Klassische Digital Signal Processing (DSP)-Filter in Transceivern wie dem Icom IC-7300 oder externen Einheiten stoßen bei solchen hochkomplexen, nicht-periodischen Geräuschen schnell an ihre Grenzen. Genau hier setzt eine spannende Entwicklung an: RM Noise.
Was ist RM Noise? Das Prinzip hinter der Cloud-KI
RM Noise ist eine Software, die eine KI-gestützte Echtzeit-Rauschunterdrückung für SSB-Sprach- und CW-Signale ermöglicht. Das Besondere an diesem Ansatz ist die Client-Server-Architektur:
- Lokaler Client: Ein Windows-Client erfasst das Audiosignal (vom Funkgerät oder SDR) und leitet es über das Internet weiter.
- Cloud-Verarbeitung: Die rechenintensive KI-Filterung findet nicht auf dem Heimanwender-PC statt, sondern auf zentralen Servern (u.a. in den USA, der Schweiz und Singapur).
- Rückstrom: Das gereinigte Audiosignal wird in Echtzeit an den Anwender zurückgestreamt.
Über einen zentralen Schieberegler lässt sich die Filterstärke bequem von 0 bis 100 % einstellen.
Der Kompromiss: Die Latenz
Der Clou des Cloud-Computings hat allerdings einen Haken – die Latenz. Anwender berichten von einer typischen Verzögerung von rund 300 Millisekunden. Während das im normalen SSB-Sprechfunk gut tolerierbar ist, kann es bei schnellem CW-Betrieb (Full-Break-In / QSK) oder im Contesting durchaus störend wirken.
Maschinelles Lernen im Funkalltag
Die KI hinter RM Noise wurde mit großen Datenmengen trainiert, um menschliche Sprache und CW-Signale präzise von Störgeräuschen zu trennen. Das Geniale daran: Die Community hilft mit.
Da Störquellen an jedem Standort einzigartig sind, können Funkamateure eigene Rauschproben (ohne Sprache, CW oder Sinuswellen, mind. 30 Minuten lang) auf der Projektwebseite einreichen. So wird das Modell mit jeder Einsendung robuster.
Erfahrungen aus der Praxis
In der Praxis zeigt die Software beeindruckende Ergebnisse: Anwender berichten, dass zuvor unbrauchbare Signale (z. B. ein S1-Signal in einem heftigen S9-Rauschpegel) plötzlich glasklar kopierbar werden. Auch die Hörermüdung sinkt drastisch.
Dennoch gilt wie so oft: Viel hilft nicht immer viel. Wer den Schieberegler zu aggressiv aufdreht, läuft Gefahr, auch extrem schwache, direkt am Rauschpegel liegende Nutzsignale wegzufiltern.
Einordnung: Wo steht RM Noise im Technologie-Vergleich?
- Integrierte DSP-Transceiver & externe Hardware: Arbeiten nahezu latenzfrei und autark, scheitern aber oft bei extremen, nicht-stationären Störungen.
- Lokale KI-Software: Benötigt meist eine leistungsstarke Grafikkarte (GPU) im eigenen PC, arbeitet dafür aber lokal und ohne nennenswerte Latenz.
- RM Noise (Cloud-KI): Liefert eine überlegene Filterleistung bei komplexem Elektrosmog, ist jedoch von einer stabilen Internetverbindung und Serververfügbarkeit abhängig.
Fazit
RM Noise ist kein kompletter Ersatz für klassische DSP-Filter, sondern eine faszinierende und vor allem kostenlose Ergänzung – insbesondere für SDR-Setups oder ältere Funkgeräte. Wer unter starkem lokalem QRM leidet, findet hier ein mächtiges Werkzeug, um den Hörkomfort massiv zu steigern.
Weiterführende Links & Quellen
- Offizielle Projektwebseite: ournetplace.com/rm-noise
- Dokumentation & Anleitung: Dokumentation
- Demos & Videos: Videos
- Open-Source-Basis (RNNoise): GitHub - xiph/rnnoise
- Erfahrungsbericht (DL9NBJ): DL9NBJ Testbericht
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