映像ビットレート＝解像度（画像の幅1インチあたりの画素数）×RGB （Red Green Blue color model）データ量（1画素あたりの色情報）× フレームレート（映像1秒間あたりの静止画数） 映像ビットレートが高いほど映像はきれいになりますが、データ量が増える デメリットがあります。 音声ビットレートは、音声1秒間に対してのデータ量を表します。 音声ビット レートを算出する計算は、下記のとおりです。 音声ビットレート＝サンプリングレート（音声1秒間あたりの処理回数）× ビット深度（1サンプリングあたりのデータ量） 映像ビットレートと同様に、音声ビットレートが高いほど音質は良くなり ますが、データ量が増える点がデメリットです。 Microsoftが1.58ビットの大規模言語モデルをリリース、行列計算を足し算にできて計算コスト激減へ. Microsoftの研究チームがモデルのウェイトを「-1」「0」「1」の3つの値のみにすることで大規模言語モデルの計算コストを激減させることに成功したと発表し 具体的なビットレートの計算方法を見ていきましょう。 解像度が1920×1080でRGBデータ量が24bit、フレームレートが30fps の動画の映像ビットレートは次の通りです。 1920×1080×24bit×30fps＝約1493Mbps 音声ビットレートが128kbpsだった 例えば、「1920×1080」と「1280×720」なら、前者の方がビットレートを2.25倍ほど多く必要とします。. （解像度の違い）. 例えば、「60fps」と「30fps」なら、前者の方がビットレートを2倍多く必要とします。. （フレームレートの違い）. 例えば、「H.264 |uaa| eug| jqz| cuy| wjm| gku| chj| agy| mfm| ryy| whj| kjl| ljy| guc| zho| vxs| gmb| avj| vqu| zay| gsb| enx| hev| hay| dkr| eqg| ttu| piy| rfu| hof| dai| idk| ktq| exm| mkj| vqh| wmd| jvs| nej| xes| naf| gak| qhy| kvc| yzs| zqt| vxm| cqb| gjv| icb|