Lyra (codec)
லைரா என்பது கூகிள் உருவாக்கிய ஒரு இழப்பு ஆடியோ கோடெக் ஆகும், இது மிகக் குறைந்த பிட்ரேட்டுகளில் பேச்சை சுருக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. மற்ற ஆடியோ வடிவங்களைப் போலல்லாமல், இது இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி தரவை சுருக்குகிறது. லைரா கோடெக் மெதுவான அல்லது நம்பமுடியாத நெட்வொர்க் இணைப்புகள் போன்ற அலைவரிசை கடுமையாக கட்டுப்படுத்தப்படும்போது நிகழ்நேரத்தில் பேச்சை அனுப்ப வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது 3.2,6 மற்றும் 9 kbit/s நிலையான பிட் விகிதங்களில் இயங்குகிறது, மேலும் இது ஒத்த பிட் விகிதங்களில் பாரம்பரிய அலைவடிவ அடிப்படையிலான வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் கோடெக்குகளை விட சிறந்த தரத்தை வழங்கும் நோக்கம் கொண்டது. அதற்கு பதிலாக, ஒரு இயந்திர கற்றல் வழிமுறை மூலம் சுருக்கம் அடையப்படுகிறது, இது உள்ளீட்டை அம்ச பிரித்தெடுத்தலுடன் குறியாக்கம் செய்கிறது, பின்னர் ஒரு ஜெனரேட்டிவ் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி அசலின் தோராயத்தை மறுகட்டமைக்கிறது. இந்த மாதிரி பல்வேறு பேச்சாளர்களுடன் செயல்பட 70 க்கும் மேற்பட்ட மொழிகளில் பதிவு செய்யப்பட்ட ஆயிரக்கணக்கான மணிநேர பேச்சு பயிற்சி பெற்றது. உற்பத்தி மாதிரிகள் பாரம்பரிய கோடெக்குகளை விட கணக்கீட்டு ரீதியாக மிகவும் சிக்கலானவை என்பதால், வெவ்வேறு அதிர்வெண் வரம்புகளை இணையாக செயலாக்கும் ஒரு எளிய மாதிரி ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய செயல்திறனைப் பெற பயன்படுத்தப்படுகிறது. லைரா அதன் சட்டக அளவு காரணமாக 20 எம்எஸ் தாமதத்தை விதிக்கிறது. கூகிளின் குறிப்பு செயல்படுத்தல் ஆண்ட்ராய்டு மற்றும் லினக்ஸுக்கு கிடைக்கிறது. தரமான லைராவின் ஆரம்ப பதிப்பு இதே போன்ற பிட்ரேட்டுகளில் பாரம்பரிய கோடெக்குகளை விட கணிசமாக சிறப்பாக செயல்பட்டது. மேக் யூஸ்ஆஃபில் இயன் பக்லி கூறுகையில், "3 kbps வரை குறைந்த பிட்ரேட்டுகளுடன் கிட்டத்தட்ட வினோதமான அளவிலான ஆடியோ மறுஉருவாக்கத்தை உருவாக்குவதில் இது வெற்றி பெறுகிறது" என்றார். கூகிள் இயற்கையாக ஒலிக்கும் பேச்சை இனப்பெருக்கம் செய்வதாகவும், லைரா 3 kbit/s இல் ஓபஸை 8 kbit/s இல் துடிப்பதாகவும் கூறுகிறது. மைக்ரோசாப்டின் செயற்கை நுண்ணறிவை அடிப்படையாகக் கொண்ட கோடெக்கான சாடின், அதிக பிட்ரேட் விகிதங்களில் அதை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்று ஸாஹி லெவென்ட்-லெவி எழுதுகிறார். டிசம்பர் 2017 இல், கூகிள் ஆராய்ச்சியாளர்கள் கோடெக் 2 டிகோடரை வேவ்நெட் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குடன் மாற்றுவது குறித்து ஒரு முன் அச்சிடப்பட்ட காகிதத்தை வெளியிட்டனர். ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பு கோடெக் 2 பிட் ஸ்ட்ரீமில் விவரிக்கப்படாத குரலின் அம்சங்களை விரிவுபடுத்தவும், சிறந்த ஆடியோ தரத்தை வழங்கவும் முடியும் என்றும், வழக்கமான அம்சங்களைப் பயன்படுத்துவது முற்றிலும் அலைவடிவ அடிப்படையிலான வலையமைப்புடன் ஒப்பிடும்போது நரம்பியல் வலையமைப்பு கணக்கீட்டை எளிதாக்குகிறது என்றும் அவர்கள் கண்டறிந்தனர். லைரா பதிப்பு 1 அம்ச பிரித்தெடுத்தல், அளவீடு மற்றும் நரம்பியல் தொகுப்பின் இந்த ஒட்டுமொத்த கட்டமைப்பை மீண்டும் பயன்படுத்தும். லைரா முதன்முதலில் பிப்ரவரி 2021 இல் அறிவிக்கப்பட்டது, ஏப்ரல் மாதத்தில், கூகிள் அவர்களின் குறிப்பு செயல்படுத்தலின் மூலக் குறியீட்டை வெளியிட்டது. ஆரம்ப பதிப்பில் 3 kbit/s என்ற நிலையான பிட்ரேட் விகிதம் மற்றும் சுமார் 90 ms தாமதம் இருந்தது. குறியாக்கம் ஒரு பதிவு மெல் நிறமாலையை கணக்கிடுகிறது மற்றும் ஒரு தரவு ஓட்டத்தில் நிறமாலையை சேமிக்க திசையன் அளவீட்டை செய்கிறது. டிகோடர் என்பது ஒரு வேவ்நெட் நரம்பியல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது ஸ்பெக்ட்ரோகிராமை எடுத்து உள்ளீட்டு ஆடியோவை மறுகட்டமைக்கிறது. இரண்டாவது பதிப்பு (v 2/1.2.0), செப்டம்பர் 2022 இல் வெளியிடப்பட்டது, இது ஒலி தரம், தாமதம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தியது மற்றும் பல பிட்ரேட்டுகளை அனுமதித்தது. வி2 ஒரு "சவுண்ட்ஸ்ட்ரீம்" கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, அங்கு குறியாக்கம் மற்றும் டிகோடர் இரண்டும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், ஒரு வகையான தன்னியக்க குறியீடு. ஒரு எஞ்சிய திசையன் அளவீட்டாளர் அம்ச மதிப்புகளை மாற்றக்கூடிய தரவுகளாக மாற்ற பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஆதரவு அமலாக்கங்கள் கூகிளின் அமலாக்கம் அப்பாச்சி உரிமத்தின் கீழ் கிட்ஹப்பில் கிடைக்கிறது. சி + + இல் எழுதப்பட்ட இது 64-பிட் ஏஆர்எம்-க்கு உகந்ததாக உள்ளது, ஆனால் ஆண்ட்ராய்டு அல்லது லினக்ஸில் x86 இல் இயங்குகிறது. பயன்பாடுகள் கூகிள் டியோ அலைவரிசை குறைவாக இருக்கும்போது வீடியோ அரட்டைகளுக்கு ஒலியை அனுப்ப லைராவைப் பயன்படுத்துகிறது. குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் லைராஃ பேச்சு சுருக்கத்திற்கான ஒரு புதிய மிகக் குறைந்த-பிட்ரேட் கோடெக் கோடெக்குகளை ஒப்பிடுவதற்கான ஒரு செயல்விளக்கத்துடன் கூகிள் வலைப்பதிவு இடுகை மேலும் காண்க சாடின் (கோடெக்), மைக்ரோசாப்ட் உருவாக்கிய AI-அடிப்படையிலான கோடெக் ஆடியோ குறியீட்டு வடிவங்களின் ஒப்பீடு பேச்சு குறியீட்டு வீடியோ டெலிஃபோனி பேச்சு கோடெக்குகள் அப்பாச்சி உரிமத்தைப் பயன்படுத்தி இழப்பு சுருக்க வழிமுறைகள் மென்பொருள் கூகிள் மென்பொருள் இயந்திர கற்றல் 2021 மென்பொருள்