Youtube 上的 Opus 音频编解码器
在本文中，我们想解释什么是 Opus 音频编解码器以及 Youtube 如何使用它。
什么是 Opus 音频编解码器？
Opus 是一种音频编解码器，旨在有效压缩数字音频数据。 它于 2012 年被互联网工程任务组 (IETF) 采用为标准，并受到 WebRTC、Skype、WhatsApp、Discord、Mozilla Firefox 和 Google Chrome 等众多应用程序和平台的支持。 Opus 编解码器能够覆盖广泛的音频频率，包括语音和音乐，以低比特率提供高音频质量。 它使用线性和非线性预测滤波器和变量的组合 采样率以实现有效的压缩。 这允许以低至 6 至 510 kbps 的比特率传输高质量音频数据。 Opus 编解码器的另一个优点是它对不同网络条件的适应性。 它支持可变比特率，并可以实时调整其编码速度和质量以适应可用的网络带宽。 这可确保音频质量在传输过程中保持稳定，并且不会出现中断或延迟。Youtube 如何使用 Opus 音频编解码器？
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Opus 音频编解码器使用什么比特率？
Opus 音频编解码器可以使用不同的比特率进行音频编码。 该编解码器旨在以低比特率提供高质量音频，但也支持更高比特率以获得更好的音频质量。 Opus 编解码器的典型比特率在 6 kbps 到 510 kbps 之间。 然而，如果需要更高的音频质量，编解码器可以支持高达 768 kbps 的比特率。 Opus 编解码器使用可变比特率 (VBR)，使其能够实时调整比特率以满足音频内容的需求。 这意味着编解码器会自动为更复杂的音频内容选择更高的比特率，为更简单的音频内容选择更低的比特率，以实现最佳的音频质量和压缩。 实际上，这意味着 Opus 编解码器适用于广泛的音频应用。 适用于从低比特率语音到高比特率音乐流的音频应用。 Youtube 应用程序本身经常使用 显着降低比特率 比智能手机上的浏览器版本。使用 Opus Audio Codec 时会出现失真吗？
是的，使用 Opus 编解码器时可能会出现一些失真。 如果编解码器的比特率太低，或者音频素材对于所选比特率来说太复杂，则可能会发生失真。 在这些情况下，编解码器无法存储足够的音频信息，这可能会导致音频质量下降和失真。 另一个可能导致失真的因素是编解码器的实现方式。 如果编解码器未正确实现或与所使用的软件或硬件不兼容，也可能会发生失真。 然而，值得注意的是，Opus 编解码器通常针对低比特率下的高音频质量进行了优化。 如果编解码器使用足够的比特率并且音频不太复杂，则音频质量应该很好并且可以避免失真。您想知道您的歌曲是否适用于所有平台吗？ 我们会在专业的组合分析中告诉您。
Opus 编解码器获得 AI 更新
免许可音频编解码器 Opus 的新版本 1.5 或 1.5.1 已获得 AI 更新。机器学习 (ML) 旨在改进编码，使数据流与现有解码器保持兼容。但解码器还接收人工智能来改善声音。
AI带来更好的音质
一种称为“神经声码器”的技术旨在特别有效地压缩语音。与 LPCNet 声码器相比，笔记本电脑或智能手机的 CPU 内核的负载应仅为 1% 左右。开发人员将该算法称为逐帧自回归生成对抗网络（FARGAN）。他们想稍后发表一篇关于此的论文。
他们使用线性自适应编码增强器 (LACE) 和非线性变体 (NoLACE) 来优化信号处理。 LACE 的行为类似于经典的后置滤波器，其中深度神经网络 (DNN) 使用所有可用数据动态调整系数 - 但音频信号本身不会通过 DNN。结果是一个复杂度非常低的小型 DNN，也适用于旧手机。 NoLACE 变体需要更多的计算能力，但由于非线性信号处理，其功能也明显更强大。两者都显着提高了语音质量。
Opus 编解码器：Bitstream 保持标准兼容
Opus 没有基于 ML 编写全新的编解码器，而是保持完全兼容。这可确保 Opus 继续在较旧且速度较慢的设备上运行，同时提供简单的升级路径。虽然深度学习通常与强大的 GPU 加速器联系在一起，但 Opus 项目已经优化了一切，使其可以在大多数处理器上运行，包括智能手机 CPU。
大多数用户不会注意到更高的负载，但使用五年以上微处理器或智能手机的用户可能会注意到。因此，新功能默认情况下仍处于禁用状态，必须在编译期间和运行时激活，例如通过命令行参数。
改善丢包
数据包丢失会导致音频片段丢失。编解码器通常尝试通过数据包丢失隐藏 (PLC) 来防止这种情况。这通常是某种解码器端插值，在丢失点插入“合理的音频”。机器学习在这里可能特别有用 - Opus 开发人员正在使用深度神经网络 (DNN) 来解决这个问题，这会将编解码器二进制文件增加约 1 MB，并在严重的情况下导致笔记本电脑 CPU 核心的负载增加 XNUMX%丢包。
