El matem\u00e1tico franc\u00e9s Fabrice Bellard, quien en su momento fund\u00f3 proyectos como QEMU, FFmpeg, BPG, QuickJS, TinyGL y TinyCC, ha publicado un formato de codificaci\u00f3n de sonido llamado TSAC y las herramientas asociadas para la compresi\u00f3n y descompresi\u00f3n de archivos de audio. Este formato est\u00e1 dise\u00f1ado para la transmisi\u00f3n de datos a muy baja tasa de bits, como 5.5 kb\/s para mono y 7.5 kb\/s para est\u00e9reo, manteniendo una calidad aceptable tanto para m\u00fasica como para voz. Usando TSAC, se puede empaquetar una composici\u00f3n musical de 3.5 minutos con una frecuencia de muestreo de 44.1 kHz (est\u00e9reo) en un archivo de 192 KB, que ser\u00e1 casi indistinguible del original para el o\u00eddo inexperto. El c\u00f3digo del proyecto se distribuye bajo licencia MIT. <\/p>\n
Como base para la creaci\u00f3n de TSAC se utiliz\u00f3 el c\u00f3dec de audio Descript, que ha sido ampliado para soportar sonido est\u00e9reo y traducido para utilizar otro modelo de aprendizaje autom\u00e1tico basado en una red neuronal con arquitectura de 'transformador', lo que ha permitido aumentar el grado de compresi\u00f3n mediante la reconstrucci\u00f3n de detalles perdidos, teniendo en cuenta el modelo de percepci\u00f3n auditiva humana. El modelo ocupa alrededor de 200 MB en forma comprimida y est\u00e1 dise\u00f1ado en una representaci\u00f3n determinista, lo que garantiza la obtenci\u00f3n de resultados id\u00e9nticos independientemente de los CPU\/GPU utilizados y del n\u00famero de hilos involucrados en los c\u00e1lculos. <\/p>\n
El codificador puede funcionar utilizando solo la CPU para los c\u00e1lculos (se admiten instrucciones AVX2 para acelerar el proceso), pero para lograr un alto rendimiento se recomienda utilizar la GPU. En su forma actual, se puede usar la API CUDA para acelerar el proceso con GPUs NVIDIA basadas en las microarquitecturas Ampere, ADA y Hopper (RTX 3090, RTX 4090, RTX A6000, A100 y H100), que tienen al menos 4 GB de memoria de video. Para convertir archivos de audio antes de la codificaci\u00f3n se utiliza FFmpeg.
Adicionalmente, se puede se\u00f1alar la actualizaci\u00f3n de la herramienta ts_zip, desarrollada por Bellar, dise\u00f1ada para la compresi\u00f3n eficiente de datos textuales, utilizando un mecanismo de predicci\u00f3n de tokens basado en un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico y un gran modelo de lenguaje RWKV 169M v4. Al comprimir el archivo de Wikipedia, la herramienta ts_zip logr\u00f3 comprimir los datos en 7.3 veces, y al comprimir el c\u00f3digo del n\u00facleo de Linux 1.2, en 7.8 veces. En comparaci\u00f3n, los niveles de compresi\u00f3n utilizando la herramienta xz fueron de 4.7 y 5.5 veces, respectivamente. El costo de una alta eficiencia de compresi\u00f3n es la baja velocidad de compresi\u00f3n y las grandes exigencias de recursos (un m\u00ednimo de 4 GB de RAM). En un sistema con GPU RTX 4090, la velocidad de compresi\u00f3n es de aproximadamente 1 MB\/s. \u0424\u0440\u0430\u043d\u0446\u0443\u0437\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a \u0424\u0430\u0431\u0440\u0438\u0441 \u0411\u0435\u043b\u043b\u0430\u0440 (Fabrice Bellard), \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0451 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b QEMU, FFmpeg, BPG, QuickJS, TinyGL \u0438 TinyCC, \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 TSAC \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u043d\u0438\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u0438 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