CW運用支援アプリ DeepCW
DeepCWは、深層学習ベースの信号処理でCW運用を支援するソフトウェアです。
聴覚での判読が難しい低S/N信号に対応するデコーダーに加え、パイルアップ時の信号分離、最大4.8kHzの広帯域多重デコード、CW信号専用のノイズリダクションを搭載しています。
主な機能
- 高精度なデコード
- 雑音やフェージング、手送り特有の揺らぎがある信号も安定してデコードします。S/N比−14dB（2500Hz帯域基準）・10WPMの信号を、文字誤り率1.8%で復号できます。
- 深層学習によるノイズリダクション
- CW専用の深層学習モデルとデジタルフィルターにより、明瞭な受信音でモニタリングできます。
- マルチチャネルデコード
- 最大4.8kHzの帯域内にある多数の信号を同時に復号します。約50Hzしか離れていない隣接信号や、タイミングの近い信号も分離できます。同時デコード数は端末の性能により異なります。
- CQ局の自動検出
- 帯域内でCQを出している局を抽出し、コールサインと周波数位置をすばやく確認できます。
- 和文モールス対応
- 欧文とは独立した結果表示で、和文を円滑に受信できます。
- タイムシフト
- 過去にさかのぼった再デコードや、受信後の周波数・帯域調整に対応しています。
- マルチOS・オフライン対応
- Windows、macOS、iOS、Androidで動作します。推論処理はすべて端末上で行うため、インストール後はネットワークのない環境でも使用できます。
深層学習によるデコード
従来のCWデコーダーでは、トーンの検出、短点・長点や間隔の判定、符号表による文字変換を順に行います。この方式では、速度やしきい値の推定誤差が後段へ伝わりやすく、雑音や符号の揺らぎが復号結果に影響します。
DeepCWは、一定時間の音声から文字列をニューラルネットワークが直接推定する「エンドツーエンド方式」を採用しています。音声をスペクトログラムへ変換し、信号の特徴と前後の文脈をまとめて解析することで、途中段階の判定誤りを抑えます。
モデルは、速度、S/N比、フェージング、手送りの揺らぎなど、条件を幅広く変化させた大量のCW音声を使って学習しています。これにより、条件変動の大きい実際の運用環境でも安定した復号が可能になります。