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Künstliche Intelligenz

Heimkinoanlagen mit c’t-Messsignalen in Dolby Atmos optimieren


  • Das Ohr hört feine Unterschiede besser heraus als eine Einmessautomatik. Unsere Atmos-Signale decken Fehleinstellungen bei Heimkinoanlagen gnadenlos auf.
  • Mit den Tests korrigieren Sie Unterschiede bei Pegeln, der Balance und der Phase, sodass sich Klänge präziser im Raum verteilen.
  • Klingen Ihre Lautsprecher mit den Testsignalen unterschiedlich, korrigieren Sie deren Klangcharakteristiken mithilfe von Zielkurven in der Raumkorrektursoftware.

Moderne Audio/Video-Verstärker messen Lautsprecher über ein Messmikrofon automatisch ein und entzerren dabei den durch die Raumakustik verbogenen Frequenzgang. Bessere Systeme wie das von Dirac passen zudem Impulse und Phasen an und erlauben feinere Anpassungen über Zielkurven. Da Einmessautomatiken oft nur grob arbeiten und ein Messmikrofon Schall anders verarbeitet als menschliche Ohren, sollten Sie die Ergebnisse prüfen und Einstellungen danach justieren.

Wir haben ein spezielles Set mit über 40 Messdateien für Dolby-Atmos-Heimkinoanlagen zusammengestellt, mit dem Sie auch große Setups bis 7.1.4 einstellen können. Mit den Dateien prüfen Sie, ob alle Lautsprecher den richtigen Pegel wiedergeben, ob die Frequenzentzerrung schlüssig ist, ob Sie von allen Seiten gleichmäßig vom Sound eingehüllt werden und ob die Phasenkorrektur die richtigen Abstände und Zeitverzögerungen nutzt. Ziel ist ein kohärenter Hallraum, der Sie akustisch aus Ihrem Wohnzimmer in den Film oder das Konzert versetzt.

Im Folgenden erklären wir alle Messungen mit unseren Testsignalen in den Kategorien Pegel, Balance, Panning und Phase. Die Signale liegen als einzelne MP4-Videodateien mit Dolby-Atmos-Tonspur (E-AC3, 768 kBit/s) (Details zum Format erklärt unser Atmos-Artikel). Die Dateien lassen sich über einen Windows-Rechner mit HDMI-Audio wiedergeben, aber auch über einen Mac mit M-Prozessor und ebenfalls über ein Nvidia Shield Pro, die alle den unveränderten Bitstream per HDMI an einen Dolby-Atmos-fähigen AV-Verstärker weitergeben. Alle Tests kommen ohne weitere Messgeräte aus – Ihr Gehör reicht. Wer die Pegel exakt angleichen möchte, kann natürlich noch ein Dezibel-Messgerät oder eine präzise Mess-App wie Decibel Pro X (80 Euro) von Skypaw einsetzen. Zwingend ist das jedoch nicht. Kurzentschlossene können zum Thema Einrichtung von Heimkino-Anlagen noch unser Webinar am Donnerstag, den 8. Januar 2026 um 15 Uhr buchen.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Heimkinoanlagen mit c’t-Messsignalen in Dolby Atmos optimieren“.
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Künstliche Intelligenz

Lokale KIs mit OpenClaw nutzen: Agenten und Bildgenerierung auf eigener Hardware


In Kombination mit modernen Cloud-KIs von Anthropic, Google, OpenAI und Co. ist OpenClaw ein vielseitiges Werkzeug mit mächtigen Agenten-Funktionen. So können Nutzer ihrer KI verschiedene Jobs anvertrauen und sie etwa E-Mails senden, Buchungen vornehmen oder Skripte schreiben und ausführen lassen. Doch was ist mit lokalen KIs: Lassen sie sich sinnvoll in das OpenClaw-Framework integrieren?

Wir haben genau das ausprobiert und OpenClaw mit den lokalen Anwendungen Ollama (für agentische Sprachmodelle) und ComfyUI (zur Bildgenerierung) verbunden. Im Bereich typischer Endanwender-LLMs kommen einige infrage, die grundlegende agentische Funktionen wie Lesen und Schreiben von Dateien sowie Ausführen von Skripten über OpenClaw beherrschen und keine Monstergrafikkarten benötigen. Eines der Modelle passt in den Grafikspeicher von 16-GByte-Grafikkarten, etwa einer GeForce RTX 5060 Ti.

  • OpenClaw kann nicht nur mit großen Cloud-KIs arbeiten, auch lokale LLMs lassen sich in das Agenten-Framework einbinden, wo sie Funktionen übernehmen können, die über reine Chats hinausgehen.
  • Für den Artikel testen wir OpenClaw im Zusammenspiel mit Ollama. Das gewählte LLM passt in den Videospeicher einer 16-GByte-Grafikkarte. Es kann uns etwa Skripte schreiben und wiederkehrende Aufgaben in Form von Cronjobs abarbeiten, die wir zuvor mit einer Cloud-KI erstellt haben. So nimmt die lokale KI der großen aus der Cloud Arbeit ab und senkt den Verbrauch kostenpflichtiger Token.
  • Auch die lokale Bildgenerierung über ComfyUI haben wir an OpenClaw angeschlossen. So kann man etwa im mobilen Messenger einen Prompt eingeben, den die KI nutzt, um ein Bild in ComfyUI zu erstellen und anschließend via Messenger an den Nutzer zu senden.

Der Artikel erläutert, wie man Ollama-LLMs für agentische Funktionen über OpenClaw unter der Linux-Distribution Ubuntu einsetzen kann. Ein Praxisbeispiel erklärt, wie die lokale KI etwa in Cronjobs kleinere wiederkehrende Aufgaben erledigt. So nimmt sie den teuren Cloud-Modellen Arbeit ab und senkt den kostenpflichtigen Token-Verbrauch. Zudem verknüpfen wir ComfyUI zur lokalen Bildgenerierung mit OpenClaw. Auf einen Befehl, etwa über einen mobilen Messenger, gibt dann eine nichtlokale KI Befehle an die . So können Nutzer etwa komplexere Bildgenerierungs-Workflows in OpenClaw nutzen, die einfache Bildgeneratoren nicht bieten. Der Artikel setzt voraus, dass eine grundlegende Einrichtung von OpenClaw bereits stattgefunden hat. Eine kurze Einführung zur Installation und Konfiguration von OpenClaw finden Sie hier.


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Türkei: Restriktionen für Instagram, YouTube und Co. geplant


Die Türkei leitet Untersuchungen der Online-Dienste TikTok, Instagram, YouTube, Facebook, X und Discord ein. Das gab die türkische Datenschutzbehörde am Freitag bekannt. Geprüft werden soll dabei, wie die Plattformen Kinder und Jugendliche vor Risiken im Netz schützen und wie sie mit ihren Daten umgehen.

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Die Untersuchungen erfolgen vor dem Hintergrund weitreichender Regulierungen des Online-Zugangs für Minderjährige in der Türkei. Künftig sollen Social-Media-Konten erst ab einem Alter von 15 Jahren angelegt werden können, berichtet die regierungsnahe Hürriyet Daily News. Vorher dürfe der Zugang nicht möglich sein. Für Menschen zwischen 15 und 18 Jahren seien zudem biometrische Restriktionen geplant.

Die Verantwortung dafür wolle der Staat an die Plattformen selbst abgeben. Bei Verstößen könnte etwa die Internet-Bandbreite der Dienste zeitweise reduziert werden. Erst im vergangenen Jahr wurden einige Dienste im Land als Antwort auf Proteste vorübergehend stark eingeschränkt.

Auch eine Klarnamenpflicht und die Überprüfung der Identität per Telefonnummer oder Ausweis sollen demnach eingeführt werden. Das geplante „Familienpaket“ enthält zudem die Möglichkeit, Social-Media-Inhalte ohne gerichtlichen Beschluss zu entfernen, so das Nachrichtenportal Turkish Minute. Eine entsprechende Gesetzesvorlage der Regierungspartei AKP wird innerhalb der nächsten Tage erwartet.

Auch in Deutschland gibt es Diskussionen über ähnliche Maßnahmen. Diese werden mit dem Jugendschutz begründet. Der CDU-Parteitag hat am Wochenende etwa beschlossen, dass die Bundesregierung ein Social-Media-Verbot für Menschen unter 14 Jahren auf den Weg bringen soll. Die SPD hatte sich als Koalitionspartnerin im Vorfeld ebenfalls für diese Altersgrenze ausgesprochen. Kinder und Jugendliche unter 14 Jahren sollen demnach keinen Zugriff auf Social-Media-Plattformen haben. Zwischen 14 und 16 Jahren sollen sie zudem nur Jugendversionen der Dienste nutzen können. Die von Bundeskanzler Friedrich Merz geforderte Klarnamenpflicht ist dagegen vorerst vom Tisch.

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Künstliche Intelligenz

Mit ChatGPT erstellte Passwörter sind nicht sicher


Auf den ersten Blick mag es als sinnvolle Idee erscheinen, KI-Chatbots mit der Erstellung von sicheren Passwörtern zu beauftragen. Doch das dürfte sich schnell als gefährlicher Irrtum herausstellen, wie Sicherheitsforscher warnen.

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Entsprechenden Tests der Firma Irregular zufolge lassen sich die per KI erstellten Passwörter nämlich leicht knacken – und das, obwohl sie für Laien durchaus sicher aussehen. Das Problem: Große Sprachmodelle (LLM), auf denen ChatGPT, Gemini oder Claude basieren, haben in diesem Zusammenhang eine eingebaute Schwachstelle.

Denn diese KI-Systeme sind darauf optimiert, vorhersehbare und plausible Ergebnisse zu generieren. Das sei mit einer sicheren Passworterzeugung nicht kompatibel, warnen die Experten. Oder einfacher gesagt: LLMs können keinen echten Zufall, da sie Zeichenfolgen anhand von Wahrscheinlichkeiten und den integrierten Trainingsdaten ausgeben.

Dabei erzeugen die KI-Chatbots zwar Passwörter, die aussehen wie sichere Zeichenfolgen mit Sonderzeichen und Zahlen. Allerdings würden diese oft an identischen und damit vorhersehbaren Stellen platziert, so die Experten. Ein kryptografisch sicheres Passwort habe eine Entropie von rund 98 Bit. Die KI-generierten Passwörter haben in den Tests dagegen nur rund 27 Bit erreicht. Das bedeute, dass Hacker die KI-Passwörter per Brute-Force-Attacke selbst mit normalen Computern innerhalb von Stunden statt Jahrzehnten knacken könnten.

Getestet haben die Sicherheitsforscher Anthropics Claude Opus 4.6, OpenAIs GPT-5.2 und Googles Gemini 3 Flash. Bei allen drei KI-Systemen hätten sich feste Strukturen gezeigt, etwa identische Anfänge und nur geringe Variationen bei der Zeichenauswahl.

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Den Forschern zufolge ist das Problem längst nicht mehr theoretisch, sondern habe längst seinen Niederschlag in der Softwareentwicklung gefunden. So seien die identifizierten Muster in Open-Source-Code auf GitHub gefunden worden. Das sogenannte Vibe-Coding könne dadurch zum gefährlichen Einfallstor für Cyberangriffe werden.

Experten raten daher zur Nutzung von Passwort-Managern, die auf kryptografisch sichere Pseudozufallszahlengeneratoren setzen. Einige KI-Anbieter haben derweil schon auf die potenzielle Gefahr reagiert. Gemini etwa zeigt Warnhinweise an, dass die von der KI erstellten Passwörter nicht für echte Konten genutzt werden sollten.

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Aber: Forscher der ETH Zürich und der Università della Svizzera italiana haben herausgefunden, dass einige beliebte Passwort-Manager mit Sicherheitsproblemen zu kämpfen haben. Die betroffenen Hersteller arbeiten eigenen Angaben zufolge nach schon an der Behebung der identifizierten Schwachstellen.

Dieser Beitrag ist zuerst auf t3n.de erschienen.


(jle)



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