Het wordt geprezen als een mijlpaal in de langverwachte evolutie van spraakkwaliteit voor landmobiele radiosystemen – het gebruik van een adaptief neuraal netwerk dat traditionele signaalverwerking vervangt.
Een mijlpaal in de digitale spraak werd aangekondigd tijdens de recente akoestiek- en spraakconferentie in Californië, toen David Rowe VK5DGR van het FreeDV Project een paper presenteerde over een neuraal netwerk dat traditionele signaalverwerking vervangt door machine learning.
In een recent bericht op de FreeDV-website noemde David de ontwikkeling: “de eerste bekende implementatie van een neurale codec in de praktijk – een belangrijke mijlpaal waar de amateur-radiogemeenschap trots op kan zijn.” Hij en programmeur Jean-Marc Valin presenteerden de details aan aanwezigen op de conferentie van de IEEE Signal Processing Society, waar David zei dat het goed ontvangen werd.
In plaats van de vaste algoritmen van traditionele digitale spraak, maakt de FreeDV Radio Encoder, bekend als RADE V1, gebruik van volledig adaptieve machine learning, wat resulteert in een resultaat van hogere kwaliteit, ontwikkeld met behulp van opensourcesoftware.
In een gastbijdrage aan de website van Amateur Radio Digital Communications in oktober merkte David op dat de technologie “een ongekende spraakkwaliteit en robuustheid biedt voor VHF/UHF landmobiele radiotoepassingen.” Het FreeDV-project heeft dit werk uitgevoerd met subsidie van ARDC.