Lyra (codec)
لیرا گوگل کی طرف سے تیار کردہ ایک نقصان دہ آڈیو کوڈیک ہے جو بہت کم بٹ ریٹ پر تقریر کو کمپریس کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ زیادہ تر دیگر آڈیو فارمیٹس کے برعکس، یہ مشین لرننگ پر مبنی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو کمپریس کرتا ہے۔ لائرا کوڈیک کو حقیقی وقت میں تقریر منتقل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جب بینڈوتھ سخت حد تک محدود ہو، جیسے کہ سست یا ناقابل اعتماد نیٹ ورک کنکشن۔ یہ 3.2، 6، اور 9 kbit/s کے فکسڈ بٹ ریٹس پر چلتا ہے اور اس کا مقصد کوڈیکس سے بہتر معیار فراہم کرنا ہے جو اسی طرح کے بٹ ریٹس پر روایتی ویوفارم پر مبنی الگورتھم استعمال کرتے ہیں۔ اس کے بجائے، کمپریشن ایک مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے جو ان پٹ کو فیچر ایکسٹریکشن کے ساتھ انکوڈ کرتا ہے، اور پھر جنریٹو ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے اصل کا تخمینہ دوبارہ بناتا ہے۔ اس ماڈل کو مختلف مقررین کے ساتھ کام کرنے کے لیے 70 سے زیادہ زبانوں میں ریکارڈ کی گئی ہزاروں گھنٹوں کی تقریر پر تربیت دی گئی تھی۔ کیونکہ جنریٹو ماڈل روایتی کوڈیکس کے مقابلے میں کمپیوٹیشنل طور پر زیادہ پیچیدہ ہوتے ہیں، ایک سادہ ماڈل جو متوازی طور پر مختلف فریکوئنسی کی حدود پر کارروائی کرتا ہے، قابل قبول کارکردگی حاصل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ لائرا اپنے فریم کے سائز کی وجہ سے 20 ایم ایس تاخیر عائد کرتا ہے۔ گوگل کا حوالہ عمل درآمد اینڈرائیڈ اور لینکس کے لیے دستیاب ہے۔ کوالٹی لیرا کے ابتدائی ورژن نے اسی طرح کے بٹ ریٹس پر روایتی کوڈیکس سے نمایاں طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ میک یوز آف میں ایان بکلے نے کہا، "یہ 3 کے بی پی ایس سے کم بٹ ریٹس کے ساتھ آڈیو ری پروڈکشن کی تقریبا خوفناک سطح پیدا کرنے میں کامیاب ہوتا ہے۔" گوگل کا دعوی ہے کہ یہ قدرتی آواز والی تقریر کو دوبارہ پیش کرتا ہے، اور یہ کہ لیرا 3 kbit/s پر اوپس کو 8 kbit/s پر شکست دیتا ہے۔ سہی لیونٹ لیوی لکھتے ہیں کہ ساٹن، مائیکروسافٹ کا اے آئی پر مبنی کوڈیک، اعلی بٹ ریٹس پر اس سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ دسمبر 2017 میں، گوگل کے محققین نے کوڈیک 2 ڈیکوڈر کو ویو نیٹ نیورل نیٹ ورک سے تبدیل کرنے پر ایک پری پرنٹ پیپر شائع کیا۔ انہوں نے پایا کہ ایک نیورل نیٹ ورک کوڈیک 2 بٹ اسٹریم میں بیان نہ کی گئی آواز کی خصوصیات کو ایکسٹریپولیٹ کرنے اور بہتر آڈیو کوالٹی دینے کے قابل ہے، اور یہ کہ روایتی خصوصیات کا استعمال نیورل نیٹ ورک کے حساب کو خالص لہر پر مبنی نیٹ ورک کے مقابلے میں آسان بناتا ہے۔ لائرا ورژن 1 فیچر ایکسٹرکشن، کوانٹائزیشن، اور نیورل سنتھسیس کے اس مجموعی فریم ورک کو دوبارہ استعمال کرے گا۔ لیرا کا اعلان پہلی بار فروری 2021 میں کیا گیا تھا، اور اپریل میں، گوگل نے ان کے حوالہ جات کے نفاذ کا سورس کوڈ جاری کیا۔ ابتدائی ورژن میں 3 kbit/s کا فکسڈ بٹ ریٹ اور تقریبا 90 ms تاخیر تھی۔ انکوڈر ایک لاگ میل سپیکٹرم کا حساب لگاتا ہے اور ڈیٹا اسٹریم میں سپیکٹرم کو ذخیرہ کرنے کے لیے ویکٹر کوانٹائزیشن انجام دیتا ہے۔ ڈیکوڈر ایک ویو نیٹ نیورل نیٹ ورک ہے جو سپیکٹرم لیتا ہے اور ان پٹ آڈیو کو دوبارہ تشکیل دیتا ہے۔ دوسرا ورژن (v 2/1.2.0)، ستمبر 2022 میں جاری کیا گیا، جس نے آواز کے معیار، تاخیر اور کارکردگی کو بہتر بنایا، اور متعدد بٹ ریٹس کی اجازت دی۔ وی 2 ایک "ساؤنڈ اسٹریم" ڈھانچہ استعمال کرتا ہے جہاں انکوڈر اور ڈیکوڈر دونوں نیورل نیٹ ورک ہوتے ہیں، جو ایک قسم کا آٹو اینکوڈر ہے۔ بقایا ویکٹر کوانٹائزر کا استعمال خصوصیت کی اقدار کو قابل منتقلی ڈیٹا میں تبدیل کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ سپورٹ امپلیمینٹیشنز گوگل کا نفاذ اپاچی لائسنس کے تحت گٹ ہب پر دستیاب ہے۔ سی + + میں لکھا گیا، یہ 64 بٹ اے آر ایم کے لیے بہتر بنایا گیا ہے لیکن اینڈرائیڈ یا لینکس پر x86 پر بھی چلتا ہے۔ ایپلی کیشنز گوگل ڈوو بینڈوتھ محدود ہونے پر ویڈیو چیٹ کے لیے آواز منتقل کرنے کے لیے لیرا کا استعمال کرتا ہے۔ حوالہ جات بیرونی روابط لیرا: تقریر کمپریشن کے لیے ایک نیا بہت کم بٹ ریٹ کوڈیک کوڈیک کا موازنہ کرنے والے مظاہرے کے ساتھ گوگل بلاگ پوسٹ ساٹن (کوڈیک) بھی دیکھیں، مائیکروسافٹ کی طرف سے تیار کردہ اے آئی پر مبنی کوڈیک آڈیو کوڈنگ فارمیٹس کا موازنہ تقریر کوڈنگ ویڈیو ٹیلی فونی تقریر کوڈیک لاسسی کمپریشن الگورتھم سافٹ ویئر اپاچی لائسنس گوگل مشین لرننگ 2021 سافٹ ویئر کا استعمال کرتے ہوئے