Desde hace casi 30 años, este tipo de archivo se ha consolidado como el favorito de Internet, porque permite alta calidad sin ocupar un espacio muy grande, lo que es ideal para una navegación inestable o para permitir un uso ideal de la web sin problemas de carga.
Para llevar a cabo este desarrollo el objetivo se está apoyando en inteligencia artificial para entrenar redes neuronales para que entiendan la forma en que se construye el audio, luego se recrea y reproduce con la misma calidad, pero en menos espacio que el original.
La idea es lograr una tasa de compresión de aproximadamente 10 veces en comparación con MP3 a 64 kbps, sin pérdida de calidad.
Today we’re sharing some of our latest progress on AI-powered hypercompression of audio. Our researchers achieved ~10x compression rate vs. MP3 at 64 kbps with no quality loss — the first time this has been done with 48 kHz sampled stereo audio ➡️ https://t.co/wEncd6rAbP
— Meta AI (@MetaAI) October 25, 2022
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El funcionamiento de este proceso se realiza en tres pasos, para tomar el audio y llevarlo a un formato más pequeño: el codificador toma los datos sin comprimir y los transforma en una representación de mayor dimensión y menor velocidad de fotogramas, el cuantificador comprime esta representación al tamaño que proponemos. Este paso está entrenado para proporcionar el tamaño deseado mientras se preserva la información más importante para reconstruir la señal original. Esta representación comprimida es lo que se almacena en el disco o se envía a través de la red. Es el equivalente al archivo .mp3 y el decodificador es el último paso. Aquí, la señal comprimida se vuelve a convertir en una forma de onda lo más parecida posible a la original.
Todo este proceso permite comprimir y descomprimir audio en tiempo real con reducciones de tamaño de última generación, con lo que buscan varios objetivos, como crear llamadas más rápidas y mejorar las condiciones al conectarse a redes deficientes, además de entregar más experiencias fáciles de usar. cómodo en el metaverso sin requerir grandes conexiones.
Esto también supondría que habría que mejorar los chips de audio y vídeo de teléfonos y ordenadores para adaptarse a esta tecnología, que les permitirá consumir menos energía.
