{"id":105223,"date":"2022-10-01T09:36:41","date_gmt":"2022-10-01T07:36:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-otkrytyj-audiokodek-lyra-v2"},"modified":"2022-10-01T09:36:41","modified_gmt":"2022-10-01T07:36:42","slug":"google-opublikoval-otkrytyj-audiokodek-lyra-v2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/google-opublikoval-otkrytyj-audiokodek-lyra-v2","title":{"rendered":"Google a publi\u00e9 le code audio open source Lyra V2","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
La soci\u00e9t\u00e9 Google a pr\u00e9sent\u00e9 le codec audio Lyra V2, qui utilise des m\u00e9thodes d'apprentissage machine pour atteindre une qualit\u00e9 maximale de transmission de la parole sur des canaux de communication tr\u00e8s lents. La nouvelle version se distingue par un passage \u00e0 une nouvelle architecture de r\u00e9seau neuronal, un support de plateformes suppl\u00e9mentaires, des capacit\u00e9s de contr\u00f4le de d\u00e9bit am\u00e9lior\u00e9es, une augmentation des performances et une qualit\u00e9 sonore sup\u00e9rieure. L'impl\u00e9mentation de r\u00e9f\u00e9rence du code est \u00e9crite en C++ et est distribu\u00e9e sous la licence Apache 2.0. <\/p>\n
En termes de qualit\u00e9 des donn\u00e9es vocales transmises \u00e0 faibles d\u00e9bits, Lyra d\u00e9passe nettement les codecs traditionnels utilisant des m\u00e9thodes de traitement num\u00e9rique du signal. Pour atteindre une haute qualit\u00e9 de transmission vocale dans des conditions de volume de donn\u00e9es limit\u00e9, Lyra applique, en plus des m\u00e9thodes habituelles de compression audio et de transformation de signaux, un mod\u00e8le de parole bas\u00e9 sur un syst\u00e8me d'apprentissage machine, permettant de recr\u00e9er les informations manquantes en se basant sur des caract\u00e9ristiques types de la parole. <\/p>\n
Le codec comprend un encodeur et un d\u00e9codeur. L'algorithme de fonctionnement de l'encodeur consiste \u00e0 extraire les param\u00e8tres des donn\u00e9es vocales toutes les 20 millisecondes, \u00e0 les compresser et \u00e0 les transmettre au destinataire via le r\u00e9seau avec un d\u00e9bit de 3,2 kbps \u00e0 9,2 kbps. Du c\u00f4t\u00e9 du destinataire, le d\u00e9codeur utilise un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif pour recr\u00e9er le signal vocal original sur la base des param\u00e8tres sonores transmis, qui comprennent des m\u00e9l-spectrogrammes logarithmiques tenant compte des caract\u00e9ristiques \u00e9nerg\u00e9tiques de la parole dans diff\u00e9rentes bandes de fr\u00e9quence et pr\u00e9par\u00e9s en tenant compte du mod\u00e8le de perception auditive humaine. <\/p>\n
Dans Lyra V2, un nouveau mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif bas\u00e9 sur le r\u00e9seau neuronal convolutif SoundStream a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9, se caract\u00e9risant par de faibles exigences en ressources computationnelles, ce qui permet un d\u00e9codage en temps r\u00e9el m\u00eame sur des syst\u00e8mes peu puissants. Le mod\u00e8le utilis\u00e9 pour la g\u00e9n\u00e9ration sonore a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 en utilisant plusieurs milliers d'heures d'enregistrements vocaux dans plus de 90 langues. Pour faire fonctionner le mod\u00e8le, TensorFlow Lite est utilis\u00e9. Les performances de l'impl\u00e9mentation propos\u00e9e sont suffisantes pour encoder et d\u00e9coder la parole sur des smartphones d'entr\u00e9e de gamme. <\/p>\n
En plus de l'utilisation d'un autre mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif, la nouvelle version se distingue \u00e9galement par l'int\u00e9gration dans l'architecture du codec de l'\u00e9l\u00e9ment de quantification RVQ (Residual Vector Quantizer), effectu\u00e9 du c\u00f4t\u00e9 de l'exp\u00e9diteur avant la transmission des donn\u00e9es, et du c\u00f4t\u00e9 du r\u00e9cepteur apr\u00e8s la r\u00e9ception des donn\u00e9es. Le quantificateur transforme les param\u00e8tres fournis par le codec en ensembles de paquets, en codant les informations en fonction du bitrate choisi. Pour assurer diff\u00e9rents niveaux de qualit\u00e9, des quantificateurs sont pr\u00e9vus pour trois bitrates (3,2 kps, 6 kbps et 9,2 kbps), plus le bitrate est \u00e9lev\u00e9, meilleure est la qualit\u00e9, mais plus les exigences en bande passante augmentent.
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La nouvelle architecture a permis de r\u00e9duire la latence de transmission du signal de 100 \u00e0 20 millisecondes. En comparaison, le codec Opus pour WebRTC a d\u00e9montr\u00e9 des latences de 26,5 ms, 46,5 ms et 66,5 ms aux d\u00e9bits binaires test\u00e9s. La performance de l'encodeur et du d\u00e9codeur a \u00e9galement consid\u00e9rablement augment\u00e9 - par rapport \u00e0 la version pr\u00e9c\u00e9dente, on note un gain allant jusqu'\u00e0 5 fois. Par exemple, sur le smartphone Pixel 6 Pro, le nouveau codec effectue l'encodage et le d\u00e9codage d'un \u00e9chantillon de 20 millisecondes en 0,57 ms, soit 35 fois plus rapidement que n\u00e9cessaire pour la transmission en temps r\u00e9el. <\/p>\n
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