Opus 1.5 के प्रमुख अपग्रेड
- Opus 1.5 वर्ज़न की घोषणा की गई है, जिसमें मशीन लर्निंग आधारित क्वालिटी सुधार सहित कई अपग्रेड शामिल हैं.
- यह पिछले वर्ज़न के साथ पूरी तरह संगत रहते हुए ऑडियो अनुभव को बेहतर बनाने वाले नए फीचर्स पेश करता है.
- मशीन लर्निंग के माध्यम से पहली बार सिग्नल प्रोसेसिंग और जनरेशन में deep learning तकनीकों का उपयोग किया गया है.
पैकेट लॉस हैंडलिंग
- कॉल के दौरान पैकेट लॉस सबसे बड़ी असुविधाओं में से एक है, और यदि पैकेट डिलीवर न हों तो कोडेक की क्वालिटी अच्छी होने पर भी उसका लाभ नहीं मिलता.
- Packet Loss Concealment (PLC) गायब पैकेटों की जगह ऑडियो भरने का काम करता है, और इसमें मशीन लर्निंग बहुत मददगार है.
- PLC के लिए Deep Neural Network (DNN) का उपयोग किया गया है, जिसकी पुष्टि पेपर और तकनीकी विवरणों में की जा सकती है.
Deep Redundancy (DRED)
- जब पैकेट लगातार खोते हैं, तब केवल PLC की सीमाएँ सामने आती हैं, और इसे redundancy के जरिए हल किया जाता है.
- Opus में low bitrate redundancy (LBRR) मैकेनिज़्म पहले से है, लेकिन ML का उपयोग करके आवाज़ को अधिक कुशलता से compress करने वाला DRED पेश किया गया है.
- DRED लगभग 12-32 kb/s के ओवरहेड पर 1 सेकंड तक की redundancy भेज सकता है.
Neural Vocoder
- DRED और PLC की कम complexity नई neural vocoder तकनीक के कारण संभव हुई है.
- FARGAN vocoder, LPCNet की 1/5 complexity के साथ, लैपटॉप या आधुनिक फोन पर भी CPU core का 1% से कम उपयोग करता है.
लो बिटरेट वॉइस क्वालिटी सुधार
- जब पर्याप्त बिट्स उपलब्ध नहीं होते, तब coding artifacts सुनाई दे सकते हैं, और इसे सुधारने के लिए LACE और NoLACE नाम की दो विधियाँ लाई गई हैं.
- LACE पारंपरिक postfilter जैसा है, लेकिन decoder के लिए उपलब्ध सभी डेटा के आधार पर DNN postfilter coefficients को optimize करता है.
- NoLACE अधिक computation मांगता है, लेकिन अतिरिक्त nonlinear signal processing के कारण अधिक शक्तिशाली है.
WebRTC इंटीग्रेशन
- DRED को jitter buffer के साथ क़रीबी इंटीग्रेशन की आवश्यकता होती है, और jitter buffer का आकार यह तय करता है कि पैकेट आगमन में देरी कितनी अधिक तक स्वीकार की जा सकती है.
- DRED डेटा को देर से आने वाले ऑडियो पैकेट की तरह ट्रीट किया जाता है, और नेटवर्क स्थिति बेहतर होने पर buffer का आकार घटाया जा सकता है.
IETF और मानकीकरण
- यह काम IETF के mlcodec working group के भीतर चल रहा है और Opus के सामान्य extension mechanism, deep redundancy और voice coding enhancement पर केंद्रित है.
- DRED मैकेनिज़्म Opus पैकेट में अतिरिक्त जानकारी शामिल करता है, जबकि पुराने decoder अब भी सामान्य Opus डेटा को decode कर सकते हैं.
अन्य सुधार
- Opus में AVX2 support और real-time detection जोड़े गए हैं, जिससे नया DNN code और SILK encoder तेज़ हो गए हैं.
- ARMv7 Neon optimization को AArch64 पर फिर से सक्षम किया गया है, जिससे encoding अधिक कुशल हो गई है.
- पैकेट लॉस को अधिक वास्तविक रूप से simulate करने के लिए packet loss model बनाया गया है, जिससे वास्तविक दुनिया जैसे लॉस पैटर्न का simulation संभव है.
GN⁺ की राय
- Opus 1.5 मौजूदा ऑडियो कोडेक तकनीक को मशीन लर्निंग से बेहतर बनाने का एक नवाचारी तरीका पेश करता है. यह संचार तकनीक की प्रगति में एक महत्वपूर्ण कदम हो सकता है.
- पैकेट लॉस real-time communication में एक महत्वपूर्ण समस्या है, और Opus 1.5 की तकनीकें इसे हल करने का प्रभावी तरीका देती हैं. खासकर DRED जैसे फीचर्स उन वातावरणों में उपयोगी हो सकते हैं जहाँ नेटवर्क अस्थिरता अधिक हो.
- Neural vocoder जैसी तकनीकें voice quality सुधारने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, लेकिन उनकी complexity और performance requirements को देखते हुए, क्या सभी उपयोगकर्ता इसका लाभ उठा पाएँगे, इस पर चर्चा की आवश्यकता है.
- Opus 1.5 की तकनीकें WebRTC जैसे real-time communication platforms में इंटीग्रेट होने पर अपनी असली क्षमता दिखा सकती हैं, और इससे remote work तथा online communication की गुणवत्ता काफी बेहतर हो सकती है.
- मानकीकरण प्रक्रिया इन तकनीकों के व्यापक अपनाव और compatibility बनाए रखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, और IETF के प्रयास इस तकनीक को अधिक व्यापक अनुप्रयोगों और सेवाओं में उपयोग योग्य बनाने में योगदान देंगे.
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