\u00f6mmliche Codecs erheblich, die auf digitale Signalverarbeitungstechniken basieren. Um eine hohe Sprach\u00fcbertragungsqualit\u00e4t unter Bedingungen mit begrenztem Datenvolumen zu gew\u00e4hrleisten, wird neben herk\u00f6mmlichen Methoden zur Audiokompression und Signalverarbeitung in Lyra ein auf Maschinenlernen basierendes Sprachmodell verwendet, das es erm\u00f6glicht, fehlende Informationen anhand typischer Sprachmerkmale zu rekonstruieren. Das zur Klangerzeugung verwendete Modell wurde mit mehreren tausend Stunden an Sprachaufnahmen in mehr als 70 Sprachen trainiert.
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Der Codec umfasst einen Encoder und einen Decoder. Der Encoder extrahiert alle 40 Millisekunden Parameter der Sprachdaten, komprimiert sie und \u00fcbertr\u00e4gt sie \u00fcber das Netzwerk an den Empf\u00e4nger. F\u00fcr die Daten\u00fcbertragung gen\u00fcgt eine Verbindung mit einer Geschwindigkeit von 3 Kilobit pro Sekunde. Die extrahierten Klangparameter umfassen logarithmische Mel-Spektrogramme, die die Energiecharakteristika der Sprache in verschiedenen Frequenzbereichen ber\u00fccksichtigen und nach dem Modell des menschlichen H\u00f6rens vorbereitet sind.
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Der Decoder verwendet ein generatives Modell, das basierend auf den \u00fcbermittelten Klangparametern das Sprachsignal rekonstruiert. Um die Rechenkomplexit\u00e4t zu reduzieren, kommt ein leichtes Modell auf Basis eines rekurrenten neuronalen Netzwerks zum Einsatz, das eine Variante des Sprachsynthesemodels WaveRNN darstellt. Hierbei wird eine niedrigere Abtastrate verwendet, aber es werden gleichzeitig mehrere Signale in verschiedenen Frequenzbereichen parallel generiert. Die erhaltenen Signale werden dann \u00fcbereinandergelegt, um ein einzelnes Ausgangssignal zu erzeugen, das der vorgegebenen Abtastrate entspricht. <\/p>\n
F\u00fcr eine Beschleunigung wurden auch spezialisierte Prozessoranweisungen verwendet, die in 64-Bit ARM-Prozessoren verf\u00fcgbar sind. Daher kann der Lyra-Codec trotz des Einsatzes von maschinellem Lernen zur Echtzeit-Codierung und -Decodierung von Sprache auf Smartphones der Mittelklasse verwendet werden, wobei eine \u00dcbertragungsverz\u00f6gerung von 90 Millisekunden erreicht wird. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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