Langsung ke konten utama

ANALISIS PROSES KERJA KOMPONEN VOIP (VOIP)

 

1.       Digitalisasi Audio:

Langkah pertama dari komponen VoIP adalah digitalisasi suara. Suara manusia dalam bentuk gelombang analog diubah menjadi data digital menggunakan algoritma pengkodean ucapan seperti PCM (Pulse Code Modulation).



2.       Kompresi:

Setelah audio diubah menjadi data digital, langkah selanjutnya adalah mengompresnya untuk mengirimkannya melalui internet dengan lebih efisien. Kompresi audio dapat dilakukan menggunakan algoritme kompresi audio seperti G.729, G.723.1 dan G.711.

3.       Kemasan:

Data audio digital terkompresi kemudian dibentuk menjadi sebuah paket. Setiap paket memiliki header dan footer yang berisi informasi tentang sumber data, tujuan data, dan nomor seri paket.

4.       Pengiriman:

Setiap paket data suara yang terbentuk dikirim melalui Internet menggunakan protokol jaringan seperti TCP (Transmission Control Protocol) atau UDP (User Datagram Protocol).

5.       Penerimaan:

Setelah paket audio dikirim, penerima menerima paket tersebut. Setiap paket audio diuraikan dari format paket menjadi data audio digital, yang dikompresi dan kemudian direkonstruksi menjadi format audio asli menggunakan algoritme decoding audio seperti G.729, G.723.1 dan G.711.

6.       Dekompresi:

Setelah data ucapan didekodekan, langkah selanjutnya adalah mengembalikan data audio ke bentuk aslinya sebelum dikodekan menjadi data digital. Proses ini disebut dekompresi audio.

7.       Rekonstruksi suara:

Setelah proses decoding selesai, data audio diubah kembali menjadi bentuk gelombang analog yang dapat didengar manusia.

Beginilah proses kerja komponen VoIP, yang mencakup berbagai langkah mulai dari digitalisasi suara hingga rekonstruksi suara.

#VoIP, #KomunikasiDigital, #KompresiSuara, #PembentukanPaket, #TCP, #UDP, #DekompresiSuara, #RekonstruksiSuara, #JaringanInternet, #ProtokolJaringan.

ANALISIS PROSES KERJA KOMPONEN VOIP (VOIP)

Muhamad Ainurohman | 22 Maret 2023 | Kota Tegal


Postingan populer dari blog ini

HATI HATI DAPAT INBOX WHATSHAP KERJA PARUH WAKTU

  https://t.me/bliblicenter Scam Bot penipu @C_Caroline1 Website Penipu https://bliwallet.top/#/user https://bliwallet.vip/#/user https://bliwallet.cc/#/user https://prgcompany.com/

Kebutuhan Perangkat VoIP untuk Optimalisasi Komunikasi Bisnis

 Panduan Lengkap Kebutuhan Perangkat VoIP Voice over Internet Protocol (VoIP ) adalah teknologi komunikasi modern yang mengubah cara kita berinteraksi dengan orang lain. Dalam dunia bisnis, perangkat VoIP telah menjadi solusi yang lebih terjangkau dan efektif dalam berkomunikasi dengan pelanggan, mitra bisnis, dan karyawan di seluruh dunia. Namun, dengan beragam pilihan perangkat VoIP yang tersedia di pasar, memilih perangkat yang tepat bisa menjadi tugas yang menantang. Dalam blog ini, kami akan membahas tentang kebutuhan perangkat VoIP dan faktor-faktor yang harus dipertimbangkan sebelum membeli perangkat VoIP . Kami akan membahas berbagai jenis perangkat VoIP yang tersedia, fitur-fitur penting yang harus dipertimbangkan, dan cara mengoptimalkan penggunaan perangkat VoIP Anda. Dengan memperhatikan hal-hal tersebut, Anda dapat memilih perangkat VoIP yang tepat dan memaksimalkan pengalaman komunikasi Anda. Bagi banyak orang, perangkat telepon konvensional sudah menjadi hal ...

Pengertian Master/Slave Architecture Di Hadoop

  Assalamu Alaikum waramatullah wabarokatuh; Hai teman-teman, selamat datang kembali di modul ketiga dari data science and technology series, yaitu modul teknologi dan manajemen big data. Di bagian sebelumnya, kita telah belajar tentang Cluster dan nodes. Di bagian ini kita akan melanjutkan mengenai HDFS dan MapReduce. Sudah siap? Mari kita mulai. Seperti yang sudah saya ceritakan sebelumnya, dua komponen utama dari Hadoop adalah Hadoop distributed file system atau HDFS dan MapReduce. HDFS ini seperti sejarahnya terinspirasi dari GFS atau Google file system dan tujuan dari HDFS adalah untuk mengurusin storage atau penyimpanan data, data ini bisa berupa macam-macam files.  Bagaimana dengan MapReduce? MapReduce ini terinspirasi dari MapReduce algorithm yang dibuat oleh Google. Tujuannya adalah untuk mengurus data processing-nya. Jadi HDFS untuk storage-nya, MapReduce untuk processing. Bagaimana cara kerja Hadoop? Seperti video yang sudah ditunjukan dibagian sebelumnya, kita meng...