YouTube의 Opus 오디오 코덱
이 글에서는 Opus Audio Codec이 무엇이고 YouTube에서 이를 어떻게 사용하는지 설명해보겠습니다.
Opus 오디오 코덱이란 무엇인가요?
Opus는 디지털 오디오 데이터의 효율적인 압축을 위해 개발된 오디오 코덱입니다. 2012년 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 표준으로 채택되었으며 WebRTC, Skype, WhatsApp, Discord, Mozilla Firefox, Google Chrome 등 다양한 애플리케이션과 플랫폼에서 지원됩니다. Opus 코덱은 음성 및 음악을 포함한 광범위한 오디오 주파수를 지원하며, 낮은 비트 전송률에서도 높은 음질을 제공합니다. 선형 및 비선형 예측 필터와 가변 필터의 조합을 사용합니다. 샘플링 속도효율적인 압축을 가능하게 합니다. 이를 통해 고품질 오디오 데이터를 6~510kbps의 낮은 비트레이트로 전송할 수 있습니다. Opus 코덱의 또 다른 장점은 다양한 네트워크 환경에 적응할 수 있다는 것입니다. 가변 비트레이트를 지원하고 사용 가능한 네트워크 대역폭에 따라 인코딩 속도와 품질을 실시간으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 전송 중 오디오 품질이 중단이나 지연 없이 안정적으로 유지됩니다.YouTube는 Opus Audio 코덱을 어떻게 사용하나요?
모든 플랫폼에서 최상의 왜곡 없는 노래 재생을 원하시나요?
Opus Audio Codec은 어떤 비트레이트를 사용합니까?
Opus 오디오 코덱은 오디오 인코딩에 다양한 비트레이트를 사용할 수 있습니다. 이 코덱은 낮은 비트레이트에서도 높은 오디오 품질을 제공하도록 설계되었지만, 더 나은 오디오 품질을 위해 더 높은 비트레이트도 지원합니다. Opus 코덱의 일반적인 비트레이트는 6kbps에서 510kbps 사이입니다. 하지만 더 높은 오디오 품질이 필요한 경우 최대 768kbps까지 지원할 수 있습니다. Opus 코덱은 가변 비트레이트(VBR)를 사용하여 오디오 콘텐츠의 요구 사항에 따라 실시간으로 비트레이트를 조정할 수 있습니다. 즉, 코덱은 최적의 오디오 품질과 압축을 위해 복잡한 오디오 콘텐츠에는 높은 비트레이트를, 단순한 오디오 콘텐츠에는 낮은 비트레이트를 자동으로 선택합니다. 실제로 Opus 코덱은 낮은 비트레이트의 음성 방송부터 높은 비트레이트의 음악 스트리밍까지 다양한 오디오 애플리케이션에 적합합니다. YouTube 앱 자체에서도 종종 사용됩니다. 훨씬 낮은 비트레이트 스마트폰의 브라우저 버전보다.Opus Audio 코덱을 사용하면 왜곡이 발생할 수 있나요?
네, Opus 코덱을 사용하면 왜곡이 발생할 수 있습니다. 코덱을 너무 낮은 비트레이트로 사용하거나 오디오 자료가 선택한 비트레이트에 비해 너무 복잡한 경우 왜곡이 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 코덱이 오디오 자료에 대한 충분한 정보를 저장할 수 없어 음질 저하 및 왜곡이 발생할 수 있습니다. 왜곡을 유발하는 또 다른 요인은 코덱 구현 방식입니다. 코덱이 올바르게 구현되지 않았거나 사용하는 소프트웨어 또는 하드웨어와 호환되지 않는 경우에도 왜곡이 발생할 수 있습니다. 하지만 Opus 코덱은 일반적으로 낮은 비트레이트에서 높은 음질을 제공하도록 최적화되어 있다는 점에 유의해야 합니다. 코덱을 충분한 비트레이트로 사용하고 오디오 자료가 너무 복잡하지 않으면 음질이 양호하고 왜곡을 방지할 수 있습니다.코덱으로 인한 왜곡을 방지하려면 어떻게 해야 하나요?
왜곡을 방지하기 위해 스트리밍 서비스의 사양 경험에 따르면 노래가 잘 들리도록 마스터하고 통합된 라우드니스가 -14보다 높으면 루프스 2dB True Peak Headroom을 남겨두세요 샘플 간 피크로 인한 왜곡 피하기 위해.내 노래가 모든 플랫폼에서 통할지 궁금하세요? 저희의 전문적인 믹스 분석이 알려드립니다.
Opus Codec에 AI 업데이트 적용
라이선스가 필요 없는 오디오 코덱 Opus의 새로운 버전 1.5 또는 1.5.1에 AI 업데이트가 적용되었습니다. 머신러닝(ML)은 인코딩을 개선하여 데이터 스트림이 기존 디코더와 호환되도록 설계되었습니다. 또한, 디코더는 사운드를 개선하기 위해 인공지능을 탑재했습니다.
더 나은 음질을 위한 AI
"뉴럴 보코더(Neural Vocoder)"라는 기술은 음성을 매우 효율적으로 압축하도록 설계되었습니다. LPCNet 보코더와 비교했을 때, 노트북이나 스마트폰 CPU 부하의 약 1%만 사용한다고 합니다. 개발자들은 이 알고리즘을 프레임와이즈 자기회귀 생성적 적대 신경망(Framewise AutoRegressive Generative Adversarial Network, FARGAN)이라고 명명했으며, 추후 관련 논문을 발표할 계획입니다.
그들은 선형 적응 코딩 향상기(LACE)와 비선형 변형(NoLACE)을 사용하여 신호 처리를 최적화합니다. LACE는 심층 신경망(DNN)이 사용 가능한 모든 데이터를 사용하여 계수를 실시간으로 조정하는 고전적인 후처리 필터처럼 동작하지만, 오디오 신호 자체는 DNN을 통과하지 않습니다. 결과적으로 구형 휴대폰에서도 작동하는 매우 낮은 복잡도의 소형 DNN이 생성됩니다. NoLACE 변형은 더 많은 컴퓨팅 성능을 요구하지만, 비선형 신호 처리 덕분에 훨씬 더 강력합니다. 두 가지 모두 음성 품질을 크게 향상시킵니다.
Opus 코덱: Bitstream은 표준 호환성을 유지합니다.
완전히 새로운 ML 기반 코덱을 프로그래밍하는 대신, Opus는 완벽한 호환성을 유지합니다. 이를 통해 Opus는 오래되고 느린 기기에서도 계속 실행될 수 있으며, 간편한 업그레이드 경로도 제공합니다. 딥 러닝은 종종 강력한 GPU 가속기와 연관되지만, Opus 프로젝트는 스마트폰 CPU를 포함한 대부분의 프로세서에서 실행되도록 모든 기능을 최적화했습니다.
대부분의 사용자는 부하 증가를 크게 느끼지 못하지만, 5년 이상 된 마이크로프로세서나 스마트폰을 사용하는 사용자는 부하 증가를 느낄 수 있습니다. 따라서 새로운 기능은 기본적으로 비활성화되어 있으며, 컴파일 과정이나 런타임 시 명령줄 매개변수 등을 통해 활성화해야 합니다.
패킷 손실 개선
패킷 손실은 오디오 조각 누락으로 이어집니다. 코덱은 일반적으로 패킷 손실 은닉(PLC)을 통해 이를 방지합니다. 이는 일반적으로 손실 지점에 "타당한 오디오"를 삽입하는 디코더 측 보간 방식입니다. 머신 러닝은 이 부분에서 특히 유용할 수 있습니다. Opus 개발자들은 심층 신경망(DNN)을 사용하여 이 문제를 해결하고 있는데, DNN은 코덱의 바이너리 파일 크기를 약 1MB 늘리고, 심각한 패킷 손실 발생 시 노트북 CPU 코어의 부하를 XNUMX% 증가시킵니다.
