RADE je neurónový rečový kodek, vďaka ktorému FreeDV prenáša reč na krátkych vlnách zrozumiteľne aj pri veľmi slabých signáloch. V základnom článku o FreeDV sme RADE už predstavili. Tu sa naň pozrieme podrobnejšie: čo stojí v odbornom článku, čím sa líši verzia V1 od V2, čo priniesol FreeDV 2.3.0 a ktoré čísla sú spoľahlivé. Pri viacerých údajoch sa zdroje navzájom líšia. To pri každom z nich uvádzame.
Neurónový? Čo to vlastne znamená?
„Neurónová sieť“ je počítačový program, ktorý nepracuje krok za krokom podľa pevného návodu, ale učí sa z príkladov. Názov pochádza z mozgu, v ktorom sú nervové bunky (neuróny) navzájom prepojené. V počítači ide o hrubé napodobenie: veľmi veľa malých výpočtových staníc, ktoré odovzdávajú čísla ďalej a pritom ich vždy trochu zmenia.
Prirovnanie z kuchyne. Klasický program je ako recept: 200 gramov múky, dve vajcia, desať minút miešať. Niekto všetko vopred vymyslel a počítač to vykoná presne tak. Neurónová sieť je skôr ako učeň, ktorý upečie tisíc koláčov. Po každom pokuse mu niekto povie, ako blízko bol k dobrému výsledku, a on trochu upraví postup. Nakoniec vie piecť koláče bez toho, aby mu niekto diktoval recept. Toto cvičenie sa nazýva tréning.
A „AI“? Umelá inteligencia je zastrešujúci pojem pre programy, ktoré riešia úlohy, pri ktorých by sme inak predpokladali rozum: rozpoznávať reč, opisovať obrázky, písať texty. Neurónové siete sú dnes najdôležitejšou technikou, ktorá za tým stojí. S mysliacou bytosťou to nemá nič spoločné. Sieť rozpoznáva vzory vo veľmi veľkom počte príkladov a uplatňuje ich na nové veci.
Čo to má spoločné s rádiom? Aby sa reč dala poslať cez krátke vlny, treba ju zabaliť do niekoľkých čísel a na druhej strane znova rozbaliť. Zabaleniu sa hovorí kódovanie, rozbaleniu dekódovanie a celému balíku kodek. Doteraz odborníci pravidlá pre to navrhovali ručne, ako recept. Pri RADE časť tejto úlohy preberá neurónová sieť. Podľa odborného článku bola natrénovaná tak, aby zvládla šum a viaccestné šírenie, aké sa na krátkych vlnách vyskytujú.
Časť „autoenkodér“ v názve opisuje princíp: jedna sieť niečo zabalí (encode), druhá to rozbalí (decode) a obe sa spolu cvičia, kým rozbalené čo najviac nezodpovedá originálu, aj keď sa po ceste rušilo. Dá sa to predstaviť ako dvaja priatelia píšuci si listy, ktorí sa dohodnú na tajnom písme, čo zostane čitateľné, aj keď list zmokne.
Neodosiela sa teda samotný zvuk, ale postupnosť čísel. Tvorbu zvuku na prijímacej strane preberá vokodér. Z prichádzajúcich čŕt hlasu (výška tónu, farba zvuku) znova poskladá počuteľnú reč. Pri RADE je to takisto neurónová sieť s názvom FARGAN.
Dôležité je vedieť: takýto systém potrebuje viac výpočtového výkonu než klasický systém digitálnej reči. Preto RADE beží v počítači a nie v rádiostanici. A to, čo sa sieť naučila, sa nedá prečítať ako recept. Či to funguje, sa preto dokazuje testami, ako v odbornom článku.
Čo je RADE
RADE znamená „Radio Autoencoder“. Vyvinuli ho David Rowe (VK5DGR) a Jean-Marc Valin. Ich odborný článok „RADE: A Neural Codec for Transmitting Speech over HF Radio Channels“ vyšiel 10. mája 2025 na arXiv a 26. júla 2025 bol prepracovaný (arXiv:2505.06671). Základná myšlienka: neurónová sieť nahrádza mnohé klasické stupne spracovania signálu. Enkodér preberá črty hlasu (krátkodobé spektrum, výšku tónu, znelosť) a vytvára z nich spojité QAM symboly. Tie sa vysielajú cez krátke vlny pomocou OFDM. Dekodér z nich rekonštruuje črty. Samotnú reč vytvára ML vokodér FARGAN, už nie Codec 2 (freedv.org).
Podľa odborného článku je sieť natrénovaná na šum a viaccestné šírenie. Softvér je pod licenciou BSD-2-Clause (GitHub: drowe67/radae).
Čísla z odborného článku
- Štruktúra: 30 nosných po 50 symbolov za sekundu. Na jeden OFDM rámec pripadá 120 QAM symbolov z troch po sebe idúcich latentných vektorov. Z toho vyplýva dĺžka rámca a algoritmické oneskorenie 120 ms. Črty sa aktualizujú so 100 Hz, latentný vektor s 25 Hz.
- Prahová hodnota: Na čistom šumovom kanáli (AWGN) je reč zrozumiteľná až dole po Eq/N0 = −3 dB.
- Porovnanie so SSB: Pre „spojenie drží“ (30 % chybovosť slov) RADE získava oproti SSB 4 dB, a to v AWGN aj vo viaccestnom kanáli. Pre dobrú kvalitu (5 % chybovosť slov) je to 13 dB.
- Špičkový výkon (PAPR): pod 1 dB. SSB má v odbornom článku priemer približne 8 dB.
- Výpočtová náročnosť: Enkodér a dekodér potrebujú každý približne 1 MB pamäte a 32 MMAC. Vokodér FARGAN pridáva približne 300 MMAC.
K tomu patria dve obmedzenia. Po prvé, merania sa robili automatickým rozpoznávaním reči (Whisper) na 500 vzorkách LibriSpeech, nie normovaným posluchovým testom. Neformálne posluchové testy podľa odborného článku „naznačujú“, že RADE SSB výrazne prekonáva. Po druhé, hodnoty 4 a 13 dB pochádzajú zo simulácií s modelovými kanálmi. To nie je výrok o každej reálnej KV trase.
Porovnanie V1 a V2
Stránka o RADE na freedv.org uvádza pre V1 VF šírku pásma 1500 Hz, citlivosť až približne −2 dB SNR a PAPR približne 4 dB za typickým SSB filtrom. V odbornom článku je naproti tomu PAPR pod 1 dB. Hodnoty opisujú rôzne miesta signálového reťazca a nie sú priamo porovnateľné. Rovnako je odborný článok uvedený v Eq/N0, stránka FreeDV v SNR.
Tabuľka v repozitári na GitHube porovnáva obe verzie:
| RADE V1 | RADE V2 | |
|---|---|---|
| Šírka pásma (99 % obsadené) | približne 2100 Hz (obmedzená SSB filtrom) | približne 860 Hz |
| Nosné | 30 (s pilotnými symbolmi) | 14 (len dáta) |
| Dĺžka rámca | približne 120 ms | približne 40 ms |
Pozoruhodné: pre V1 uvádza freedv.org 1500 Hz, repozitár na GitHube nameraných 2100 Hz s dodatkom „obmedzená SSB filtrom“. Kto toto číslo cituje, mal by povedať, odkiaľ pochádza. Spektrogram SSB, RADE V1 a RADE V2 z rádiového pokusu nájdete na stránke o RADE na freedv.org. Obrázok tu ukázať nemôžeme, pretože tam nie je uvedená licencia.
RADE V2 je podľa freedv.org v beta testovaní. Prenosovú rýchlosť v bitoch za sekundu neuvádza ani odborný článok, ani repozitár. Preto žiadnu neuvádzame.
FreeDV 2.3.0 z 19. mája 2026
Verzia 2.3.0 priniesla podľa MacHamRadio okrem iného:
- Python bol z implementácie RADE odstránený, aby sa zlepšil výkon. Okrem toho sa vrátilo zobrazenie RX frekvencie pre RADE.
- Novinkou sú tlačidlo Tune, diagram SNR v hlavnom okne, RNNoise na potlačenie šumu pri vysielaní a CSV log počutých volacích znakov.
- FreeDV Reporter má filtre pre jednotlivé stĺpce a vie skryť vlastnú stanicu.
- Softvér beží priamo na rádiostaniciach Flex-8000 a Aurora. K dispozícii sú zostavenia pre Windows (Intel/AMD a ARM), macOS (jeden DMG) a Linux ako AppImage pre x86_64 a aarch64 (napríklad Raspberry Pi 5).
Čo potrebujete
- Primerane moderný počítač. Podľa freedv.org potrebuje RADE V1 viac pamäte a výpočtového výkonu než klasický systém digitálnej reči. Beží aj na Raspberry Pi 4 alebo lepšom.
- Windows 10 alebo novší sa považuje za hlavnú platformu, k tomu existujú AppImage pre Linux.
- Rozhranie zvukovej karty k rádiostanici. Na SM1000, ezDV ani na mikrokontroléroch RADE nebeží.
- Rádiostanicu so SSB. SNR squelch vo V1 chýba, dekódovanie sa začne, hneď ako je synchronizácia rámca dostatočne istá.
Predtým, než začnete vysielať: skontrolujte, či druh prevádzky, pásmo a výkon zodpovedajú vašej licencii.
Prednáška na pozretie
Prednášku o RADE pre rádioamatérov odkazuje stránka o RADE na freedv.org. Záznam (AREG, marec 2025) je na YouTube kanáli Marka Jessopa:
Zhodnotenie
Amateur Radio Newsline v novembri 2025 citovala Davida Roweho, podľa ktorého je RADE „the first known real-world deployment of a neural codec“. Je to sebahodnotenie vývojára a nie nezávislý úsudok. Doložené je, že softvér je voľne dostupný, že odborný článok ukazuje v simuláciách zisky oproti SSB a že FreeDV 2.3.0 robí RADE v každodennej prevádzke ovládateľnejším. Otvorené zostáva, ako si V2 povedie v trvalej prevádzke a koľko staníc RADE skutočne používa.
Zdroje
- D. Rowe, J.-M. Valin: RADE: A Neural Codec for Transmitting Speech over HF Radio Channels, arXiv:2505.06671 (v1 10.05.2025, v2 26.07.2025)
- FreeDV: RADE – Radio Autoencoder
- GitHub: drowe67/radae (zdrojový kód, tabuľka V1/V2, BSD-2-Clause)
- MacHamRadio: FreeDV 2.3.0 has been released (19.05.2026)
- Amateur Radio Newsline, 20.11.2025: Neural codec called milestone for digital voice
- YouTube: RADE – Machine Learning for Speech over HF Radio (AREG March 2025 Presentation)
- Wikimedia Commons: File:IC-7300.jpg, Hp.Baumeler, CC BY-SA 4.0
73 – tím oeradio.at
Upozornenie o transparentnosti
Tento článok bol zrešeršovaný a napísaný s podporou umelej inteligencie (Claude, Anthropic). Obsah skontrolovala redakcia oeradio.at a pripravila ho pre rakúsku rádioamatérsku komunitu.
