XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编解码器
Webex AI 编解码器
Webex AI Codec 是一种基于 AI 的新型语音编解码器。它的工作原理是将原始音频样本映射到语音向量中，这些语音向量是通过对数百万小时的多种人类语言语音进行训练而学习到的。这些向量被压缩为高效的比特流。这允许大量传输冗余以从数据包丢失中恢复。在接收器上，解码器从接收到的语音向量中重建音频，包括补偿丢失的音频帧。结果是一个极具弹性的通信系统，可实现无噪音、高保真和清晰的语音通信。阅读 Webex AI Codec 白皮书以了解有关这项突破性技术的更多信息。
编解码器的扬声器2023
- Dr. Anirban Bandyopadhyay IEEE Fellow, Senior Director of Strategic Applications, Mobility & Wireless Infrastructure, GLOBALFOUNDRIES, USA ( Acronym: LTP: Lightwave Technologies and Photonics, NMD : Nanomaterials and Semiconductor Devices, VLSI: Very Large Scale Integrated Circuits, QCT: Quantum Computing and Techniques, WCOM: Wireless communications, MWRT：微波和雷达技术，AEP：天线和电磁繁殖，CAS：计算机应用和信号处理，SSC：太空科学和通信），1：Vivekananda Hall（1 ST楼层），2楼Hall 2：Shivananda Hall（1 ST楼），Hall 3：Premananda Hall（1 St Floorananda Hall（1 St Floore），
AIVC：基于人工智能的视频编解码器
数字技术正成为我们日常生活中日益重要的一部分。这对环境产生了重大影响，这是由设备数量不断增加（数据中心、网络设备、用户终端）造成的。尤其是视频流，它占了互联网总流量的 75% 以上 [1]，因此造成了很大一部分影响。因此，减小通过互联网交换的视频的大小可以减轻数字技术带来的一些不便。MPEG 和 ITU 等标准化组织已经发布了多项视频编码标准（2003 年的 AVC [2]、2013 年的 HEVC [3] 和 2020 年的 VVC [4]），在保持可接受的视觉质量的同时减小了视频的大小。最近，压缩社区正在研究基于神经的编码器。在短短几年内，它们的图像编码性能已达到与 VVC [5] 相当的水平。然而，由于额外的时间维度，视频编码对于神经编码器来说仍然是一项具有挑战性的任务。
带 SPDIF 接口的 UDA1355H 立体声音频编解码器
• 如果选择不需要晶体振荡器的应用模式，则不能省略晶体振荡器。原因是当 SPDIF 输入信号被移除时，内插器会切换到晶体时钟。此开关可防止噪声整形器噪声在 PLL 频率逐渐降低时进入音频带内。
UDA1355H 带 SPDIF 接口的立体声音频编解码器
• 如果选择不需要晶体振荡器的应用模式，则不能省略晶体振荡器。原因是当 SPDIF 输入信号被移除时，插值器会切换到晶体时钟。此开关可防止噪声整形器噪声在 PLL 频率逐渐降低时在音频带内移动。
UDA1344TS 具有 DSP 功能的低压低功耗立体声音频编解码器
FSDAC是一种半数字的重建过滤器，将噪声塑形器的1位数据流转换为模拟输出电压。由于DAC的固有滤波器功能，不需要TER
UDA1344TS 具有 DSP 功能的低压低功耗立体声音频编解码器
FSDAC 是一种半数字重建滤波器，可将噪声整形器的 1 位数据流转换为模拟输出电压。滤波器系数作为电流源实现，并在输出运算放大器的虚拟接地处相加。这样，可实现非常高的信噪比性能和低时钟抖动灵敏度。由于 DAC 固有的滤波功能，因此不需要后置滤波器。板载放大器将 FSDAC 输出电流转换为能够驱动线路输出的输出电压信号。
shotcut用户指南目录
编解码器包括两个组件，一个编码器和一个解码器，因此名称。视频编解码器的示例是H.264，H.265，VP9等…编解码器使用各种技术来压缩数据。压缩可以是无损的，在这种情况下，解码数据将产生与编码或有损的数据完全相同的数据，在这种情况下，解码数据的数据将丢失一些编码的数据。压缩越高，丢失的数据越多。通常，使用无损编解码器的使用会导致文件比有损失的文件更大。某些编解码器在制作等效质量的视频所需的数据量中比其他编解码器更有效。H.265以同等质量生产的文件小于H.264；但是，执行此操作所需的更复杂的方法通常意味着它们需要更长的时间来编码和解码视频。
神经音频编解码中的学习来源分离
摘要 - 神经音频编解码器通过有效将连续音频信号转换为离散令牌，具有显着高级的音频组合。这些编解码器可以通过对这些令牌进行训练的生成模型来保留高质量的声音，并使复杂的声音生成。但是，现有的神经编解码器模型通常在大型，未分化的音频数据集上进行训练，从而忽略了语音，音乐和环境声音效果等声音域之间的基本差异。这种监督使数据建模复杂化，并为声音发电的可控性带来了其他挑战。为了解决这些问题，我们介绍了源 - 触发性神经音频编解码器（SD-CODEC），这是一种结合音频编码和源分离的新型方法。通过共同学习音频重新合成和分离，SD-Codec明确地将来自不同域的音频信号分配给不同的代码书，以及一组离散表示。实验结果表明，SD-Codec不仅保持竞争性的重新合成质量，而且还得到了分离结果的支持，还证明了潜在空间中不同来源的成功分离，从而增强了音频编解码器中的可解释性，并提供了对音频产生过程的潜在控制。索引术语 - 神经音频编解码器，源分离，表示学习，量化。