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？
YouTube 支持 Opus 编解码器在其视频和直播流中进行音频传输。 自 2013 年以来，Youtube 一直使用 Opus 编解码器作为其网络媒体播放器的默认编解码器，并且也将其用于其移动应用程序和流媒体设备（例如 Chromecast 和 Google Home）。 Youtube 以多种方式使用 Opus 编解码器。 例如，Youtube 使用 Opus 编解码器从视频内容中提取音频数据并将其存储在单独的音频流中。 此外，Youtube 使用 Opus 编解码器来传输实时音频。 直播期间的音频。 Youtube 支持各种比特率的 Opus 编解码器，包括 128 kbps、160 kbps 和 192 kbps。 Youtube会根据可用的网络带宽和用户的设备能力自动调整Opus编解码器的比特率，以确保最佳的音频质量和流畅的播放。 总体而言，Opus 编解码器帮助提高了 Youtube 视频的音频质量，并优化了在不同设备和网络条件下的播放。 您想要在所有平台上以最佳、无失真的方式播放您的歌曲吗？
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 编解码器对 YouTube 的声音有显著的影响——文章中解释了如何为此准备母带处理。精通指南进入流媒体领域。
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
数据包丢失会导致声音片段丢失。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。这通常是一种解码器端插值，在丢失点插入“可信音频”。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。
提示：听听使用 YouTube Opus 编解码器后母带的声音效果如何。– 在浏览器中免费使用，响度计中带有编解码器预览。
