Google 人工智慧辅助编解码技术 Lyra 开源 将有助提高网络数据传输效率

去年新型冠状病毒疫情爆发后,由于越来越多人在家观看串流影音内容,使得Netflix、YouTube不得不限制最高串流解析度的作法避免伺服器超出负荷,若能配合使用压缩比例更高的技术,即可在相同频宽下提供更高数据传输效果,同时也能减轻伺服器运作

去年新型冠状病毒疫情爆发后,由于越来越多人在家观看串流影音内容,使得Netflix、YouTube不得不限制最高串流解析度的作法避免伺服器超出负荷,若能配合使用压缩比例更高的技术,即可在相同频宽下提供更高数据传输效果,同时也能减轻伺服器运作负担。

未来将有助于提高网络数据传输效率,让低速网络环也能享有高解析影音体验

今年2月提出以人工智慧辅助编解码,让低速网络环境也能传递清晰通话内容的Lyra技术,稍早由Google宣布将以开源形式提供使用,并且将原始编码内容放上Github公开。

依照Google先前说明,Lyra技术会在每隔40毫秒时间撷取一次语音特徵,或是特定声音内容,其余部分则会在还原时藉由人工智慧技术方式补正,意味数位语音资料在实际通话过程的所需传输比例将可大幅减少,在3Kbps位元率运作下约可降低60%以上网络频宽佔用比例。同时,处理延迟时间仅为90毫秒,因此可在使用者能接受範围内。

藉由机器学习模式,透过超过数千小时的语音内容学习训练后,即可将高度压缩后的数位语音封包完整还原,如此一来就能藉由低位元压缩比例让数位语音封包可在低速连结的网络环境快速传递,并且让还原后的数位语音内容维持清晰,避免产生机器人声情况。

虽然目前5G等网络技术持续成长,网络传输频宽也持续增加,但随着越来越多生活应用内容都与网络息息相关,同时使用者也越来越依赖网络联繫互动,诸如Lyra般能以更低位元率传输清晰内容的编解码技术就更显得重要。

以Netflix、YouTube等网络串流影音服务为例,在去年新型冠状病毒疫情爆发后,由于越来越多人在家观看串流影音内容,使得Netflix、YouTube不得不因应突来增加的使用流量,藉由限制最高串流解析度的作法避免伺服器超出负荷,若能配合使用压缩比例更高的技术,即可在相同频宽下提供更高数据传输效果,同时也能减轻伺服器运作负担。

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