人工智能研究如何支持下一代编解码器
世界正在走向数字化。随着多媒体需求的增加以及人工智能、物联网和趋势的不断增长，正在产生大量数据，需要对其进行压缩以实现高效通信。例如，创建和消费的视频和语音数据规模巨大。每天总共有亿分钟的通话时间花在通话上，预计到年，所有消费者互联网流量的8将是在线视频。为了实现这一目标，多年来，由于技术创新，数据压缩技术得到了突飞猛进的发展，例如，与原始文件相比，VV压缩的视频文件大小大约减少了倍。然而，对更多数据的需求不会很快停止，因此推进压缩技术的需求在今天和以往一样重要。这篇博文探讨了我们最新的一些基于人工智能的视频和语音压缩研究。为什么采用人工智能进行压缩您可能会问自己人工智能如何适应压缩。我们一直在进行无监督学习的深度生成模型研究，这是一种强大的人工智能技术，可以获取未标记的训练数据并从相同的分布中生成新样本。该技术广泛适用于许多用例，但可用于压缩和解压缩应用，因为模型本身提取并学习输入数据的低维特征表示。我们发现基于人工智能的压缩比传统编解码器具有许多引人注目的优势。与传统技术相比，基于人工智能的压缩具有许多引人注目的优势。与传统技术相比，基于人工智能的压缩具有许多引人注目的优势。例如，基于人工智能的压缩可以提供更好的率失真权衡，这意味着对于视频来说，它可以用更少的比特提供相同水平的视觉质量。这是评估编解码器的一个关键指标，因为最终目标是尽可能缩小数据，同时能够将其解码回原始状态。另一个好处是，升级、标准化和部署新的编。
解码器变得更加容易，因为最新、最好的学习模型可以在相对较短的时间内训练，并且不需要除加速之外的专用硬件进行部署。此外，对于点云、全向视频和多摄像头设置等新模式，神经编解码器更容易开发。我们最新的语音人工智能压缩研究我们应用深度生成模 智利 WhatsApp 号码 型来实现最先进的语音压缩。在我们的研究中，我们使用反馈循环变分自动编码器进行端到端语音压缩，以实现比传统编解码器更低的比特率。令我们感到非常自豪的一个结果是，使用我们的解决方案，我们的比特率相对于V语音编解码器提高了倍，V语音编解码器已经显着压缩了语音。与V语音压缩相比，我们在相同的语音质量下实现了倍的比特率压缩。与V语音压缩相比，我们在相同的语音质量下实现了倍的比特率压缩。我们最新的视频压缩研究我们还应用深度生成模型来实现最先进的视频压缩。我们没有使用人工设计的算法来尝试压缩视频附近静态图像帧中发现的大量空间和时间冗余，而是使用端到端深度学习。我们在图像和视频的压缩方面取得了多项进展，例如神经帧编码帧或双向帧根据前一帧和下一帧对视频中的变化进行编码。这需要更复杂的计算和协调，但提高了压缩率。现有的人工智能研究方法在尝试实现帧编解码器时存在缺陷，但我们的新颖解决方案允许编解码器共享权重并提高效率，同时提供最先进的率失真结果。通过实例自适应视频压缩进行过度拟合在某些情况下，预期看到的视频中的图像类型非常窄，因此可能会过度拟合编解码器并提供压缩。
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程度更高的编码比特流。想象一下，为流行的fx系列提供神经编解码器，并且可以以低得多的比特率进行流传输，会带来什么好处。我们的研究取得了最先进的成果，其中速率比领先的神经编解码器节省了。重要的是，我们的解决方案适合移动设备，因为解码复杂度可以降低7，同时仍保持结果。可变比特率图像压缩由于硬件或网络条件的限制，视频和图像通常以各种比特率进行编码。可变比特率图像压缩提供更简单的部署。有多种解决方案可以实现可变比特率，但最终，我们希望有一个模型来生成嵌入所有比特率的单个比特流。我们的可变比特率渐进神经图像压缩解决方案实现了与Vr相当的性能，但仅使用单个模型和单个比特流。语义感知图像压缩对于图像中感兴趣的区域，我们希望分配更多位以提高视觉质量。语义感知图像压缩正是通过这样做来提高图像质量的。我们的解决方案为图像的率失真权衡提供了最先进的结果，我们的下一步是将这项技术扩展到视频。基于的编解码器为了创建良好的图像编解码器，我们优化最低比特率，同时减少图像失真并提高感知质量。尽管这通常会导致许多权衡，但与传统编解码器相比，生成对抗网络()可以生成更好的图像，因为即使信息很少，也会创建视觉上吸引人的东西。我们的结果非常引人注目，如下图所示。
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