Mit Common Voice stellt Mozilla den weltweit größten öffentlichen Datensatz menschlicher Stimmen bereit – kostenlos und für jeden nutzbar. Mozilla hat Version 21.0 seines Datensatzes veröffentlicht.
Der Markt für Spracherkennung wird von den ganz großen Namen kommerzieller Anbieter dominiert: Amazon, Apple, Google, Microsoft. Darum hat Mozilla im Jahr 2017 das Projekt Common Voice gestartet. Mit Common Voice bietet Mozilla eine kostenlose Alternative an, zu der jeder beitragen kann und die jedem zur Verfügung steht. Damit möchte Mozilla Innovation und Wettbewerb in der Sprachtechnologie auf Basis von Maschinenlernen fördern.
Mit dem nun veröffentlichten Common Voice Corpus 21.0 wächst der deutschsprachige Datensatz von 1.443 auf 1.452 Stunden an. Wer bereits den Common Voice Corpus 20.0 besitzt, kann wie immer auch nur ein sogenanntes Delta Segment mit den Unterschieden zur Vorversion herunterladen. Für Deutsch würde das den Download von 33,93 GB auf 139,2 MB reduzieren.
Insgesamt deckt Mozilla Common Voice mit der neuen Version 134 Sprachen mit insgesamt 33.535 aufgenommenen Stunden ab, was Mozilla Common Voice zum vielfältigsten mehrsprachigen Sprachkorpus der Welt macht.
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Wer gerne das Image des offiziellen Raspberry Pi OS an seine Bedürfnisse anpassen möchte, kann sich dabei ab sofort vom Werkzeug rpi-image-gen helfen lassen.
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Ich möchte erklären, warum ich Linux Mint nicht nutze. Obwohl ich die Benutzerfreundlichkeit und Stabilität von Linux Mint schätze, sehe ich große Einschränkungen bei der Verwendung in modernen Arbeitsumgebungen mit hochauflösenden Displays wie 4K-Monitoren. Ein besonders großes Problem ist die fraktionale Skalierung, die theoretisch eine Skalierung zwischen 100 % und 200 % ermöglichen soll. In […]
Red Hat, der weltweit führende Anbieter von Open-Source-Lösungen, und Axiom Space, führender Anbieter von Infrastrukturen im Weltraum, arbeiten gemeinsam an der Axiom Space Data Center Unit-1 (AxDCU-1), die im Frühjahr 2025 zur Internationalen Raumstation starten soll. Der auf Red Hat Device Edge basierende Datenverarbeitungsprototyp wird auf der Raumstation Tests durchführen und erste Fähigkeiten des Orbital Data Center (ODC) demonstrieren.
Theia AI bietet ein offenes Framework für die Erstellung hochentwickelter KI-Funktionen für benutzerdefinierte Tools und IDEs; die KI-gestützte Theia IDE ermöglicht flexible, KI-gesteuerte Funktionen mit vollständiger Entwicklerkontrolle und ohne Anbieterbindung
Adfinis, ein global führendes Unternehmen für Open-Source-Technologielösungen, wurde an der SUSECON in Orlando mit dem renommierten SUSE-Award „Solution Provider of the Year“ geehrt.
Der Berliner Cloud- und Managed-Kubernetes-Spezialist SysEleven, eine Tochter des Cybersecurity-Marktführers secunet Security Networks AG, hat vom Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) ein ISO 27001-Zertifikat auf der Basis von IT-Grundschutz erhalten. Damit ist SysEleven einer von nur zwei souveränen Cloud-Anbietern in Deutschland, die sich durch den Dreiklang von IT-Grundschutz, C5-Testierung und ISO 27001-Zertifizierungen auszeichnen.
Künstliche Intelligenz ist längst nicht mehr auf Webanwendungen wie ChatGPT beschränkt – mit ShellGPT können große Sprachmodelle (LLMs) direkt in der Kommandozeile genutzt werden. Standardmäßig greift das Tool auf OpenAI-Modelle zu, unterstützt aber auch lokal gehostete Alternativen. Hier kommt Ollama ins Spiel: Die Plattform ermöglicht den Betrieb leistungsfähiger Modelle wie Llama3.2 oder Mistral direkt auf dem eigenen System. Das bietet nicht nur mehr Kontrolle über die Daten, sondern spart auch Kosten. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ShellGPT mit Ollama nutzen und sich die KI-Power direkt in Ihre Shell holen.
Nach intensiven Verhandlungen ist der Cyber Resilience Act (CRA) in Kraft getreten. Unternehmen haben nun bis Dezember 2027 Zeit, die Anforderungen dieser EU-Verordnung zur Stärkung der Cybersicherheit umzusetzen. Doch was bedeutet der CRA konkret? Warum war er anfangs so umstritten? Und wie sollten Unternehmen nun vorgehen? Ein Bericht aus Brüssel.
Die digitalen Stromzähler (offizielle Bezeichnung: Moderne Messeinrichtung) sind inzwischen weit verbreitet. Viele können in zwei Richtungen zählen, was bei der Benutzung eines Balkonkraftwerks von großer Bedeutung sein kann. Ich habe vor einiger Zeit beschrieben, wie ich mit dem Impulsausgang auf der Vorderseite des Stromzählers den aktuellen Verbrauch ablese. Diese Methode klappt sehr gut, ist sehr einfach und braucht keine weitere Freischaltung des Netzbetreibers. Man kann einfach loslegen. Leider bringt der Impulszähler zwei Nachteile mit sich.
Über den Impulsausgang sieht man ausschließlich den aktuellen Stromverbrauch, nichts Weiteres. Man erfährt nicht den aktuellen Zählerstand oder die Flussrichtung. Außerdem gibt es keine Kontrolle, ob alle Impulse richtig gezählt werden. Summiert man die Leistung auf, erhält man zwar einen Jahresverbrauch, kann sich aber nicht sicher sein, ob er stimmt.
An sonnigen Tagen kommt es vor, dass man mit seinem Balkonkraftwerk mehr Strom erzeugt, als man im Haushalt verbraucht. In diesem Fall wird Strom ins Netz eingespeist. Der Impulszähler kann aber nicht unterscheiden, ob der Strom vom Netz kommt, oder ob er ins Netz geht. Folglich steigt scheinbar der Stromverbrauch im Haus, obwohl in Wirklichkeit ein Stromüberschuss erzeugt wird.
In diesem Artikel möchte ich eine alternative Auslesevariante vorstellen, die robuster und zuverlässiger arbeitet. Aussetzer in der Datenerfassung lassen sich durch späteres Zählerablesen wieder kompensieren, die Bilanz passt immer. Es können nicht nur der aktuelle Verbrauch, sondern auch die Zählerstände „in beide Richtungen“ erfasst werden. Das geschieht über das Auslesen von mehreren OBIS-Kennzahlen über die SML-Schnittstelle.
Die „Moderne Messeinrichtung“ verfügt über zwei optische Schnittstellen. Der Impulsausgang (oben Mitte) gibt den Momentanverbrauch via Impulsen aus. Diese Einbindung dieser Schnittstelle wurde in einem anderen Artikel bereits behandelt. Die SML-Schnittstelle (rechts) gibt mehrere Werte aus, unter anderem den Momentanverbrauch und den Zählerstand.
Die SML Schnittstelle des digitalen Stromzählers
Die digitalen Stromzähler haben eine zweite, wertvolle Schnittstelle: Die SML-Schnittstelle (Smart Meter Language). Über sie kommuniziert der Stromzähler mit einem genormten Protokoll (IEC 62056-6-1) mit uns Anwendern. In ihr werden die Zählerstände, der Momentanverbrauch und gelegentlich noch weitere Informationen bereitgestellt. Die Informationen sind als OBIS-Kennzahlen verfügbar und können leicht zugeordnet werden. Für mich sind die beiden OBIS-Kennzahlen 1.8.0 (Zählerstand, bezogen aus dem Netz) sowie 2.8.0 (Zählerstand, eingespeiste Energie ins Netz) relevant. Der OBIS-Kennwert 16.7.0 gibt mir die momentan bezogene Leistung aus.
Standardmäßig ist diese optische Schnittstelle deaktiviert und mit einer PIN geschützt. Diese PIN erhält man meist kostenlos von seinem Netzbetreiber. Der Netzbetreiber (nicht verwechseln mit dem Stromanbieter!) ist auf dem Stromzähler und der Stromrechnung genannt. In meinem Fall sind es die Stadtwerke. Eine freundliche E-Mail mit der Bitte um Bekanntgabe der PIN unter Nennung meiner Zählernummer hat bereits gereicht.
Diese PIN muss nun mit einer Taschenlampe in die optische Schnittstelle eingeblinkt werden. Schaut euch das kurze Video von Extra 3 dazu an, darin wird der ganze Frust damit gut zusammengefasst.
Bei erfolgreicher Eingabe der PIN muss die Funktion „Inf off“ auf „Inf on“ gestellt werden. Das gelingt, indem man sich durch das Menü des Stromzählers „blinkt“ und beim entsprechenden Eintrag mind. 4 Sekunden mit der Taschenlampe leuchtet. Diese Funktion schaltet die erweiterte Funktion des Stromzählers frei. Man erkennt das später daran, dass nicht nur der Zählerstand im Display angezeigt wird, sondern auch der Momentanverbrauch.
Ist die PIN eingegeben und die erweiterte Informationsvergabe freigeschaltet, kann es endlich losgehen!
DIY Komponenten und Controller ESP8266 vorbereiten
Ich verwende für die optische Schnittstelle einen ESP8266 und das Bauteil TCRT5000. Beides erhält man für weniger als 5 Euro bei Ebay oder anderen Händlern. Der TCRT5000 ist ein optischer LED-Sensor für Infrarot, die sowohl eine LED als auch eine IR-Diode verwendet.
TCRT5000 und seine Bauteile.
Die LED stört uns in diesem Fall, man muss sie vorher entfernen. Entweder zwickt man sie einfach ab, oder man lötet den Vorwiderstand von ihr weg. Ich habe mich für zweiteres entschieden. Der TCRT hat mehrere Vorteile gegenüber anderen Varianten. Manche Leute löten direkt eine IR-Diode an den ESP. Kann man natürlich machen, ich möchte nur auf die Vorteile meiner Variante hinweisen:
die elektrischen Bauteile sind aufgeräumt auf einer Leiterplatte, keine Bauteile fliegen einzeln herum. Außerdem gibt er genügend „Angriffsfläche“, um ihn – zumindest übergangsweise – per Klebeband zu fixieren.
die Schaltung enthält zwei kleine Status-LEDs: eine zeigt die Spannungsversorgung an, die zweite zeigt das Signal an der IR-Diode an. Vor allem die zweite Status-LED ist sehr, sehr hilfreich, wenn man die Bauteile installiert. Man erhält sofort eine Rückmeldung, ob die Diode ein Signal sieht oder nicht. Das ist besonders beim Ausrichten der Diode hilfreich, oder beim dritten Vorteil:
über das eingebaute Potentiometer kann man die Empfindlichkeit der Diode einstellen. Das ist manchmal notwendig, wenn das Signal der Stromzähler-LED zu stark oder zu schwach ist. Dann dreht man am Poti so lange, bis man über die Status-LED ein sinnvolles Signal sieht. Weiter unten im Artikel zeige ich nochmal genauer, was ich damit meine.
Jetzt verkabelt man die Baugruppe mit dem ESP8266. Ich habe die Variante Wemos D1 mini. Dieses hat bereits die UART-Schnittstelle vorbereitet, die wir verwenden wollen. Dadurch ergibt sich folgendes Verkabelungsschema. Ob ihr das nun verlötet oder mit Jumper-Kabeln verdrahtet, bleibt euch überlassen.
ESPHome konfigurieren und aufspielen
Die Installation von ESPHome im Windows Service for Linux habe ich bereits in einem anderen Artikel beschrieben. Wir erzeugen uns eine Textdatei mit dem Dateinamen stromzaehler-sml.yaml und füllen sie mit folgendem Inhalt.
esphome:
name: stromzaehlersml
esp8266:
board: d1_mini
# Enable logging
logger:
level: VERY_VERBOSE # kann spaeter auf DEBUG verringert werden
logs:
sml: DEBUG
text_sensor: DEBUG
# Enable Home Assistant API
api:
password: "<password>"
ota:
password: "<password>"
wifi:
ssid: !secret wifi_ssid
password: !secret wifi_password
manual_ip:
static_ip: <statische IP eintragen>
gateway: <gateway>
subnet: <subnet>
# Enable fallback hotspot (captive portal) in case wifi connection fails
ap:
ssid: "Stromzaehler Sml"
password: "<password>"
captive_portal:
uart:
id: uart_bus
tx_pin: GPIO1
rx_pin: GPIO3 # dieser GPIO ist wichtig, hier ist das Signalkabel angeschlossen
baud_rate: 9600
data_bits: 8
parity: NONE
stop_bits: 1
sml:
id: mysml
uart_id: uart_bus
sensor:
- platform: sml
name: "Total energy SML 180"
sml_id: mysml
server_id: "0123456789abcdef"
obis_code: "1-0:1.8.0"
unit_of_measurement: kWh
accuracy_decimals: 3
device_class: energy
state_class: total_increasing
filters:
- multiply: 0.0001
- platform: sml
name: "Total energy SML 280"
sml_id: mysml
server_id: "0123456789abcdef"
obis_code: "1-0:2.8.0"
unit_of_measurement: kWh
accuracy_decimals: 3
device_class: energy
state_class: total_increasing
filters:
- multiply: 0.0001
- platform: sml
name: "Stromverbrauch SML 1670"
sml_id: mysml
server_id: "0123456789abcdef"
obis_code: "1-0:16.7.0"
unit_of_measurement: W
accuracy_decimals: 0
device_class: energy
filters:
- multiply: 1.0
text_sensor:
- platform: sml
name: "Total energy text"
sml_id: mysml
server_id: "0123456789abcdef"
obis_code: "1-0:1.8.0"
Es müssen folgende Zeilen angepasst werden:
Wifi Zugangsdaten
Feste IP-Adresse (kann auch erst im zweiten Schritt erfolgen)
die server_id passen wir an, sobald wir sie kennen. Sie ist ggf. auf den Stromzähler aufgedruckt. Weiter unten im Artikel finden wir sie aber auch über die SML-Schnittstelle heraus.
Zur Erklärung: Die Kommunikation zwischen unserer IR-Diode und dem ESP erfolgt über ein Protokoll namens UART. Diese Schnittstelle wird in den Zeilen nach uart: konfiguriert. Der GPIO-Pin 3 ist dabei derjenige, der auf dem Wemos D1 Mini mit RX gekennzeichnet ist. Falls ihr einen anderen verwendet, müsst ihr diese Zeile anpassen. Die SML Schnittstelle wird ab Zeile sml: konfiguriert. Die meisten Einstellungen könnt ihr so lassen, wie es oben beschrieben ist. Die wichtigen Zeilen sind die mit server_id. Dort wird die Server-Adresse eingestellt. Vermutlich kennt ihr sie nicht von Anfang an, lasst also erstmal die Voreinstellung. Wir ändern sie später, sobald wir sie erfahren haben.
Speichert die Datei nun und kompiliert sie über den Befehl
esphome run stromzaehler-sml.yaml
Nach ein paar Augenblicken ist der Vorgang abgeschlossen und irgendwo wird eine Datei namens firmware.bin abgelegt. Der Pfad ist in der Textausgabe angegeben, bei mir war es
Nun flashen wir die Datei auf den ESP8266. Dazu benutzen wir den Google Chrome (oder einen anderen kompatiblen Browser) und gehen auf die Webseite https://web.esphome.io Schließt den ESP mit einem USB-Kabel an den PC an. Auf der Webseite sollte ein Popup erscheinen.
Sollte dieser Schritt nicht funktionieren, liegt das sehr wahrscheinlich am USB-Kabel. Tauscht das Kabel gegen ein anderes, nicht alle Kabel sind dafür geeignet! Folgt den Anweisungen auf der Webseite, um die Datei firmware.bin auf den ESP zu flashen.
Kontrolliert nach dem Flashen, ob ihr den ESP in eurem WLAN findet. Falls ja, großartig! Wir binden ihn gleich in Home Assistant ein. Gehe in Home Assistant auf Einstellungen → Geräte und Dienste → Integration hinzufügen → ESPHome
Baut jetzt den ESP in der Nähe eures Stromzählers auf. Versorgt ihn mit Spannung (z.B. über ein Handy-Netzteil) und richtet die IR-Diode richtig aus. Jetzt hilft euch die Status-LED vom TCRT5000. Sollte sie regelmäßig blinken, habt ihr schon viel geschafft. Ich habe mit einem kleinen Schraubendreher das Poti noch so verstellt, bis ein wirklich sauberes Signal angekommen ist.
Sollte die Status-LED gar nicht leuchten, ist vermutlich die Diode noch nicht richtig ausgerichtet oder das Signal ist zu schwach. Ändert mit einem kleinen Schraubendreher die Empfindlichkeit am Poti. Kommen nur kurze Dauersignale, ist die Empfindlichkeit zu hoch. Dreht am Poti so lange, bis in der AN-Phase ein dezentes Flackern zu sehen ist (unteres Diagramm). Dann wird via UART auf diesem Kanal kommuniziert. Die Ausgabe in den Logs müsste nun mit Leben gefüllt sein.
Auslesen der Daten und Einbindung in Home Assistant
Ruft die Logs des Controllers auf. Über Home Assistant gibt es die entsprechende Schnittstelle, über WSL geht das mit dem Befehl
esphome logs stromzaehler-sml.yaml
Wenn alles bis hierher geklappt hat, müsste die Ausgabe sich stetig erweitern. Darin müssten auch Einträge nach dem folgenden Format auftauchen:
Hier findet ihr auch die Server-ID, die wir anfangs noch nicht kannten. Sie steht in runden Klammern und ist im Screenshot rot eingerahmt. Kopiert sie euch und fügt sie in der YAML-Datei in Zeilen, wo die server_id eingetragen werden muss (insgesamt vier mal).
Zur Kontrolle der Validität der Daten, könnt ihr den HEX-Wert mal umrechnen und checken, ob der Stromzählerwert korrekt übertragen wird. Im Beispiel oben:
0x056f8b25 entspricht 91196197. Multipliziert mit 0,0001 ergibt 9119,6 kWh
Ändert nun die YAML-Datei auf die für euch wichtigen Werte (Server-ID und ggf. andere OBIS-Codes) und flasht sie kabellos („Over the air“) auf den ESP
esphome run stromzaehler-sml.yaml
Seht im Home Assistant, ob die Werte dort ankommen. In aller Regel kommen die Werte dort an und können weiter verarbeitet werden. Ich habe mir noch einen Helfer gebaut, der den aktuellen Verbrauch in Kilowatt umrechnet. Das lässt sich mit anderen Energiequellen schöner in Diagrammen darstellen.
Fertig, ihr habt es geschafft! Kommentiert gerne, ob ihr diese Werte für andere Zwecke weiterverwendet. Realisiert ihr damit eine Nulleinspeisung oder beobachtet den Strompreis in Echtzeit?
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Der Befehl im Detail
Um das Image backup.img aus dem Home-Verzeichnis von intux auf die MicroSD zu schreiben, wird folgender Befehl genutzt:
Die Eingabe muss natürlich an die Gegebenheiten des eigenen Systems (Verzeichnisse) angepasst werden.
Hier eine kurze Erläuterung der Parameter:
sudo – Da dd direkten Zugriff auf die Speichergeräte benötigt, sind Administratorrechte erforderlich.
if=/home/intux/backup.img – Das if (input file) gibt das Image an, das auf die Karte geschrieben werden soll.
of=/dev/mmcblk0 – Das of (output file) gibt das Zielgerät an. Hier ist es die MicroSD (/dev/mmcblk0).
bs=1M – Die Blockgröße beträgt 1 Megabyte. Dies beschleunigt das Schreiben im Vergleich zur Standardblockgröße.
status=progress – Zeigt während des Kopiervorgangs den Fortschritt an.
Fortschrittsanzeige in Echtzeit
Einer der größten Nachteile von dd war lange Zeit das fehlende Feedback über den aktuellen Status. Durch die Option status=progress erhalten wir eine dynamische Anzeige, die kontinuierlich angibt, wie viele Daten bereits übertragen wurden.
Während der Kopiervorgang läuft, wird eine Zeile mit der Anzahl der geschriebenen Bytes und der aktuellen Transferrate ausgegeben. Das könnte dann so aussehen:
Diese Anzeige aktualisiert sich in regelmäßigen Abständen, sodass man jederzeit sieht, wie weit der Vorgang fortgeschritten ist.
Fazit
Dank status=progress ist dd nicht mehr die Blackbox, die es früher war. Die Live-Anzeige sorgt dafür, dass man stets über den aktuellen Fortschritt informiert bleibt. Wer regelmäßig Backups auf MicroSDs schreibt, sollte diesen praktischen Zusatz unbedingt nutzen.
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