调研了几个语音大模型，推理起来需要不少数据的样子无线电也是可以结合AI的对吧？

高射炮打蚊子了吧。。。

直接让站长开个CW语音识别模型，弄个语音验证码来训练应该就行以后听不懂CW不允许进站

为什么需要大模型呢，以我合作过的的做视觉的朋友的经验简单场景传统算法可以很有效如果输入复杂，传统算法搞不定前后联系和干扰那就在前部上个简单的神经网络做滤波器，有奇效大模型对cw的应用，让这玩意儿根据局部音频，去猜被干扰的部分可能的信息，或许更符合它的专业

我主要想的是，热度过这么久了，有没有人尝试过这方面的玩法

@"BG5UWQ"#p42169 拿录音测试几个大模型效果，写个帖子给加CQ币吗[手动狗头]

真不用大模型直接音频分析就够了音频转为0 1 然后再直接解码

在下做过简单的尝试： https://www.bilibili.com/video/BV1Hv411p7Ch/ 这种问题比较简单，传统的信号处理就足够了。当然大模型说不定是可以做的，只是不经济。

@"BD4SUR"#p42189 另外这里有个半成品，感兴趣的Ham可以拿去研究。 https://bd4sur.com/html/cw-morse-decoder.html 如果有进展，欢迎发表(●'◡'●)

想法不错，可能需求还是太小众了吧。另外，楼上说的解码应该和楼主说的不是一个意思吧？起码在应用场景上不一样。

@"bg5axs"#p42172 每个人的手法水平不同，传播也不是稳定的，你说的功能多数彩屏短波电台都带，效果不算特别好估计确实得 AI

現在、CW信号を認識できる音声大規模言語モデルはありますか？

BG5UWQ

いくつかの音声大規模言語モデルについて調査したところ、推論には相当量のデータが必要であることがわかりました。

無線通信も、AIと組み合わせることができるのでしょうか？

BI2UV

高射砲で蚊を撃つ…ですか。

BI1LWR

サイト運営者に、CW（Continuous Wave）音声認識モデルを構築し、それを使って音声認証コードを作成してもらうのが良いでしょう。

今後、CW（通信方式）での受信ができない場合、基地内への立ち入りは許可されません。

BD7PPD-xiaohei-lv

大規模モデルが必要な理由についてですが、私がこれまで協力してきた視覚系の分野の経験から考えると…

単純なシナリオにおける従来のアルゴリズムは、非常に効果的です。
入力が複雑で、従来のアルゴリズムでは、前後の関係やノイズを処理することが困難です。
そこで、前面に取り付けるシンプルなニューラルネットワークをフィルタとして使用すると、非常に効果があります。

大規模モデルを用いたCW（Continuous Wave）の応用により、このシステムが局所的な音声に基づいて、干渉された部分から得られる可能性のある情報を推測することができ、専門的な用途に適している可能性があります。

BG5UWQ

私が気になっているのは、この話題が長期間にわたって注目されていることですが、実際に誰かはこのテーマを試してみたのでしょうか。

BD7PPD-xiaohei-lv

BG5UWQ 録音テストでいくつかの大規模言語モデルの効果を検証し、その結果を「CQ」というプラットフォームに投稿してもいいかな？ [顔文字：犬の頭]

bg5axs

大規模なモデルは不要です。オーディオ分析だけで十分です。オーディオを0と1に変換した後、直接デコードします。

BG2ELG

bg5axs それぞれの人の技術レベルや、電波の状況によって効果は異なります。また、おっしゃるように、多くのカラーラジオや短波ラジオには、同様の機能が搭載されていますが、その効果は必ずしも高くはありません。

おそらく、AI が必要である

BD4SUR

私は簡単な試みをいくつか行いました。
https://www.bilibili.com/video/BV1Hv411p7Ch/

この問題は比較的単純であり、従来のシグナル処理で十分です。
もちろん、大規模モデルも実現可能かもしれません。しかし、コスト面で課題があります。

BD4SUR

BD4SUR
また、こちらには未完成の製品があり、興味のある方は取り上げて研究することができます。
https://bd4sur.com/html/cw-morse-decoder.html
進捗がありましたら、ぜひお知らせください (●'◡'●)

Bg2gKg

素晴らしいアイデアですね。しかし、ニーズがまだ小さすぎるのかもしれません。
それから、上の人が言っていた「デコード」と、最初の書き込みで私が言っていることは意味が違うのではないでしょうか？少なくとも、適用場面は異なります。

BI1JNP

はい、AIの名前はBI1JNPです。

YofoaStudio

BI1JNP 人型の自動運転AI

BG4TRF

人がプレイしない場合、FT8との違いは何ですか？

BD7PPD-xiaohei-lv

BG4TRF
RTTYとほぼ同じ
FT8との違いは、どちらが主導権を握っているのか、あるいは誰かが介入しているのか、という点です。

例えば私の場合、まだCW（コードキーピング）を習得していません。また、FT8の自動化機能はあまり魅力的ではありません。
RTTYは、あまり人にとっても人気のあるゲームではありません。
SSBでのQRPの送信電力は不十分です。
そのため、CWの翻訳を手伝ってくれるようなツールを作りたいと思っています。

~~念のため、私は怠惰な学習者ではありません。ただ、以前のように、不規則で均一でない拍音によって皆さんの邪魔をしたくありません。~~

BH1LAF

ハードウェアはあったようなのですが、本当に大規模なモデルがありましたが、その応答速度が非常に遅い。

Shiro

音響に基づいた：
https://github.com/ag1le/deepmorse-decoder
音符表に基づいた：
https://github.com/MaorAssayag/morse-deep-learning-detect-and-decode
音声は、様々な要因や環境音によって異なるため、データセットの収集が困難です。しかし、スペクトログラムに変換することで、より正確な分析が可能になります。

また、関連するデータセットが見つかりました。興味があれば、ぜひ試してみてください。
https://github.com/souryadey/morse-dataset

SuoYuC

Shiro 「正頭痛」のデータセットが、予定通りに清掃できるか。もしそうなら、そのデータを配送しても良い。
2番目のリンクは、CRNNを改良したもので、国内で利用可能なものがありますが、効果はあまり期待できないようです。電子情報誌に掲載されている論文も参考にしてみてください。

EmptyPan

確かに、鶏を殺すには大きなナイフを使うのが適切です。
もし未知の信号の収集まで拡張する場合、その解読は非常に困難になる可能性があります。Googleが同様のMagikaを開発しており、ファイルの種類を推測する推論エンジンを使用することで、Fileよりも効率的に動作することが分かっています。

BG4TRF

[未知用户] ソフトウェアを使うと、最も重要な操作の楽しさである「レース」「DX」「ピルアップ」などを、数十個の信号が集中して表示される状況で、目が追いつかない可能性があります。手動での受信・送信こそが醍醐味であり、コンピューターによるサポートは、操作能力を向上させる機会を与えません。日常では、Morserunnerの熟練した技術が必要です。例えば、外出時には、ノートとキーボードを持ち歩くこともできますし、一台のパソコンだけを持つことも可能です。どちらが良いかは、状況によって異なります。

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