Opus Audio Codec Youtubessa
Tässä artikkelissa haluamme selittää, mikä Opus Audio Codec on ja miten Youtube käyttää sitä.
Mikä on Opus Audio Codec?
Kuinka Youtube käyttää Opus Audio -koodekkia?
Haluatko parhaan mahdollisen, säröttömän toiston kappaleistasi kaikilla alustoilla?
Mitä bittinopeuksia Opus Audio Codec käyttää?
Voiko Opus-äänikoodekkia käytettäessä esiintyä vääristymiä?
Miten voin välttää koodekkivääristymiä?
Haluatko tietää, toimiiko kappaleesi kaikilla alustoilla? Kerromme sinulle ammattimaisessa sekoitusanalyysissämme.
Opus Codec saa tekoälypäivityksen
Lisenssivapaan Opus-äänikoodekin uusi versio 1.5 tai 1.5.1 on saanut tekoälypäivityksen. Koneoppimisen (ML) tarkoituksena on parantaa koodausta niin, että tietovirta pysyy yhteensopivana olemassa olevien dekooderien kanssa. Mutta dekooderi vastaanottaa myös tekoälyä äänen parantamiseksi.
AI parantaa äänenlaatua
"Neural Vocoder"-niminen tekniikka on tarkoitettu pakkaamaan puhetta erityisen tehokkaasti. Verrattuna LPCNet-vokooderiin kannettavien tietokoneiden tai älypuhelimien CPU-ytimiä tulisi ladata vain noin prosentilla. Kehittäjät kutsuvat algoritmia Framewise AutoRegressive Generative Adversarial Network (FARGAN). He haluavat julkaista paperin tästä myöhemmin.
Ne optimoivat signaalinkäsittelyn Linear Adaptive Coding Enhancer (LACE) ja epälineaarisen muunnelman (NoLACE) avulla. LACE käyttäytyy kuin klassinen jälkisuodatin, jossa syvä hermoverkko (DNN) säätää kertoimet lennossa kaikella saatavilla olevalla tiedolla - mutta itse äänisignaali ei kulje DNN:n läpi. Tuloksena on pieni DNN, jolla on erittäin alhainen monimutkaisuus ja joka toimii myös vanhemmissa puhelimissa. NoLACE-variantti vaatii enemmän laskentatehoa, mutta on myös huomattavasti tehokkaampi epälineaarisen signaalinkäsittelyn ansiosta. Molemmat parantavat äänenlaatua merkittävästi.
Opus-koodekki muokkaa YouTuben ääntä huomattavasti – artikkelissa selitetään, miten valmistellaan masterointi sitä varten.
Masterointiopas
suoratoiston kontekstiin.
Opus-koodekki: Bitstream on edelleen standardien mukainen
Sen sijaan, että ohjelmoisi täysin uusi ML-pohjainen koodekki, Opus pysyy täysin yhteensopivana. Tämä varmistaa, että Opus jatkaa toimintaansa vanhemmissa ja hitaamissa laitteissa ja tarjoaa helpon päivityspolun. Vaikka syväoppiminen yhdistetään usein tehokkaisiin GPU-kiihdyttimiin, Opus-projekti on optimoinut kaiken niin, että se toimii useimmissa prosessoreissa, mukaan lukien älypuhelinten prosessorit.
Useimpien käyttäjien ei pitäisi huomata korkeampaa kuormitusta, mutta yli viisi vuotta vanhoja mikroprosessoreita tai älypuhelimia käyttävät saattavat huomata sen. Uudet toiminnot ovat siis edelleen oletusarvoisesti deaktivoituja, ja ne on aktivoitava kääntämisen aikana ja ajon aikana, esimerkiksi komentoriviparametreilla.
Paranna pakettien menetystä
Pakettien katoaminen johtaa puuttuviin audiofragmentteihin. Koodekit yrittävät yleensä estää tämän PLC:n (Packet Loss Concealment) avulla. Tämä on yleensä eräänlainen dekooderin puolen interpolointi, jossa "todennäköinen ääni" on lisätty häviöpisteisiin. Koneoppiminen voisi olla erityisen hyödyllinen tässä - Opus-kehittäjät käsittelevät tätä syvällä hermoverkolla (DNN), joka lisää koodekin binaaritiedostoa noin 1 megatavulla ja johtaa yhden prosentin enemmän kannettavan tietokoneen suorittimen ytimen kuormitukseen vakavissa tilanteissa. pakettihäviöitä.
Vihje:
Kuuntele, miltä master-kappaleesi kuulostaa YouTube Opus -koodekin käytön jälkeen.
– ilmainen selaimessa, koodekin esikatselu äänenvoimakkuusmittarissa.


