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Lyra?是一種高質量、低比特率的語音編解碼器，即使在最慢的網絡上也可以進行語音通信。為此，它應用了傳統的編解碼器技術，同時利用機器學習 (ML) 的進步和在數千小時數據上訓練的模型來創建壓縮和傳輸語音信號的新方法。
Lyra 的架構分為兩部分，編碼器和解碼器。當有人對著手機說話時，編碼器會從他們的語音中捕捉獨特的屬性。這些語音屬性，也稱為特征，以 40ms 為單位提取，然后壓縮并通過網絡發送。解碼器的工作是將這些特征轉換回音頻波形，以便通過電話聽筒播放出來。將特征解碼回波形的過程是通過生成模型（Generative models）處理的，生成模型是一種特殊類型的機器學習模型，非常適合從有限的特征中重新創建一個完整的音頻波形。Lyra架構與傳統的音頻編解碼器非常相似，幾十年來，傳統的音頻編解碼器已經構成了互聯網通信的主干。這些傳統的編解碼器是基于數字信號處理（DSP）技術，而 Lyra 的關鍵優勢來自于生成模型重建高質量語音信號的能力。
Lyra 的代碼是用 C++ 所編寫的，以提高速度、效率和互操作性，使用 Bazel 構建框架和 GoogleTest 框架進行徹底的單元測試，并基于 Apache 許可協議進行分發。
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