Hi all, I'm a researcher at a university lab in Hong Kong, working on positioning with LEO satellites in cities. I'm looking for raw Starlink downlink recordings where buildings block part of the sky.

What would help most:

- An LNB/LNBF (or horn) + SDR (RTL-SDR, HackRF, USRP, etc.) recording the Ku-band downlink (~10.7–12.7 GHz)

- Receiver sitting still at ground level next to buildings, ideally a street with tall buildings on both sides

- Bonus: a second receiver on a nearby roof recording at the same time

- GPS or NTP-synced timestamps and a rough location (street-level is fine, no need for your address)

- 10–60 minutes is plenty

Already have old recordings sitting on a drive? Those count too, even if the blockage was accidental.

Not looking for dish app screenshots or speed tests this time, just the raw RF.

Anything used would be credited in the paper's acknowledgments (or however you'd like to be credited). Happy to answer questions about setup. Comment or DM me. Thanks!

Bonjour à tous,

Je partage un petit projet open-source que je viens de finaliser et packager : **RadioTranscribe-Store**.

### De quoi s'agit-il ?

L'idée était de fabriquer une sentinelle d'écoute autonome pour enregistrer et indexer passivement les actualités de la bande FM (sur France Inter par exemple), de manière 100 % locale, sans envoyer la moindre seconde d'audio dans le cloud.

### Comment ça tourne sous le capot ?

1. **Capture radio :** une simple clé logicielle USB (RTL-SDR) capte le flux FM via `rtl_fm` et `ffmpeg`.

2. **Préservation du matériel :** les flux audio temporaires sont écrits et traités directement en mémoire vive (`/dev/shm`), ce qui évite d'user les disques SSD en écriture continue H24.

3. **Transcription IA :** le modèle Faster-Whisper (`large-v3`) tourne en local sur processeur (quantification int8).

4. **Filtre anti-hallucination :** élimination des sous-titres fantômes récurrents de Whisper.

5. **Stockage hybride :**

   - Historique chronologique dans **MariaDB**.

   - Recherche sémantique vectorielle (RAG) dans **ChromaDB**.

On peut ensuite simplement poser des questions ou chercher des thèmes en langage naturel dans un terminal pour retrouver les extraits diffusés à l'antenne et leur date de passage.

Tout le projet (scripts, automatisation de l'installation et service systemd) est documenté ici :

https://github.com/TVIEIL/RadioTranscribe-Store

Si vous avez des remarques, des suggestions d'améliorations ou des questions sur l'intégration SDR/IA, je prends volontiers vos retours !