在疫情的持續(xù)影響下，過去一年多的時間表明，在線交流對我們的生活十分重要。無論你身處何地，無論網(wǎng)絡(luò)條件如何，清楚地了解彼此的在線情況從未像現(xiàn)在這樣重要。這就是為什么 Google 在 2 月份推出了 Lyra 的原因：一個革命性的新音頻編解碼器，使用機器學(xué)習(xí)來產(chǎn)生高質(zhì)量的語音通話。

為了讓這個編解碼器變得更加完善，Google 近日通過官方博客宣布將 Lyra 進行開源，允許其他開發(fā)者為他們的通信應(yīng)用提供助力。這個版本提供了開發(fā)者使用 Lyra 進行音頻編碼和解碼所需的工具，針對 64 位 ARM Android 平臺進行了優(yōu)化，并在 Linux 上進行了開發(fā)。Google 希望能夠擴展這個代碼庫，并與社區(qū)一起開發(fā)對其他平臺的支持和改進。

Lyra 架構(gòu)

Lyra的架構(gòu)分為兩部分，編碼器和解碼器。當有人對著手機說話時，編碼器會從他們的語音中捕捉獨特的屬性。這些語音屬性，也稱為特征，以40ms為單位提取，然后壓縮并通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送。解碼器的工作是將這些特征轉(zhuǎn)換回音頻波形，以便通過電話聽筒播放出來。

將特征解碼回波形的過程是通過生成模型(Generative models)處理的，生成模型是一種特殊類型的機器學(xué)習(xí)模型，非常適合從有限的特征中重新創(chuàng)建一個完整的音頻波形。Lyra架構(gòu)與傳統(tǒng)的音頻編解碼器非常相似，幾十年來，傳統(tǒng)的音頻編解碼器已經(jīng)構(gòu)成了互聯(lián)網(wǎng)通信的主干。這些傳統(tǒng)的編解碼器是基于數(shù)字信號處理(DSP)技術(shù)，而 Lyra 的關(guān)鍵優(yōu)勢來自于生成模型重建高質(zhì)量語音信號的能力。

Lyra 架構(gòu)圖

影響

在過去十年中，設(shè)備上計算能力的爆炸性增長超過了可靠的高速無線基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。對于存在這種反差的地區(qū)——特別是對發(fā)展中國家而言，技術(shù)將使人們能夠更緊密地聯(lián)系在一起的承諾仍然遙遙無期。即使在擁有高度可靠網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的地區(qū)，"隨時隨地"工作和遠程辦公的出現(xiàn)也進一步限制了移動數(shù)據(jù)的使用。雖然 Lyra 將原始音頻壓縮到 3kbps，質(zhì)量優(yōu)于其他編解碼器(如 Opus)，但它并不打算成為一個完全的替代方案，而是可以在這種情況下節(jié)省帶寬。

此外，Google 還認識到 Lyra 可能會有其他一些獨特的應(yīng)用，由于 Lyra 可以顯著減少音頻文件大小，因此可以用于存檔大量的語音;通過利用 Lyra 編碼器來節(jié)省移動設(shè)備的電量;緩解緊急情況下許多人試圖同時撥打電話的網(wǎng)絡(luò)擁堵。

開源版本

Lyra 的代碼是用 C++ 所編寫的，以提高速度、效率和互操作性，使用 Bazel 構(gòu)建框架和 GoogleTest 框架進行徹底的單元測試，并基于 Apache 許可協(xié)議進行分發(fā)。感興趣的用戶可以訪問 GitHub 查看源代碼及演示。

本文轉(zhuǎn)自O(shè)SCHINA

本文標題：Google 開源 Lyra 編解碼器，利用機器學(xué)習(xí)減少語音通話帶寬使用

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