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现在Lyra手艺的作法,会在每隔40毫秒时间撷取一次语音特征,或是特定声音内容,其余部分则会在还原时借由人工智慧手艺方式补正,意味数位语音资料在现实通话历程的所需传输比例将可大幅削减,在3Kbps位元率运作下约可降低60%以上网路频宽占用比例,处置延迟时间仅为90毫秒,因此可在使用者能接受范围内。

同时也能降低网路传输频宽使用量

针对网路通话 (VoIP)服务使用需求,Google宣布打造高品质且具低位元特征的数位语音编解码手艺Lyra,标榜在低速连结的网路环境仍可维持清晰、流通语音通话效果。

遵照Google说明,Lyra编解码手艺接纳机械学习模式,透过跨越数千小时的语音内容学习训练后,即可将高度压缩后的数位语音封包完整还原,如此一来就能借由低位元压缩比例让数位语音封包可在低速连结的网路环境快速通报,而且让还原后的数位语音内容维持清晰,制止发生机械人声情形。

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虽然现在4G网路应用已经相当普及,同时不少国家区域也最先推行5G网路使用普及化,但仍有不少区域仅能以3G网路上网,甚至可能由于环境影响,造成网路传输相对缓慢情形,因此Google提出Lyra编解码手艺,将能改善现在越来越多人习惯使用的数位语音通话服务使用体验,即便当下连网品质不佳,依然可以维持清晰通话。

现在Lyra手艺的作法,会在每隔40毫秒时间撷取一次语音特征,或是特定声音内容,其余部分则会在还原时借由人工智慧手艺方式补正,意味数位语音资料在现实通话历程的所需传输比例将可大幅削减,在3Kbps位元率运作下约可降低60%以上网路频宽占用比例。同时,处置延迟时间仅为90毫秒,因此可在使用者能接受范围内。


而Google现在已经将Lyra手艺应用在旗下数位语音通话服务Google Duo,而且与新版Android作业系统整合。

类似Lyra手艺的作法,包罗以WebRTC形式使用的数位语音通讯服务,多数接纳开源设计的Opus编解码手艺,主要透过32Kbps位元率举行压缩,但传输效率则会显著受到网路频宽影响,但若将位元率降低至6Kbps的话,则会发生显著机械人声征象。其他像是Speex、MELP或AMR在内编解码手艺,虽然可以实现与Lyra手艺相近的位元率显示,但由于不像Lyra手艺接纳人工智慧手艺加持,因此多数会有显著杂讯、机械人声。


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