Le math\u00e9maticien fran\u00e7ais Fabrice Bellard, \u00e0 l'origine des projets QEMU, FFmpeg, BPG, QuickJS, TinyGL et TinyCC, a publi\u00e9 un format de codage audio nomm\u00e9 TSAC ainsi qu'un ensemble d'outils associ\u00e9s pour la compression et la d\u00e9compression des fichiers audio. Ce format est con\u00e7u pour le transfert de donn\u00e9es avec un tr\u00e8s faible d\u00e9bit binaire, par exemple, 5,5 kb\/s pour le mono et 7,5 kb\/s pour le st\u00e9r\u00e9o, tout en pr\u00e9servant une qualit\u00e9 acceptable de musique et de parole. L'utilisation de TSAC permet d'emballer une composition musicale de 3,5 minutes avec un \u00e9chantillonnage \u00e0 44,1 kHz (st\u00e9r\u00e9o) dans un fichier d'une taille de 192 Ko, qui sera quasiment indistinguable de l'original pour l'oreille d'un auditeur non averti. Le code du projet est diffus\u00e9 sous licence MIT. <\/p>\n
La cr\u00e9ation de TSAC repose sur le codec audio Descript, qui a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 pour prendre en charge le son st\u00e9r\u00e9o et a \u00e9t\u00e9 adapt\u00e9 \u00e0 un autre mod\u00e8le d'apprentissage automatique bas\u00e9 sur un r\u00e9seau de neurones de type \u00ab transformateur \u00bb, permettant d'am\u00e9liorer le taux de compression en reconstruisant les d\u00e9tails manquants en tenant compte du mod\u00e8le de perception auditive humaine. Le mod\u00e8le occupe environ 200 Mo en format compress\u00e9 et est pr\u00e9sent\u00e9 de mani\u00e8re d\u00e9terministe, garantissant d'obtenir le m\u00eame r\u00e9sultat ind\u00e9pendamment des CPU\/GPU utilis\u00e9s et du nombre de flux impliqu\u00e9s dans les calculs. <\/p>\n
L'encodeur peut fonctionner en utilisant uniquement le CPU pour les calculs (les instructions AVX2 sont prises en charge pour l'acc\u00e9l\u00e9ration), mais pour atteindre de hautes performances, il est recommand\u00e9 d'utiliser le GPU. Dans sa version actuelle, l'API CUDA peut \u00eatre appliqu\u00e9e pour acc\u00e9l\u00e9rer les calculs avec les GPU NVIDIA bas\u00e9s sur les microarchitectures Ampere, ADA et Hopper (RTX 3090, RTX 4090, RTX A6000, A100 et H100), poss\u00e9dant au moins 4 Go de m\u00e9moire vid\u00e9o. FFmpeg est utilis\u00e9 pour convertir les fichiers audio avant l'encodage.
On peut \u00e9galement noter la mise \u00e0 jour de l'outil ts_zip, d\u00e9velopp\u00e9 par Bellar, destin\u00e9 \u00e0 la compression efficace des donn\u00e9es textuelles, utilisant un m\u00e9canisme de pr\u00e9diction des tokens bas\u00e9 sur un syst\u00e8me d'apprentissage automatique et le grand mod\u00e8le de langage RWKV 169M v4. Lors de la compression de l'archive Wikip\u00e9dia, l'outil ts_zip a permis de r\u00e9duire les donn\u00e9es de 7,3 fois, tandis que pour la compression du code du noyau Linux 1.2 \u2014 de 7,8 fois. Pour comparaison, les taux de compression obtenus avec l'outil xz \u00e9taient de 4,7 et 5,5 fois, respectivement. Le prix de cette haute efficacit\u00e9 de compression est une faible vitesse de compression et des exigences ressources \u00e9lev\u00e9es (minimum 4 Go de RAM). Sur un syst\u00e8me avec un GPU RTX 4090, les performances de compression atteignent environ 1 Mo\/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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