Birkaç gün önce Google geliştiricileri yayınlandı aldıkları bir blog yazısı aracılığıyla Lyra'yı açık kaynak yapma kararı. Lyra, düşük bant genişliği durumlarında yüksek kaliteli sesli aramaları mümkün kılmak için makine öğrenimine güveniyor.
Bununla fayda sağlar ve diğer geliştiricilerin uygulamalarını güçlendirmesine olanak tanır Lyra'yı yeni yönlerde iletişim kurun ve geliştirin.
Onlarca yıldır medya uygulamalarının temelini oluşturan codec'ler, bant genişliği yoğun uygulamaların verileri verimli bir şekilde iletmesine olanak tanıdı.
Gibi, Hem video hem de ses için codec geliştirme, devam eden bir zorluktur- Sürekli artan kalite sağlayın, daha az veri kullanın ve gerçek zamanlı iletişim için gecikmeyi en aza indirin.
Her ne kadar video, sesten çok daha fazla bant genişliği tüketiyor gibi görünse de, modern video codec'leri, günümüzde kullanılan bazı yüksek kaliteli ses codec'lerinden daha düşük bit hızlarına ulaşabilir.
Kombinasyonu Düşük bit hızına sahip ses ve video codec bileşenleri, yüksek kaliteli görüntülü arama deneyimi sağlayabilir düşük bant genişliğine sahip ağlarda bile. Ancak tarihsel olarak, bir ses codec bileşeninin bit hızı ne kadar düşük olursa, konuşma sinyali o kadar az anlaşılır ve daha robotik olur.
Ayrıca, bazı insanlar sürekli olarak yüksek kaliteli bir geniş bant ağına erişime sahip olsa da, bu seviyedeki bağlantı evrensel değildir ve iyi bağlantılara sahip bölgelerde yaşayan insanlar bile bazen zayıf ağ bağlantıları, zayıf ağ bağlantıları ve bağlantı eksikliğiyle karşı karşıya kalır.
Bu problemi çözmek için, Google, yüksek kaliteli, ultra düşük bit hızlı bir ses codec'i olan Lyra'yı yarattı Bu da en yavaş ağlarda bile sesli iletişimin mümkün olmasını sağlar.
Bunu yapmak için, Google, gelişmelerden yararlanırken geleneksel kodlama tekniklerini uyguladı Ses sinyallerini sıkıştırmak ve iletmek için yeni bir yöntem oluşturmak üzere binlerce saatlik veri üzerinde eğitilmiş modellerle makine öğreniminde.
Lyra kodu hız için C++ ile yazılmıştır, verimlilik ve birlikte çalışabilirlik, ayrıca komple birim testi için Abseil ile Bazel çerçevesini ve GoogleTest çerçevesini kullanır.
Çekirdek API, paket ve dosya düzeyinde kodlama ve kod çözme için bir arayüz sağlar. Eksiksiz sinyal işleme araç zinciri de sağlanır ve çeşitli filtreler ve dönüşümler içerir.
"Örnek uygulamamız, yerel Lyra kodunun Java tabanlı bir Android uygulamasına nasıl entegre edileceğini göstermek için Android NDK ile entegre oluyor. Ayrıca Lyra'yı çalıştırmak için gereken vektör ağırlıklarını ve niceleyicileri de sağlıyoruz" dedi Google. Bu sürüm, geliştiricilerin, 64 bit ARM Android platformu için optimize edilmiş ve Linux sürümüne sahip Lyra ile sesi kodlaması ve kodunu çözmesi için gerekli araçları sağlar.
Özellikler, üretken bir model kullanılarak bir dalga biçimine dönüştürülür. Üretken modeller, sınırlı sayıda özellikten tüm ses dalga formunu yeniden oluşturmaya çok uygun, özel bir tür makine öğrenimi modelidir.
Lyra'nın mimarisi geleneksel ses codec'lerine çok benzerOnlarca yıldır İnternet iletişiminin omurgası olmuştur. Bu geleneksel codec'ler dijital sinyal işleme tekniklerine dayanırken Lyra, üretken modelin yüksek kaliteli bir ses sinyalini yeniden oluşturma becerisine dayanır.
Google, Lyra'yı ücretsiz Duo görüntülü arama uygulamasına uyguladı ve diğer uygulamalar için uygun olabileceğini düşündüğü için kodu açık kaynak haline getirdiğini söyledi.
Google, büyük miktarlarda sesi arşivlemek, pil ömründen tasarruf etmek veya yoğun durumlarda ağ tıkanıklığını hafifletmek gibi Lyra'nın uygun olabileceği bir dizi uygulama olduğuna inanıyor.
Google, "Benzersiz ve etkili uygulamalar sunmak için Lyra'ya uygulanan açık kaynak topluluğunu karakterize eden yaratıcılığı görmeyi sabırsızlıkla bekliyoruz" dedi.
kaynak: https://opensource.googleblog.com