O documento compara os codecs G.723.1 e G.729, atualmente utilizado e pretendido para futura migração no Terra Voip. G.723.1 codifica em 30ms com MOS de 3.9 a 5.3kbps, enquanto G.729 codifica em 10ms, oferecendo menor delay e qualidade superior com extensões como G.729b para remover ruídos. O documento recomenda a migração para G.729 devido à sua flexibilidade e melhor qualidade de voz.
This presentation will help you to understand the basic concepts of Natural Language Processing With this you will understand the significance of Natural Language Processing in our daily life
Currently hundreds of tools are promising to make artificial intelligence accessible to the masses. Tools like DataRobot, H20 Driverless AI, Amazon SageMaker or Microsoft Azure Machine Learning Studio.
These tools promise to accelerate the time-to-value of data science projects by simplifying model building.
In the workshop we will approach the AI Topic head on!
What is AI? What can AI do today? What do I need to start my own project?
We do all this using Microsoft's Machine Learning Studio.
Trainer: Philipp von Loringhoven - Chef, Designer, Developer, Markeeter - Data Nerd!
He has acquired a lot of expertise in marketing, business intelligence and product development during his time at the Rocket Internet startups (Wimdu, Lamudi) and Projekt-A (Tirendo).
Today he supports customers of the Austrian digitisation agency TOWA as Director Data Consulting to generate an added value from their data.
This presentation will help you to understand the basic concepts of Natural Language Processing With this you will understand the significance of Natural Language Processing in our daily life
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These tools promise to accelerate the time-to-value of data science projects by simplifying model building.
In the workshop we will approach the AI Topic head on!
What is AI? What can AI do today? What do I need to start my own project?
We do all this using Microsoft's Machine Learning Studio.
Trainer: Philipp von Loringhoven - Chef, Designer, Developer, Markeeter - Data Nerd!
He has acquired a lot of expertise in marketing, business intelligence and product development during his time at the Rocket Internet startups (Wimdu, Lamudi) and Projekt-A (Tirendo).
Today he supports customers of the Austrian digitisation agency TOWA as Director Data Consulting to generate an added value from their data.
How To Interview a Data Scientist
Daniel Tunkelang
Presented at the O'Reilly Strata 2013 Conference
Video: https://www.youtube.com/watch?v=gUTuESHKbXI
Interviewing data scientists is hard. The tech press sporadically publishes “best” interview questions that are cringe-worthy.
At LinkedIn, we put a heavy emphasis on the ability to think through the problems we work on. For example, if someone claims expertise in machine learning, we ask them to apply it to one of our recommendation problems. And, when we test coding and algorithmic problem solving, we do it with real problems that we’ve faced in the course of our day jobs. In general, we try as hard as possible to make the interview process representative of actual work.
In this session, I’ll offer general principles and concrete examples of how to interview data scientists. I’ll also touch on the challenges of sourcing and closing top candidates.
How can we use generative AI in learning products? A rapid introduction to generative AI. Presented at ED Games Expo 2023 at the U.S. Department of Education, September 22, 2023.
Regulating Generative AI - LLMOps pipelines with TransparencyDebmalya Biswas
The growing adoption of Gen AI, esp. LLMs, has re-ignited the discussion around AI Regulations — to ensure that AI/ML systems are responsibly trained and deployed. Unfortunately, this effort is complicated by multiple governmental organizations and regulatory bodies releasing their own guidelines and policies with little to no agreement on the definition of terms.
Rather than trying to understand and regulate all types of AI, we recommend a different (and practical) approach in this talk based on AI Transparency —
to transparently outline the capabilities of the AI system based on its training methodology and set realistic expectations with respect to what it can (and cannot) do.
We outline LLMOps architecture patterns and show how the proposed approach can be integrated at different stages of the LLMOps pipeline capturing the model's capabilities. In addition, the AI system provider also specifies scenarios where (they believe that) the system can make mistakes, and recommends a ‘safe’ approach with guardrails for those scenarios.
Explore the power of ChatGPT, an advanced AI language model, in this SlideShare presentation. Discover how ChatGPT can revolutionize natural language understanding and generation across various applications, from chatbots to content creation, in just a few slides.
ChatGPT IT Powerpoint Presentation SlidesSlideTeam
You can download this product from -
https://www.slideteam.net/chatgpt-it-powerpoint-presentation-slides.html
slideteam.net has the world's largest collection of Powerpoint Templates. Browse and Download now!
Description of this above product -
Chat GPT multitasks by picking up on and naturally expressing more than one aim at a time. Grab our professionally curated ChatGPT IT template. It includes an introduction, advantages, and features of OpenAIs ChatGPT model and discusses the price and availability of its enhanced version, called ChatGPT Pro. Our ChatGPT deck represents the working and architecture of ChatGPT technology, including a large language model and self-attention mechanism. Additionally, it demonstrates the various applications of ChatGPT in several domains, such as education, medicine, research, information technology, advertisement, banking, finance, etc. Our chatbot using GPT-3 PowerPoint presentation represents the three reinforcement learning from human feedback models supervised fine-tuning, reward, and reinforcement learning. Furthermore, it discusses integrating the ChatGPT model into web applications and best practices for successful deployment. Moreover, our ChatGPT integration into the web applications module contains sections about the impact of ChatGPT on social media and artificial intelligence tokens. Lastly, this chatbot using GPT-3 deck comprises a roadmap, a timeline, a 30-60-90 days plan, a checklist to integrate OpenAIs GPT-3 model into web applications and a case study on mental health and ChatGPT collaboration. Get access now.
DALLE-2, which stands for "Multimodal Dialogue-based Language Model with Knowledge-enhanced Transformer-2," is a state-of-the-art language model developed by OpenAI. It is designed to generate textual content that is more diverse, coherent and engaging than the previous generation of language models, such as GPT-3.
DALLE-2 is a large-scale generative model that uses a transformer architecture, similar to GPT-3. However, it is also multimodal, which means that it can generate not only text but also images and sound. This is made possible by integrating a vision and audio encoder network into the language model.
One of the distinctive features of DALLE-2 is its ability to leverage external knowledge to enhance its text and image generation capabilities. It is trained on a vast amount of text and image data, including images from the internet and text from Wikipedia. It also uses a technique called contrastive learning, which allows it to learn the relationship between different modalities.
DALLE-2 is able to generate diverse and coherent text and images that are specific to a particular context or prompt given to it by a user. It can also generate text and images that are similar in style and tone to a given input. For example, if a user inputs a sentence describing a unicorn, DALLE-2 can generate an image of a unicorn, as well as additional text describing the mythical creature.
In terms of its potential applications, DALLE-2 can be used in a variety of fields, including creative writing, content generation for marketing, and virtual assistant technology. It has the potential to revolutionize the field of natural language processing and bring about a new era of AI-powered content creation.
A presentation on AI, Artificial Intelligence.
Intro of the Author
Automation vs AI
What is AI
History& Trends
Framework of Agents
Ethics
Social Economic Implications
Tech adoption for AI ML has been rapidly growing over the globe and ChatGPT is the game changer. Artificial intelligence and Machine learning are uplifting internet era with swift solutions for users. https://www.9series.com/blog/revolutionary-chatgpt/
Unleashing the Google Bard Discover the Revolutionary New Tool How does it Co...i-engage
Bard is a cutting-edge Chatbot Powered by LaMDA Large Language Model for Limitless Text-Based Creativity and Exploration.
This experimental AI by Google offers endless possibilities, from answering queries and generating summaries to crafting diverse forms of content with a simple prompt.
Moreover, Bard serves as your ultimate guide to exploring any topic by condensing information from the internet and suggesting links for further exploration.
“Bard’s an early experiment, it’s not perfect, and it’s gonna get things wrong occasionally,” says Eli Collins, the vice president of research at Google working on Bard.
Como especificar requisitos em metodologias ágeis?Priscilla Aguiar
Apesar deste artigo ter sido produzido descrevendo técnicas de metodologias ágeis, há tópicos que agregam valor e esclarecem dúvidas na descrição de requisitos independente do processo (ágil ou cascata).
Aula sobre Codecs de Vídeo produzida para a disciplina de Animação Digital do curso de Bacharel em Mídias Digitais da Universidade Metodista de São Paulo.
How To Interview a Data Scientist
Daniel Tunkelang
Presented at the O'Reilly Strata 2013 Conference
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Interviewing data scientists is hard. The tech press sporadically publishes “best” interview questions that are cringe-worthy.
At LinkedIn, we put a heavy emphasis on the ability to think through the problems we work on. For example, if someone claims expertise in machine learning, we ask them to apply it to one of our recommendation problems. And, when we test coding and algorithmic problem solving, we do it with real problems that we’ve faced in the course of our day jobs. In general, we try as hard as possible to make the interview process representative of actual work.
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Rather than trying to understand and regulate all types of AI, we recommend a different (and practical) approach in this talk based on AI Transparency —
to transparently outline the capabilities of the AI system based on its training methodology and set realistic expectations with respect to what it can (and cannot) do.
We outline LLMOps architecture patterns and show how the proposed approach can be integrated at different stages of the LLMOps pipeline capturing the model's capabilities. In addition, the AI system provider also specifies scenarios where (they believe that) the system can make mistakes, and recommends a ‘safe’ approach with guardrails for those scenarios.
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Chat GPT multitasks by picking up on and naturally expressing more than one aim at a time. Grab our professionally curated ChatGPT IT template. It includes an introduction, advantages, and features of OpenAIs ChatGPT model and discusses the price and availability of its enhanced version, called ChatGPT Pro. Our ChatGPT deck represents the working and architecture of ChatGPT technology, including a large language model and self-attention mechanism. Additionally, it demonstrates the various applications of ChatGPT in several domains, such as education, medicine, research, information technology, advertisement, banking, finance, etc. Our chatbot using GPT-3 PowerPoint presentation represents the three reinforcement learning from human feedback models supervised fine-tuning, reward, and reinforcement learning. Furthermore, it discusses integrating the ChatGPT model into web applications and best practices for successful deployment. Moreover, our ChatGPT integration into the web applications module contains sections about the impact of ChatGPT on social media and artificial intelligence tokens. Lastly, this chatbot using GPT-3 deck comprises a roadmap, a timeline, a 30-60-90 days plan, a checklist to integrate OpenAIs GPT-3 model into web applications and a case study on mental health and ChatGPT collaboration. Get access now.
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DALLE-2 is a large-scale generative model that uses a transformer architecture, similar to GPT-3. However, it is also multimodal, which means that it can generate not only text but also images and sound. This is made possible by integrating a vision and audio encoder network into the language model.
One of the distinctive features of DALLE-2 is its ability to leverage external knowledge to enhance its text and image generation capabilities. It is trained on a vast amount of text and image data, including images from the internet and text from Wikipedia. It also uses a technique called contrastive learning, which allows it to learn the relationship between different modalities.
DALLE-2 is able to generate diverse and coherent text and images that are specific to a particular context or prompt given to it by a user. It can also generate text and images that are similar in style and tone to a given input. For example, if a user inputs a sentence describing a unicorn, DALLE-2 can generate an image of a unicorn, as well as additional text describing the mythical creature.
In terms of its potential applications, DALLE-2 can be used in a variety of fields, including creative writing, content generation for marketing, and virtual assistant technology. It has the potential to revolutionize the field of natural language processing and bring about a new era of AI-powered content creation.
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History& Trends
Framework of Agents
Ethics
Social Economic Implications
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Unleashing the Google Bard Discover the Revolutionary New Tool How does it Co...i-engage
Bard is a cutting-edge Chatbot Powered by LaMDA Large Language Model for Limitless Text-Based Creativity and Exploration.
This experimental AI by Google offers endless possibilities, from answering queries and generating summaries to crafting diverse forms of content with a simple prompt.
Moreover, Bard serves as your ultimate guide to exploring any topic by condensing information from the internet and suggesting links for further exploration.
“Bard’s an early experiment, it’s not perfect, and it’s gonna get things wrong occasionally,” says Eli Collins, the vice president of research at Google working on Bard.
Como especificar requisitos em metodologias ágeis?Priscilla Aguiar
Apesar deste artigo ter sido produzido descrevendo técnicas de metodologias ágeis, há tópicos que agregam valor e esclarecem dúvidas na descrição de requisitos independente do processo (ágil ou cascata).
Aula sobre Codecs de Vídeo produzida para a disciplina de Animação Digital do curso de Bacharel em Mídias Digitais da Universidade Metodista de São Paulo.
Codec de áudio e vídeo, transcoders e containers multimídiaLeandro Curioso
1 DEFINIÇÃO DE CODEC
2 CODECS DE VÍDEO
3 CODECS DE AUDIO
4 CODECS SEM PERDAS
5 CODECS COM PERDAS
6 BITRATE 7
7 LISTA DE CODECS DE ÁUDIO
8 CONTAINERS MULTIMIDIA
9 LISTA DE CONTAINERS
10 TRANSCODERS
11 REFERÊNCIAS
Published in: Tecnolog
Gestão Estratégica na Adoção de Tecnologias EducacionaisLeonardo Pimenta
O artigo apresenta uma visão panorâmica do desenvolvimento e utilização da tecnologia educacional no Brasil. A título de exemplos ressalta características positivas e negativas de alguns projetos de outros países e faz uma breve comparação com o modelo brasileiro. Progressos feitos na área de tecnologia educacional são também analisados, sobretudo em termos de seu impacto. Na seção final, o autor apresenta algumas colocações das contribuições e deficiências da tecnologia educacional no Brasil. Os resultados não são irrelevantes, mas há fatores limitativos muito grandes, tanto em termos de ideias quanto de instrumentos. O autor aponta, ainda, para a incapacidade do movimento da tecnologia educacional em oferecer soluções concretas para os problemas de quantidade e qualidade do ensino.
JMP206 : Calling Home: Enabling the IBM Sametime Softphone in ST9Keith Brooks
The session Jeremy Sanders and I presented today the IBM Connect 2014 event in Orlando.
Need my help? Contact Keith Brooks via one of the following ways:
Blog http://blog.vanessabrooks.com
Twitter http://twitter.com/lotusevangelist
http://about.me/keithbrooks
For more information on ThinkRite, http://www.thinkrite.com
Detecção e Correcção Parcial de Problemas na Conversão de Formatosandrefsantos
Presentation given at I Workshop Per-Fide, UMinho, about GuardaLivros, an application being developed to detect and resolve problems in simple-text documents to be automatically processed (e.g., bi-text alignment) [PT].
AGENDA
PALESTRA: TV Digital e Analógica
DATA: 21/09/07
ORADORA: Vanessa Lima
REALIZAÇÃO: Linear Equipamentos Eletrônicos S/A
Acesse também: http://www.detel.mg.gov.br/Capacitar_servidores_nunca_e_demais+8
2. 1. Objetivo
Este artigo tem por finalidade apresentar os conceitos gerais sobre
codecs e principalmente traçar um quadro comparativo entre o padrão G.723.1
(atualmente utilizado no “Terra Voip”) e o padrão G.729 juntamente com seus
anexos (codec pretendido para uma futura migração).
2. Introdução aos Codecs
CoDec é o acrômio para coder/decoder em inglês, podendo ser um
dispositivo de hardware ou software que tem por finalidade converter (codificar)
um arquivo de som ou imagem na sua forma original (não comprimida) para uma
forma comprimida e depois realizar o processo inverso.
3. Tipos
Existem dois tipos de codecs:
Sem perdas (lossless, em inglês) - Os codecs sem perdas são codecs
que codificam som ou imagem para comprimir o arquivo sem alterar a
qualidade original. Se o arquivo for descomprimido, o novo arquivo será
idêntico ao original. Esse tipo de codec normalmente gera arquivos
codificados que são entre 2 a 3 vezes menores que os arquivos originais.
São muito utilizados em rádios e emissoras de televisão para manter a
qualidade do som ou imagem. Exemplos desse tipo de codec são o flac,
shorten, wavpack e monkey's audio, para som. Para imagem, HuffYUV,
lossless MJPEG e FFmpeg Video 1.
Com perdas (lossy, em inglês) - Os codecs com perdas são codecs que
codificam som ou imagem, gerando uma certa perda de qualidade com a
finalidade de alcançar maiores taxas de compressão. Essa perda de
qualidade é balanceada com a taxa de compressão para que não sejam
criados artefatos percebíveis. Os codecs com perdas foram criados para
comprimir os arquivos de som ou imagem a taxas de compressão muito
altas. Por exemplo, o Vorbis e o Mp3 são codecs para som que facilmente
comprimem o arquivo de som em 10 a 12 vezes o tamanho original, sem
gerar artefatos significativos. Exemplos de codecs com perdas são o Ogg
Vorbis, MP3, AC3 e WMA, para som. Para imagem, temos o Xvid, DivX,
WMV7, WMV8, WMV9, Theora e Soreson.
3. 4. Codecs Voip
Codecs da família dos codecs com perda, que tem por objetivo diminuir a
taxa de bits sem tirar a qualidade da fala, para isso utiliza algoritmos de
supressão de silêncio, reconhecimento de fala, remoção de ruído ambiente,
entre outros.
Exemplo: AMR, AMBE, CELP, DSS, EVRC, FS-1015 (LPC-10), FS-1016
(CELP), G.711 (a-law and mu-law/u-law), G.722.1, G.722, G.723.1, G.723
(Superseded by G.726), G.726 (ADPCM), G.728 (LD-CELP), G.729 (CS-ACELP)
G.729a, GSM, HILN (MPEG-4 Parametric audio coding), iLBC, IMBE, iSAC,
QCELP, SMV, Speex.
5. Taxa de Bits
A taxa de bits é uma das medidas da qualidade de um arquivo
comprimido como um codec com perda. A taxa de bits representa o tamanho
final desejado para o arquivo e, normalmente, é apresentada como kbits/s.
1 kbit/s significa que, a cada segundo, o codec tem 1000 bits do arquivo
final para utilizar, ou seja, se um arquivo de som tem 8 segundos e é comprimido
a uma taxa de 1 kbit/s, o arquivo final terá 8 kbits ou 1 kbyte. Conclui-se, então,
que quanto maior for a taxa de bits, melhor será a qualidade do arquivo final, já
que o codec terá mais espaço para poder comprimir o arquivo original,
necessitando descartar menos "detalhes" do arquivo.
6. Score MOS
Atribui uma pontuação para qualidade de ligações:
Score Definição Descrição
Um sinal de voz perfeito
5 Excelente gravado em um local
silencioso.
Qualidade de uma chamada
4 Bom telefônica de longa distância
(PSTN)
Requer algum esforço na
3 Razoável
escuta.
Fala de baixa qualidade e
2 Pobre
difícil de entender.
1 Ruim Fala não clara, quebrada.
4. 7. G.723.1
O G.723.1 codifica o sinal em trechos de 30ms, perdendo ainda cerca de
7.5ms para execução do algoritmo, resultando em um delay esperado de 37.5ms
por frame. Música e tons (DTMF e fax, por exemplo) não podem ser
transportados por esse codec, para isso outro codec precisa ser utilizado tal
como G.711.
Este codec foi regulamentado pela ITU-T em 1995, sua principal
característica é a necessidade de uma banda pequena para transportar os
pacotes RTP (cerca de 20kbps), o esforço computacional para executá-lo fica
em torno de 16MIPS ou 2.2 kbytes de RAM para codificar.
O G.723.1 pode operar sob dois tipos de algoritmos:
Multipulse with Maximum Likelihood Quantization (MPC-MLQ)- Realiza a
transmissão a uma taxa de 6.3 kbit/s (24 byte por frame), sem perder
muito em qualidade (MOS 3.9, quase um ligação PSTN a longa
distância).
Algebraic Code Excited Linear Prediction (ACELP) - Realiza a
transmissão a uma taxa mais baixa que o MPC-MLQ, cerca de 5.3 kbit/s
(20 byte por frame), acarretando a uma pequena perda na qualidade
(MOS 3.62) e um maior esforço computacional.
8. G.729
O G.729 codifica o sinal em trechos de 10ms perdendo ainda cerca de
5ms para execução do algoritmo, resultando em um delay esperado de 15ms
por frame. Música e tons (DTMF e fax, por exemplo) não podem ser
transportados por esse codec, para isso outro codec precisa ser utilizado tal
como G.711.
O padrão opera a uma taxa de 8 kbit/s (8 bytes por quadro), no entanto
existem extensões que podem diminuir ou aumentar esta taxa. Utiliza como
algoritmo de codificação e decodificação o CS-ACELP (Conjugate-Structure
Algebraic Code Excited Linear Prediction), uma extensão do ACELP.
Além disso, o presente codec dá suporte a áudio e vídeo conferência.
Desenvolvido pelo consórcio de empresas: France Telecom, Mitsubishi
Electric Corporation, Nippon Telegraph and Telephone Corporation (NTT), e
Université de Sherbrooke, Os direitos intelectuais são propriedade da SIPRO
(http://www.sipro.com/).
8.1 G.729a
Um problema do G.729 é a alta complexidade o algoritmo CS-ACELP isso
leva a necessidade de uma grande força computacional da máquina do usuário
para realizar a codificação (principalmente) dos sinais, para contornar isso foi
criada uma extensão que reduzisse a complexidade do algoritmo o G.729a além
5. de ameniza este problema também tem a capacidade de enviar e receber dados
junto com voz (DSDV).
8.2 G.729b
O G.729b é a implementação de três elementos que tem por objetivo
retirar da entrada sons inúteis, selecionando com critério o que será
transportado, são eles:
VAD (Voice activity detection)- Módulo que tem por finalidade detectar a
voz humana para só assim permitir a transmissão.
DTX (Discontinuous Transmission)- Módulo que detecta ruídos
ambientais eliminando-os da transmissão.
CNG (Confort Noise Generator), Módulo do decodificador que adiciona ao
som do ouvinte um ruído de conforto existem em ligações PSTN.
8.3 G.729c
O G.729c é uma versão do G.729 que utiliza o ponto flutuante, para assim
como o G.729a, reduzir a complexidade do algoritmo CS-ACELP.
8.4 G.729d/e
O G.729d é uma versão do G.729 que realiza uma compressão maior da
taxa de bits (6.4kbit/s), com isso uma menor banda é necessária para realizar a
comunicação, no entanto haverá uma perda na qualidade do sinal.
O G.729e é justamente o inverso do G.729d, ele trabalha com uma taxa
de bits de 11.8kbit/s, melhora a qualidade do sinal e aumenta a banda
necessária.
9. Considerações Finais
Pelo que foi exposto no presente artigo, recomendamos o G.729 por ser
uma solução melhor comparada ao atual codec utilizado pelo Terra Voip, o
G.723.1. Os motivos que nos levam a tomarmos esta posição são:
O G.729 ameniza o grave problema de delay, traço presente em ligações
voip e a mais sentida por usuários acostumados com ligações PSTN, isto devido
a sua implementação trabalhar sobre áreas menores de codificação, 10ms
contra 30ms do G.723.1.
Se pensarmos em qualidade o G.729 em conjunto com seu anexo G.729b
nos dará a segurança de termos ligações com menos ruídos, isto devido aos
módulos VAD/CNG/DTX.
6. Outro ponto positivo encontrado neste codec é que, em composição com
o G.729a teremos a possibilidade que transmitir dados juntamente com o canal
de voz, o que deixará uma lacuna em aberto para futuras alternativas no envio
de dados.
Por fim, se o problema for reduzir a banda de transmissão o G.729d
consegue taxas de transmissão tão baixas quanto o G.723.1, porém ainda
oferecendo todo conforto acima exposto, no entanto recomendamos o G.729 em
composição com o Anexo A e B, cientes de que a qualidade é o principal ponto a
ser alcançado por nossos produtos.
Pelos seus atributos e toda flexibilidade de configuração que só é
encontrada nos codecs da família G.729, o recomendamos para todos os
produtos comercializados pela Viper Serviços em Telecomunicações S/A.