Entwickler kämpft mit Raspberry Pi und KI gegen laute Nachbarn – aber es gibt einen Haken
Der argentinische Entwickler Roni Bandini hatte es offensichtlich satt, dass ihn seine Nachbar:innen mit lauter Musik nerven. Konkret geht es im Fall Bandinis um Reggaeton-Musik.
Bastler entwickelt Lösung gegen nervige Musik
Also machte sich der findige Bastler kurzerhand an eine Möglichkeit, die Musik bei Bedarf abschalten zu können. Dem Projekt hat Bandini passenderweise den Namen „Reggaeton Be Gone“ verpasst.
Wie Bandini in einem Blogeintrag bei Hackster.io beschreibt, entwickelte und trainierte er ein KI-Modell auf die Erkennung von Reggaeton-Musik. Das Modell lud er anschließend auf einen Raspberry Pi, auf dem Raspberry Pi OS läuft.
Darüber hinaus verband er ein kleines OLED-Display, ein USB-Mikrofon sowie einen separaten Bluetooth-Audio-Receiver mit dem Bastelcomputer, wie Golem schreibt. Gesteuert wird das Ganze über ein von Bandini geschriebenes Python-Skript.
Kommt Reggaeton, schickt die KI Störsignale
Dieses übergibt die vom Mikrofon erfassten Audiosignale an das KI-Modell. Erkennt das System Reggaeton sendet es automatisch Störsignale aus, die den Bluetooth-Lautsprecher, aus dem die Musik kommt, quasi unbrauchbar machen.
Bandini erklärt auch, wie man die Mac-Adresse des Bluetooth-Lautsprechers ausfindig macht, der die nervige Musik aussendet. Allerdings weist der Argentinier auch ausdrücklich darauf hin, dass es sich bei dem Ganzen lediglich um ein Experiment handele.
Nur zu Testzwecken nachmachen
Die Nutzung dürfte jedenfalls nicht unbedingt legal sein. „Verwendet es nur zu Testzwecken mit euren eigenen Bluetooth-Lautsprechern“, so Bandini. Weitere Einschränkung: Nicht alle Bluetooth-Lautsprecher seien für das Störsignal anfällig.
Wie „Reggaeton Be Gone“ funktioniert, zeigt Bandini in einem Tiktok-Video. Dort funktioniert das Ganze so gut, dass man als Lautsprecher-Besitzer:in unbedingt geneigt ist, das Gerät abzuschalten.
Quellcode auf Github veröffentlicht
Wer Lust hat, die Musikstörlösung auf KI-Basis einmal auszuprobieren, kann findet die dafür notwendigen Schritte und Hardwaretools in oben genanntem Blogartikel. Den Quellcode hat Bandini auf Github veröffentlicht.