Lyra (codec)
लाइरा गूगल द्वारा विकसित एक दोषपूर्ण ऑडियो कोडेक है जिसे बहुत कम बिट दर पर भाषण को संपीड़ित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अधिकांश अन्य ऑडियो प्रारूपों के विपरीत, यह मशीन लर्निंग-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को संपीड़ित करता है। विशेषताएँ लाइरा कोडेक को वास्तविक समय में भाषण प्रसारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जब बैंडविड्थ गंभीर रूप से प्रतिबंधित होती है, जैसे कि धीमी या अविश्वसनीय नेटवर्क कनेक्शन। यह 3.2,6 और 9 kbit/s के निश्चित बिट दर पर चलता है और इसका उद्देश्य कोडेक की तुलना में बेहतर गुणवत्ता प्रदान करना है जो समान बिट दर पर पारंपरिक तरंग-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। इसके बजाय, संपीड़न एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जो सुविधा निष्कर्षण के साथ इनपुट को कूटबद्ध करता है, और फिर एक उत्पादक मॉडल का उपयोग करके मूल के एक अनुमान का पुनर्निर्माण करता है। इस मॉडल को विभिन्न वक्ताओं के साथ काम करने के लिए 70 से अधिक भाषाओं में रिकॉर्ड किए गए हजारों घंटों के भाषण पर प्रशिक्षित किया गया था। क्योंकि उत्पादक मॉडल पारंपरिक कोडेक की तुलना में अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से जटिल होते हैं, एक सरल मॉडल जो समानांतर में विभिन्न आवृत्ति श्रेणियों को संसाधित करता है, स्वीकार्य प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है। लाइरा अपने फ्रेम के आकार के कारण 20 एमएस विलंबता लगाता है। गूगल का संदर्भ कार्यान्वयन एंड्रॉइड और लिनक्स के लिए उपलब्ध है। गुणवत्ता लाइरा के प्रारंभिक संस्करण ने समान बिट दरों पर पारंपरिक कोडेक की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन किया। मेकयूजऑफ में इयान बकले ने कहा, "यह 3 के. बी. पी. एस. के रूप में कम बिटरेट के साथ ऑडियो प्रजनन के लगभग भयानक स्तर बनाने में सफल होता है।" गूगल का दावा है कि यह प्राकृतिक-ध्वनि वाले भाषण को पुनः प्रस्तुत करता है, और यह कि लाइरा 3 kbit/s पर ओपस को 8 kbit/s पर हरा देता है। त्साही लेवेंट-लेवी लिखते हैं कि माइक्रोसॉफ्ट का एआई-आधारित कोडेक, साटिन, उच्च बिट दर पर बेहतर प्रदर्शन करता है। दिसंबर 2017 में, गूगल शोधकर्ताओं ने कोडेक 2 डिकोडर को वेवनेट न्यूरल नेटवर्क से बदलने पर एक प्रीप्रिंट पेपर प्रकाशित किया। उन्होंने पाया कि एक तंत्रिका नेटवर्क कोडेक 2 बिटस्ट्रीम में वर्णित आवाज की विशेषताओं को बहिर्वेशन करने और बेहतर ऑडियो गुणवत्ता देने में सक्षम है, और पारंपरिक सुविधाओं का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क की गणना को विशुद्ध रूप से तरंग-आधारित नेटवर्क की तुलना में सरल बनाता है। लाइरा संस्करण 1 विशेषता निष्कर्षण, परिमाणीकरण और तंत्रिका संश्लेषण के इस समग्र ढांचे का पुनः उपयोग करेगा। लाइरा की घोषणा पहली बार फरवरी 2021 में की गई थी, और अप्रैल में, गूगल ने अपने संदर्भ कार्यान्वयन का स्रोत कोड जारी किया। प्रारंभिक संस्करण में 3 kbit/s की एक निश्चित बिट दर और लगभग 90 ms विलंबता थी। एनकोडर एक लॉग मेल स्पेक्ट्रोग्राम की गणना करता है और डेटा स्ट्रीम में स्पेक्ट्रोग्राम को संग्रहीत करने के लिए वेक्टर क्वांटाइजेशन करता है। डिकोडर एक वेवनेट न्यूरल नेटवर्क है जो स्पेक्ट्रोग्राम लेता है और इनपुट ऑडियो का पुनर्निर्माण करता है। सितंबर 2022 में जारी एक दूसरा संस्करण (v 2/1.2.0), ध्वनि की गुणवत्ता, विलंबता और प्रदर्शन में सुधार करता है, और कई बिटरेट की अनुमति देता है। वी2 एक "साउंडस्ट्रीम" संरचना का उपयोग करता है जहाँ एन्कोडर और डिकोडर दोनों तंत्रिका नेटवर्क हैं, एक प्रकार का ऑटोएन्कोडर। एक अवशिष्ट वेक्टर क्वांटाइज़र का उपयोग विशेषता मूल्यों को हस्तांतरणीय डेटा में बदलने के लिए किया जाता है। समर्थन कार्यान्वयन गूगल का कार्यान्वयन अपाचे लाइसेंस के तहत गिटहब पर उपलब्ध है। सी + + में लिखा गया, यह 64-बिट एआरएम के लिए अनुकूलित है, लेकिन एंड्रॉइड या लिनक्स पर x86 पर भी चलता है। गूगल डुओ बैंडविड्थ सीमित होने पर वीडियो चैट के लिए ध्वनि संचारित करने के लिए लायरा का उपयोग करता है। संदर्भ बाहरी लिंक लाइराः स्पीच कम्प्रेशन के लिए एक नया बहुत कम-बिटरेट वाला कोडेक कोडेक की तुलना करने वाले प्रदर्शन के साथ गूगल ब्लॉग पोस्ट देखें सैटिन (कोडेक), माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित एक एआई-आधारित कोडेक ऑडियो कोडिंग प्रारूपों की तुलना स्पीच कोडिंग वीडियो टेलीफोनी स्पीच कोडेक अपाचे लाइसेंस गूगल सॉफ्टवेयर मशीन लर्निंग 2021 सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए लॉसी कम्प्रेशन एल्गोरिदम सॉफ्टवेयर