Künstliche Intelligenz
30 Jahre MP3: Als die Musik ins Internet kam
Dieser Artikel erschien zuerst 2020 auf heise online. Wir veröffentlichen ihn in leicht aktualisierter Form zum 30. Jubiläum von MP3 erneut.
Das mit den Jubiläen in der Technik ist knifflig – denn meist gibt es gleich mehrere Termine, die als Geburtstag in Frage kommen. So ist es auch bei MP3: Für nach ihrem Verfahren eingedampfte Audiodateien legten die Projektbeteiligten beim federführenden Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS) am 14. Juli 1995 nach interner Abstimmung „.mp3“ als Dateiendung fest. Im Hause hießen die Files bis zu diesem Zeitpunkt „.bit“. Aber fixiert wurde das ausgefuchste und von einigen gar als überkomplex gescholtene System schon auf dem MPEG-Meeting vom 2. bis 6. November 1992 in London. Die Entwicklungsgeschichte reicht gar bis in die 1970er zurück – die „Schwangerschaft“ währte also mehr als ein Jahrzehnt.
MP3 ist die Kurzform von MPEG 1/Layer III – die Abkürzung MPEG (Empeg gesprochen) steht für „Moving Picture Experts Group“. MPEG befasste sich mit Verfahren zur Datenreduktion von Bildern und musste sich daher auch für den Ton etwas einfallen lassen. Ziel: Die vergleichsweise hohe Datenrate von per PCM (Pulse Code Modulation) digitalisierten Audiosignalen auf Mengen eindampfen, die digitalen Hörfunk ermöglichen oder den Einsatz auf Datenträgern, die weniger Kapazität haben als die CD.
Daran forschte man an vielen Stellen der Welt – Sony tüftelte für seine MiniDisc an Atrac, Dolby an AC-1, dem Vorläufer des später als Dolby Digital vermarkteten AC-3. Alleine in Deutschland und den Niederlanden gab es anfangs drei Lager: Die erste Gruppe entstand um Philips und das Münchner Institut für Rundfunktechnik (IRT) und werkelte an einem „Musicam“ genannten System. Zunächst als Einzelkämpfer war Karlheinz Brandenburg unterwegs, der an der Universität Erlangen Möglichkeiten erforschte, subjektiv klangneutral die Datenflut digitaler Tonsignale zu bändigen. „Wir wollten das Signal so speichern, dass es alles enthält, was vom Innenohr an die Nervenbahnen weitergegeben wird“, sagt Brandenburg im Gespräch mit heise online. Team Drei bildete sich mit Detlef Krahé an der Universität Duisburg und Ernst F. Schröder von Thomson (damals Telefunken, heute Technicolor). Letztlich waren es Team 2 und 3, deren Arbeit in MP3 mündete.
Patent verweigert – „Das kann nicht funktionieren!“
Brandenburg handelte im Auftrag: Sein Doktorvater, Professor Dieter Seitzer, später Gründer des Fraunhofer IIS, hatte in den 1970ern den Gedanken, Musik übers aufkommende ISDN-Telefonnetz in Hi-Fi-Qualität zu verbreiten. Er wollte sich erste Ideen schützen lassen – das Patent wurde aber zunächst nicht erteilt, weil die Prüfer der Ansicht waren, nach dem Stand der Technik könne man mit den angepeilten Bitraten keine Musik übertragen. Daraufhin fand Seitzer in Karlheinz Brandenburg den Doktoranden, der sich des Themas annahm. Recht bald wechselte Brandenburg ans gerade gegründete IIS, wo eine Gruppe unter Leitung von Professor Heinz Gerhäuser weiterforschte.

(Bild: K. Fuchs/Fraunhofer IIS)
Anfangs bremste alle Forscher die verfügbare Rechenleistung – unter Umständen dauerte es Stunden, bis man ein Klangbeispiel mit den jeweils geforderten Parametern codiert hatte. In Europa nahm die Technik mit der Vergabe des EU-Projekts 147 („Eureka“) Fahrt auf, das dem digitalen Rundfunk in der EU zum Durchbruch verhelfen sollte. Gleichzeitig waren die ersten Echtzeitsysteme verfügbar, die die Forschung wesentlich beschleunigten. 1988 gründete sich MPEG, nach diversen Hörtests kam zuerst MPEG 1/Layer I als abgespeckte Musicam-Variante auf der längst vergessenen digitalen Compactcassette (DCC) kurzzeitig zum Einsatz.
Lange Durststrecke
MPEG 1/Layer II ist die etwas komplexere Musicam-Variante. Sie ist bei SD-Digital-TV und -Radio via Kabel und Satellit der Standard und wird fürs terrestrische Digitalradio DAB (Digital Audio Broadcast) genutzt. In Deutschland konnte sich das erste DAB aber nicht durchsetzen. Das gelang erst ab 2011 mit DAB+, dessen Codec auf AAC basiert (Advanced Audio Coding). MPEG 1/Layer III – eben MP3 – fußt auf der Thomson-/Fraunhofer-Entwicklung ASPEC (Adaptive Spectral Perceptual Entropy Coding) und der modifizierten diskreten Cosinustransformation (MDCT). Letztere ist eine der MP3-Schlüsseltechnologien – sie kam ins System, nachdem 1988 die Uni Hannover mit Hans-Georg Musmann und Bernd Edler zum Projekt gestoßen war.
Während Layer II im Rundfunk das Rennen machte, hatten die Teams um Thomson und Fraunhofer erst das Nachsehen. Doch die Geduld zahlte sich aus. Thomson-Mann Schröder sagte heise online: „Brandenburg hatte Weitsicht und Durchhaltevermögen.“ Er suchte nach Anwendungen abseits des klassischen Rundfunks und setzte auf die schnell wachsende Rechenleistung von PC-Prozessoren.
Dann passierten mehrere Dinge nahezu gleichzeitig: ITT-Intermetall (heute Micronas) lieferte mit dem MASC 3500 den ersten Einchip-Signalprozessor, der sich als MP3-Decoder programmieren ließ. Das – gescheiterte – digitale Satellitenradio „Worldspace“ setzte auf MP3 als Codec, die US-Firma Telos Systems baute auf MP3-Basis Technik für die Zuspielung von Außenübertragungen zu Rundfunkstudios. Brandenburg: „Deren Gründer Steve Church, hat uns Tipps gegeben, wir wir MP3 vermarkten können. Unter anderem sagte er uns: ‘Schaut Euch das Internet an!’‟
Künstliche Intelligenz
Segway Ninebot E3 Pro Test: E-Scooter mit Blinker & Vollfederung für unter 400 €
Der Segway Ninebot E3 Pro ist ein guter Einsteiger-E-Scooter mit 368 Wh Akku, 55 km Reichweite und einem ordentlichen Preis-Leistungs-Verhältnis.
Segway dominiert den deutschen E-Scooter-Markt seit Jahren. Mit der E-Serie zielt der Hersteller auf Pendler ab, die einen günstigen Begleiter für den täglichen Arbeitsweg suchen. Der Ninebot E3 Pro positioniert sich als Einsteiger-E-Scooter und übertrifft seinen kleinen Bruder E3 durch einen größeren 368-Wh-Akku gegenüber 276 Wh. Außerdem steigt die angegebene Reichweite auf 55 km, während das Gewicht mit 17,9 kg nur minimal höher liegt.
Gegenüber der Vorgänger-E2-Serie bringt der E3 Pro einen Hauch mehr Leistung mit: 800 Watt Peak-Power statt 750 Watt sorgen für zügigere Beschleunigung. Unser Testsieger Segway Ninebot Max G3 (Testbericht) bietet mit einem 2000-Watt-Motor deutlich mehr – kostet aber auch mehr als doppelt so viel. Für 400 Euro bei Amazon richtet sich der E3 Pro an preisbewusste Einsteiger und Pendler. Ob das Gesamtpaket überzeugt, zeigt unser Test.
Aufbau, Optik & Verarbeitung
Der Aufbau des Segway Ninebot E3 Pro gestaltet sich erfreulich einfach. Der E-Scooter kommt vormontiert, nur vier Schrauben müssen den Lenker fixieren. Das Auspacken und die Montage dauern unter zehn Minuten. Danach muss das Gerät ans Netz, erst dann schaltet es sich ein. Wie bei Ninebot üblich, folgt der Registrierungszwang über die App, bevor Firmware-Updates installiert werden.
Optisch zeigt sich der überwiegend matt-graue E3 Pro minimalistisch und modern. Rote, spacige Ringelemente an den Federn setzen Akzente, das rote Bremskabel verschwindet elegant in der Lenkstange und tritt weiter unten wieder aus. Der rote Segway-Schriftzug auf dem Trittbrett komplettiert das Design. Die Optik wirkt premium für diese Preisklasse.
Die Verarbeitung übertrifft die meisten günstigeren Modelle. Schweißnähte sind nicht sichtbar, das IPX5-Chassis und der IPX7-geschützte Akku trotzen Regen. Die 10-Zoll-Reifen mit 2,5 Zoll Profilbreite sehen robust aus. Aufgeklappt misst der E3 Pro etwa 117 × 56 × 124 cm.
Ein Schwachpunkt zeigt sich beim Lenker: Er wackelt etwas, was sich auch durch Anziehen der Schrauben nicht beheben lässt. Das beeinträchtigt das Fahrgefühl, ist aber kein Sicherheitsrisiko.
Segway Ninebot E3 Pro Bilder
Lenker & Display
Der Klappmechanismus des E3 Pro verdient Lob. Er ist robust, einfach und lässt sich praktischerweise nur mit dem Fuß bedienen – ohne Bücken oder Handeinsatz. Der Hebel rastet sicher ein und hält fest. Das Falten dauert nur wenige Sekunden. Im gefalteten Zustand schrumpft der E-Scooter auf kompakte 124 × 56 × 45 cm.
Das 3-Zoll-TFT-Display zeigt Geschwindigkeit, Akkustand und Fahrmodi klar an. Bei direkter Sonneneinstrahlung spiegelt das Displayglas jedoch stark. Die Bedienung am E-Scooter ist selbsterklärend.
Die Beleuchtung umfasst helle vordere und hintere LED-Lichter. Das Frontlicht lässt sich aber nicht in der Höhe anpassen. Das Rücklicht leuchtet beim Bremsen zusätzlich auf. Ein Dämmerungssensor fehlt – die Beleuchtung muss manuell geschaltet werden. Helle Blinker an den Lenkerenden erhöhen die Sicherheit, zusätzliche Heckblinker gibt es nicht.
Fahren
Das Fahren mit dem Segway Ninebot E3 Pro ist auf Asphalt smooth und agil. Die duale Elastomerfederung dämpft Vibrationen effektiv und macht auch Feldwege gut befahrbar. Die Beschleunigung ist für diese Preisklasse zügig, die Reifen greifen gut. Das Handling ist präzise, wird aber durch den etwas wackeligen Lenker leicht schwammig.
Das breite, rutschfeste Trittbrett bietet sicheren Stand. Der Lenker liegt gut in der Hand, die Höhe passt für Fahrer zwischen 1,70 und 1,90 Meter. Die maximale Belastung von nur 100 kg schließt schwerere Fahrer aus – hier bieten Konkurrenzmodelle oft mehr.
Der Motor leistet nominal 400 Watt, in der Spitze 800 Watt. Er sitzt im Hinterrad, beschleunigt schnell auf 20 km/h und arbeitet leise. Für die Preisklasse ist er recht stark, schwächelt aber bei Hügeln. Modelle wie der F2 Pro bieten deutlich mehr Kraft.
Die Bremskombination aus vorderer Trommelbremse und hinterem E-ABS greift gut dosierbar zu. Bei Vollbremsungen blockiert nichts, auch auf Schotter nicht. Aus 20 km/h stoppt der E3 Pro sicher, Scheibenbremsen würden aber direkter und beherzter zugreifen.
App
Die Segway-Ninebot-App ist zwingend erforderlich und will vor der ersten Nutzung eine Registrierung. Gegenüber der umfangreichen App des G3 Max ist sie deutlich eingeschränkt. Die vier Fahrmodi Eco, Standard, Sport und Gehmodus lassen sich über die App steuern. Nutzer können die Startgeschwindigkeit zwischen 3, 4 und 5 km/h wählen und Rekuperationsoptionen anpassen.
Die App zeigt Reichweite und Fahrstatistiken an, kann einen Code zum Entsperren aktivieren und spielt Firmware-Updates over-the-air ein. Apple Find My trackt den E-Scooter. Die Segride-Stabilitätsfunktion verbessert das Handling. Premium-Features wie Navigation gibt es nicht.
Segway Ninebot E3 Pro Screenshot
Akku
Der 36-Volt-Akku bietet 368 Wh Kapazität und ist IPX7-geschützt. Segway verspricht theoretisch 55 km Reichweite. Realistisch sind bei 80 kg Fahrergewicht und gemischtem Gelände etwa 35 km möglich. Der Akku ist fest eingebaut, ein geplanter Range-Extender ist bisher nicht verfügbar.
Preis
Der Segway Ninebot E3 Pro kostet knapp 400 Euro bei Amazon. Wer weiter sparen will, greift zum Segway Ninebot E3 mit etwas kleinerem 276-Wh-Akku für 360 Euro.
Fazit
Der Segway Ninebot E3 Pro ist ein solider Einsteiger-E-Scooter, der seine Zielgruppe der Pendler gut bedient. Die Verarbeitung überzeugt, der einfache Klappmechanismus und das geringe Gewicht von 17,9 kg bieten ihn für den Transport in S-Bahn oder Auto an. Die duale Federung sorgt für Komfort auch abseits perfekter Straßen.
Der 800-Watt-Motor bietet für die Preisklasse angemessene Leistung, schwächelt aber bei steilen Anstiegen. Die realistische Reichweite von 35 km reicht für viele Pendlerstrecken. Die Blinker erhöhen die Sicherheit.
Kritikpunkte sind der wackelige Lenker, die niedrige Gewichtsgrenze von 100 kg und der Registrierungszwang. Für 400 Euro erhält man dennoch ein stimmiges Gesamtpaket in typischer Segway-Qualität.
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DxO PhotoLab 9: intelligente Masken und verbesserter iPhone-Workflow
Der französische Softwarehersteller DxO hat seinen Raw-Entwickler PhotoLab 9 mit intelligenter Objekterkennung ausgestattet. Ähnlich wie Lightroom generiert nun auch PhotoLab Masken über künstliche Intelligenz.
Drei Methoden zur KI-Objektauswahl
Die KI von DxO läuft lokal auf dem Rechner des Nutzers, wobei sich der Prozess unterschiedlich steuern lässt. PhotoLab 9 bietet drei Optionen zur KI-Maskierung: Man kann mit der Maus über Bereiche des Fotos fahren und Motive anklicken, einen Rahmen aufziehen, um den Inhalt analysieren zu lassen, oder motivbezogene Objekttypen wie Himmel, Personen, Gesichter und Haare wählen.
Masken kombinieren und übertragen
Objekttypen wie Haare sollen sich als Anweisungen kopieren und als kontextbezogenes Preset speichern lassen. So sollen sich Bilderserien schneller bearbeiten lassen als bisher.
KI-Masken lassen sich laut Hersteller mit anderen Maskierungswerkzeugen wie Kontrollpunkten, Kontrolllinien, Verlaufsfiltern und dem Pinsel-Werkzeug kombinieren. So kann man etwa ein Objekt per KI und den Hintergrund mit einem Verlaufsfilter maskieren, der nach unten weich ausblendet. Die Masken bleiben separat. So können Nutzer sie in einem späteren Arbeitsschritt noch ändern.
iPhone-Fotografie und stapelweise Umbenennen
PhotoLab unterstützt außer HEIF-Fotos auch Apples ProRAW-Format. Ein neues Umbenennen-Werkzeug stellt Bausteine für Metadatenfelder zur Verfügung. Mit ihnen lassen sich Bilder auf intuitive Weise beispielsweise mit Aufnahmedatum, Kameraname und anderen Daten umbenennen.
Rauschminderung mit DeePrime XD3 für Fujifilm-Kameras
DxO bindet seit 2020 Die KI-gestützte Rauschminderung DeepPrime in seine Programme ein. Dessen neueste Version DeepPrime XD3 („eXtra Detail“) steht nun für Fujifilm-Kameras zur Verfügung.
Der Kamerahersteller Fujifilm setzt bei seinen Sensoren für die Anordnung der roten, grünen und blauen Pixel nicht auf das sonst übliche Bayer-Muster, sondern auf die sogenannte X-Trans-Anordnung. Da ist relevant für die Rauschminderung, da DxO diese mit dem Demosaicing kombiniert, bei dem eigenständige Farbpixel zu RGB-Pixeln kombiniert werden.
Die dritte Generation der Rauschminderung DeepPrime steht vorerst nur für X-Trans-Sensoren von Fujifilm zur Verfügung.
(Bild: DxO)
DeepPrime XD3 X-Trans verlässt mit PhotoLab 9 Betaphase und unterstützt nun auch die fünfte Generation von Fujifilm-Kameras. Die dritte DeepPrime-Generation soll anschließend auch für Sensoren mit Bayer-Muster verfügbar sein.
Preise und Verfügbarkeit
DxO Photolab 9 ist laut Hersteller ab sofort verfügbar und kostet 240 Euro. Ein Upgrade von Version 7 und 8 ist für 120 Euro zu haben.
(akr)
Künstliche Intelligenz
KI-Stethoskop soll Herzkrankheiten in 15 Sekunden erkennen können
Ein Forscherteam des „Imperial College London NHS Trust“ hat zusammen mit der Firma Eko Health ein „intelligentes Stethoskop“ entwickelt, das mithilfe von Algorithmen schwere Herzkrankheiten in nur 15 Sekunden erkennen soll. Mit dem Gerät lassen sich demnach Herzschwäche, Herzklappenerkrankungen und Vorhofflimmern diagnostizieren – Erkrankungen, die oft erst im fortgeschrittenen Stadium entdeckt werden. Die Ergebnisse wurden jetzt beim Jahreskongress der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie in Madrid vorgestellt. Darüber berichtet unter anderem die BBC.
Das Stethoskop führt unter anderem eine Kurzzeit-EKG-Messung durch und analysiert feinste Unterschiede in Herzschlägen und Blutflussgeräuschen. Die Daten werden mithilfe einer KI in einer Cloud ausgewertet, die zuvor mit zehntausenden Patientendaten trainiert wurde. Selbst feine Unterschiede im Herzrhythmus und Blutfluss lassen sich auf diese Weise erkennen, die für das menschliche Gehör nicht wahrnehmbar seien. Anschließend werden die Ergebnisse in einer App angezeigt.
In einer Studie, an der laut Bericht 200 Hausarztpraxen in Großbritannien mit rund 12.000 Patientinnen und Patienten teilnahmen, konnten mit dem Gerät deutlich häufiger Herzerkrankungen diagnostiziert werden. Dabei wurden rund 100 Patienten nicht mit dem intelligenten Stethoskop behandelt. Vorhofflimmern konnte bei diesen dreimal so oft erkannt werden wie bei der herkömmlichen Untersuchung, Herzschwäche rund 2,3-mal so oft und Herzklappenerkrankungen fast doppelt so oft.
Das Stethoskop sei laut den Forschern jedoch nur bei Menschen mit Symptomen wie Atemnot, Müdigkeit oder geschwollenen Beinen sinnvoll. Ein Risiko bestehe in falsch-positiven Befunden. Von Vorteil seien jedoch frühzeitige Diagnosen, mit denen sich teure Notfallbehandlungen vermeiden lassen, was Kosten spare. Es gibt laut BBC Pläne, die neuen Stethoskope in Hausarztpraxen in Süd-London, Sussex und Wales einzuführen.
(mack)
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