第660章 流量问题2

好意思。

不过也正是有了这些软件开发的经验，张扬才对语言聊天的理解更为深刻。

在开发橙信时，张扬就很敏锐的发现了这个流量问题。

“那说说你的解决办法。”李焕接着对张扬说道。

“其实网络聊天的实质就是采样、量化、编码、压缩以及传输。”聊到专业的话题，张扬反倒更加的轻松，从李焕桌子上抽出纸笔开始了自己的介绍。

对于这些技术，李焕虽然不是特别的懂，可简单的原理还是能理解的。

语音聊天说到底就是通过采集一个人的语言信息转化成数字信息，然后通过网络传输到另一台设备上。

而接收到信息的设备在通过解码，将数字信息又还原成语言信息。

而这整个流程当中，需要耗费流量的就是数字信息的传输。

见李焕听懂之后，张扬接着说道：“采样、量化、编码其实就是一个信号转化的过程，在不考虑传输的情况下，当然采样更加的详细，量化就会更加准确，当然形成的编码也就会更庞大。”

“可我们日常聊天其实根本用不到如此准确的信息，只要算法和模型准确，在压缩过程中准确的抓住语音信息的特点，然后再通过压缩，可以极大的减少流量消耗。”

听到这里，李焕也还能明白，就好比手机拍一张照片，正常情况下，当然像素越高越好，毕竟像素越高，相片的准确度就越高。

可问题是像素越高，相片所需要的存储也就越大，传输和保存的难度也就越高。

为了节约传输成本，就让相片在保证基本特征的情况下更模糊一点。

再直白一点，就是现在微信聊天中是否要发原图的问题。

可原理说起来非常简单，但真的要操作却难度非常的高。

又要保证语音通话的质量，又要尽可能的节约流量，这属于既要又要了。

“那怎么解决呢？”李焕接着问道。

接下来李焕就彻底陷入到听天书的时间，什么现在的语言采集有多少个模型，如何通过优化算法最大程度的节约流量，反正李焕听了半天，每个字他都能听懂，可组合到一起之后，李焕就彻底不懂了。

“那最小能小到多少？”听了半天后，李焕最后向张扬问道。

“我不是特别有把握，毕竟这个算法和模型还要看最后的测试结果。”张扬想了想觉得自己说这话似乎太过模糊，最后鼓起勇气对李焕说道：“如果理想情况下，可以做到每秒消耗3k左右。”

11024kb，也就是说一兆流量能坚持340秒左右，差不多五分钟消耗一兆流量。

而现在的短信差不多要一毛钱一条，五分

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