الشبكات العصبية وSDR: بناء نظام للتعرف على الكلام في GNU Radio بأيديكم

يشهد عالم الراديو الهاوي وتطوير الراديو المعرّف بالبرمجيات (SDR) ظهور إمكانات جديدة ومثيرة باستمرار. ومن هذه الإمكانات دمج الشبكات العصبية الحديثة في معالجة الإشارات وتحليلها. في هذا المقال نستعرض كيف يمكن استخدام GnuRadio، وهي منصة قوية لتطوير أنظمة SDR، مع الشبكة العصبية Whisper.cpp للتعرف على الكلام.

قبل الانتقال إلى الدمج الفعلي، لا بد من التعمّق قليلًا في أساسيات العمل مع GnuRadio. نبدأ بتجارب مخبرية أساسية تتناول دراسة المولّدات والمرشّحات، إضافة إلى التضمين السعوي والتضمين الترددي. يساعدنا ذلك على فهم إمكانات المنصة ومبادئ معالجة الإشارات بصورة أفضل. بعد ذلك ننشئ مسجّلًا صوتيًا بسيطًا قادرًا على تسجيل الصوت بصيغة WAV، ويشكّل هذا المشروع نقطة الانطلاق لبقية العمل.

الهدف الرئيسي من المقال هو إنشاء كتلة خاصة لـ GnuRadio تؤدي وظيفة التعرف على الكلام اعتمادًا على الشبكة العصبية Whisper.cpp. Whisper شبكة عصبية حديثة طوّرتها شركة OpenAI، وتحقق نتائج لافتة في مجال التعرف على الكلام. أما Whisper.cpp فهو نسخة من Whisper مكتوبة بلغة C++ ومحسّنة للعمل على منصات متعددة، بما فيها الأنظمة المدمجة. ويتيح استخدام Whisper.cpp تنفيذ التعرف على الكلام محليًا، دون الحاجة إلى إرسال البيانات إلى خادم بعيد.

بعد إنشاء كتلة التعرف على الكلام، ندمجها في المسجّل الصوتي، فيصبح بإمكاننا تسجيل الصوت وتحويله تلقائيًا إلى نص في الوقت نفسه. كما نضيف هذه الكتلة إلى مستقبل FM لنتمكن من التعرف على الكلام المبثوث عبر الراديو. ويفتح ذلك آفاقًا واسعة لمراقبة البث الإذاعي وتحليل المعلومات المرسلة.

يفتح دمج الشبكات العصبية في أنظمة SDR آفاقًا جديدة لمعالجة الإشارات وتحليلها. والتعرف على الكلام ليس سوى مثال واحد. فيمكن استخدام الشبكات العصبية في تصنيف الإشارات، واكتشاف الحالات الشاذة، وتحسين جودة الاتصال، وحل مهام أخرى كثيرة. وهذا يتيح بناء أنظمة SDR أكثر ذكاءً وكفاءة.

وفي الختام، يمثّل دمج الشبكات العصبية، مثل Whisper.cpp، في GnuRadio اتجاهًا واعدًا لتطوير تقنيات SDR. فهو يتيح بناء أنظمة قوية ومرنة لمعالجة الإشارات وتحليلها، ويفتح إمكانات جديدة أمام هواة الراديو والباحثين والمطورين.