YouTube の Opus Audio Codec
この記事では、Opus オーディオ コーデックとは何か、YouTube でどのように使用されているかについて説明します。
Opus オーディオ コーデックとは何ですか?
Opusは、デジタル音声データを効率的に圧縮するために開発された音声コーデックです。2012年にインターネット技術タスクフォース（IETF）によって標準規格として採択され、WebRTC、Skype、WhatsApp、Discord、Mozilla Firefox、Google Chromeなど、数多くのアプリケーションやプラットフォームでサポートされています。Opusコーデックは、音声や音楽を含む幅広い音声周波数帯域をカバーし、低ビットレートでも高音質を実現します。線形および非線形予測フィルタと可変長符号化フィルタの組み合わせを採用しています。 サンプリングレート効率的な圧縮を可能にします。これにより、6～510kbpsという低ビットレートでも高品質なオーディオデータを伝送できます。Opusコーデックのもう一つの利点は、さまざまなネットワーク状況への適応性です。可変ビットレートをサポートし、利用可能なネットワーク帯域幅に合わせてエンコード速度と品質をリアルタイムに調整できます。これにより、伝送中のオーディオ品質は中断や遅延なく安定します。YouTube は Opus Audio コーデックをどのように使用しますか?
すべてのプラットフォームで、曲を可能な限り最高の歪みのない状態で再生したいですか?
Opus オーディオ コーデックで使用されるビットレートは何ですか?
Opusオーディオコーデックは、オーディオエンコードに様々なビットレートを使用できます。このコーデックは、低ビットレートで高音質を実現するように設計されていますが、より高いビットレートをサポートすることで、より優れた音質を実現できます。Opusコーデックの一般的なビットレートは6 kbpsから510 kbpsです。ただし、より高い音質が必要な場合は、最大768 kbpsのビットレートをサポートできます。Opusコーデックは可変ビットレート（VBR）を使用し、オーディオコンテンツの要件に合わせてビットレートをリアルタイムで調整できます。つまり、複雑なオーディオコンテンツには高いビットレートを、シンプルなオーディオコンテンツには低いビットレートを自動的に選択することで、最適な音質と圧縮を実現します。実際、これはOpusコーデックが、低ビットレートでの音声放送から高ビットレートでの音楽ストリーミングまで、幅広いオーディオアプリケーションに適していることを意味します。YouTubeアプリ自体も、VBRを使用しています。 大幅に低いビットレート スマートフォンのブラウザ版よりも優れています。Opus Audio コーデックを使用すると歪みが発生する可能性がありますか?
はい、Opusコーデックの使用時に歪みが発生する可能性があります。コーデックのビットレートが低すぎる場合、またはオーディオ素材が選択したビットレートに対して複雑すぎる場合に歪みが発生する可能性があります。このような場合、コーデックはオーディオ素材に関する十分な情報を保存できず、音質の低下や歪みにつながる可能性があります。歪みを引き起こす可能性のあるもう1つの要因は、コーデックの実装方法です。コーデックが正しく実装されていない場合、または使用されているソフトウェアまたはハードウェアと互換性がない場合にも、歪みが発生する可能性があります。ただし、Opusコーデックは一般的に低ビットレートで高音質になるように最適化されていることに注意してください。コーデックが十分なビットレートで使用され、オーディオ素材が複雑すぎない場合、音質は良好で歪みを回避することができます。コーデックによる歪みを回避するにはどうすればよいでしょうか?
歪みを避けるために、 ストリーミングサービスの仕様 経験則として、曲をマスタリングして良い音になるようにし、統合されたラウドネスが-14より高い場合は、 ルフス 2 dBのトゥルーピークヘッドルームを残して サンプル間ピークによる歪み 回避する。あなたの曲がすべてのプラットフォームで再生可能かどうか知りたいですか？当社のプロフェッショナルなミックス分析でその答えがわかります。
Opus コーデックが AI アップデートを取得
ライセンスフリーのオーディオコーデックOpusの新バージョン1.5または1.5.1にAIアップデートが実装されました。機械学習（ML）は、データストリームが既存のデコーダーとの互換性を維持できるよう、エンコード処理の精度向上を目的としています。デコーダーには、音質向上のためのAIも搭載されています。
より良い音質のためのAI
「ニューラル・ボコーダー」と呼ばれる技術は、音声を特に効率的に圧縮するように設計されています。LPCNetボコーダーと比較すると、ノートパソコンやスマートフォンのCPU負荷は約1%しかかからないと言われています。開発者はこのアルゴリズムを「Framewise AutoRegressive Generative Adversarial Network（FARGAN）」と呼んでおり、後日論文を発表する予定です。
線形適応符号化エンハンサー（LACE）と非線形バリアント（NoLACE）を用いて信号処理を最適化します。LACEは従来のポストフィルタのように動作し、ディープニューラルネットワーク（DNN）が利用可能なすべてのデータを用いて係数をリアルタイムで調整しますが、音声信号自体はDNNを通過しません。その結果、非常に複雑性が低く、古い携帯電話でも動作する小型のDNNが実現します。NoLACEバリアントはより多くの計算能力を必要としますが、非線形信号処理により大幅に強力になります。どちらも音声品質を大幅に向上させます。
Opusコーデック: ビットストリームは標準との互換性を維持
Opusは、全く新しいMLベースのコーデックをプログラミングするのではなく、完全な互換性を維持しています。これにより、Opusは古くて低速なデバイスでも動作し続け、容易なアップグレードパスを提供します。ディープラーニングは強力なGPUアクセラレータと関連付けられることが多いですが、OpusプロジェクトはスマートフォンのCPUを含むほとんどのプロセッサで動作するようにすべてを最適化しています。
ほとんどのユーザーは負荷の増加に気付かないはずですが、5年以上前のマイクロプロセッサやスマートフォンを使用しているユーザーは気付くかもしれません。そのため、新機能はデフォルトで無効のままであり、コンパイル時および実行時にコマンドラインパラメータなどを使用して有効化する必要があります。
パケットロスの改善
パケットロスは音声データの欠落につながります。コーデックは通常、パケットロス隠蔽（PLC）によってこれを防ぎます。これは通常、デコーダ側で補間を行い、ロスポイントに「妥当な音声」を挿入する手法です。機械学習は特にこの点で役立つ可能性があります。Opusの開発者はディープニューラルネットワーク（DNN）を用いてこの問題に対処しており、コーデックのバイナリファイルが約1MB増加します。これにより、深刻なパケットロスが発生した場合、ノートパソコンのCPUコアの負荷がXNUMX%増加します。
