নোটগুলির মধ্যে পড়া: সঙ্গীতের ভিতরে ডেটা ট্রান্সমিশন সিস্টেম

শব্দ যা প্রকাশ করতে পারে না তা প্রকাশ করুন; অনুভূতির হারিকেনের সাথে জড়িত বিভিন্ন ধরণের আবেগ অনুভব করুন; পৃথিবী, আকাশ এমনকি মহাবিশ্ব থেকে বিচ্ছিন্ন হতে, এমন একটি যাত্রায় যাচ্ছে যেখানে কোনও মানচিত্র নেই, রাস্তা নেই, কোনও চিহ্ন নেই; একটি সম্পূর্ণ গল্প উদ্ভাবন, বলুন এবং অভিজ্ঞতা করুন যা সর্বদা অনন্য এবং অনবদ্য থাকবে। এই সমস্ত সঙ্গীত দ্বারা করা যেতে পারে - একটি শিল্প যা হাজার হাজার বছর ধরে বিদ্যমান এবং আমাদের কান ও হৃদয়কে আনন্দ দেয়।

যাইহোক, সঙ্গীত, বা বরং বাদ্যযন্ত্রের কাজগুলি শুধুমাত্র নান্দনিক আনন্দের জন্যই নয়, তবে তাদের মধ্যে এনকোড করা তথ্যের সংক্রমণের জন্যও পরিবেশন করতে পারে, যা কিছু ডিভাইসের উদ্দেশ্যে এবং শ্রোতার কাছে অদৃশ্য। আজ আমরা একটি খুব অস্বাভাবিক অধ্যয়নের সাথে পরিচিত হব যেখানে ETH জুরিখের স্নাতক শিক্ষার্থীরা, মানুষের কানের অলক্ষ্যে, বাদ্যযন্ত্রের কাজে নির্দিষ্ট ডেটা প্রবর্তন করতে সক্ষম হয়েছিল, যার কারণে সঙ্গীত নিজেই একটি ডেটা ট্রান্সমিশন চ্যানেল হয়ে ওঠে। তারা ঠিক কীভাবে তাদের প্রযুক্তি প্রয়োগ করেছে, এমবেডেড ডেটা সহ এবং ছাড়া সুরগুলি কি খুব আলাদা, এবং ব্যবহারিক পরীক্ষাগুলি কী দেখায়? গবেষকদের প্রতিবেদন থেকে আমরা এ বিষয়ে জানতে পারি। যাওয়া.

গবেষণার ভিত্তি

গবেষকরা তাদের প্রযুক্তিকে অ্যাকোস্টিক ডেটা ট্রান্সমিশন প্রযুক্তি বলে। যখন একজন স্পিকার একটি পরিবর্তিত সুর বাজায়, তখন একজন ব্যক্তি এটিকে স্বাভাবিক হিসাবে উপলব্ধি করেন, কিন্তু, উদাহরণস্বরূপ, একটি স্মার্টফোন লাইনের মধ্যে বা নোটের মধ্যে এনকোড করা তথ্য পড়তে পারে, তাই কথা বলতে। বিজ্ঞানীরা (এই ছেলেরা এখনও স্নাতক ছাত্র তারা বিজ্ঞানী হতে বাধা দেয় না) এই পরামিতিগুলির স্তর বজায় রাখার সময় ট্রান্সমিশনের গতি এবং নির্ভরযোগ্যতাকে বলে, নির্বাচিত অডিও ফাইল নির্বিশেষে, বাস্তবায়নের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিক হিসাবে এই তথ্য স্থানান্তর কৌশল. সাইকোঅ্যাকোস্টিকস, যা শব্দের মানুষের উপলব্ধির মনস্তাত্ত্বিক এবং শারীরবৃত্তীয় দিকগুলি অধ্যয়ন করে, এই কাজটি মোকাবেলা করতে সহায়তা করে।

অ্যাকোস্টিক ডেটা ট্রান্সমিশনের মূলটিকে OFDM (অর্থোগোনাল ফ্রিকোয়েন্সি ডিভিশন মাল্টিপ্লেক্সিং) বলা যেতে পারে, যা সময়ের সাথে সাথে উত্স সংগীতের সাথে সাবক্যারিয়ারগুলির অভিযোজনের সাথে তথ্য প্রেরণের জন্য প্রেরিত ফ্রিকোয়েন্সি স্পেকট্রামের সর্বাধিক ব্যবহার করা সম্ভব করে তোলে। এর জন্য ধন্যবাদ, 412 মিটার পর্যন্ত (ত্রুটির হার <24%) দূরত্বে 10 bps এর ট্রান্সমিশন গতি অর্জন করা সম্ভব হয়েছিল। 40 জন স্বেচ্ছাসেবক জড়িত ব্যবহারিক পরীক্ষাগুলি এই সত্যটি নিশ্চিত করেছে যে মূল সুর এবং যে তথ্যটি এম্বেড করা হয়েছিল তার মধ্যে পার্থক্য শোনা প্রায় অসম্ভব।

কোথায় এই প্রযুক্তি বাস্তবে প্রয়োগ করা যেতে পারে? গবেষকদের নিজস্ব উত্তর আছে: প্রায় সব আধুনিক স্মার্টফোন, ল্যাপটপ এবং অন্যান্য হ্যান্ডহেল্ড ডিভাইসগুলি মাইক্রোফোন দিয়ে সজ্জিত, এবং অনেক পাবলিক প্লেসে (ক্যাফে, রেস্তোরাঁ, শপিং সেন্টার ইত্যাদি) ব্যাকগ্রাউন্ড মিউজিক সহ স্পিকার রয়েছে। এই ব্যাকগ্রাউন্ড মেলোডি, উদাহরণস্বরূপ, অতিরিক্ত ক্রিয়াকলাপের প্রয়োজন ছাড়াই একটি Wi-Fi নেটওয়ার্কে সংযোগ করার জন্য ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।

অ্যাকোস্টিক ডেটা ট্রান্সমিশনের সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি আমাদের কাছে স্পষ্ট হয়ে উঠেছে; এখন এই সিস্টেমের কাঠামোর একটি বিশদ অধ্যয়নের দিকে এগিয়ে যাওয়া যাক।

সিস্টেম বিবরণ

মেলোডিতে ডেটার প্রবর্তন ফ্রিকোয়েন্সি মাস্কিংয়ের কারণে ঘটে। টাইম স্লটে, মাস্কিং ফ্রিকোয়েন্সিগুলি চিহ্নিত করা হয় এবং এই মাস্কিং উপাদানগুলির কাছাকাছি OFDM সাবক্যারিয়ারগুলি ডেটা দিয়ে পূর্ণ হয়৷

চিত্র #1: মূল ফাইলটিকে স্পিকারের মাধ্যমে প্রেরিত একটি যৌগিক সংকেতে (মেলোডি + ডেটা) রূপান্তর করা হচ্ছে।

শুরু করার জন্য, মূল অডিও সংকেত বিশ্লেষণের জন্য ধারাবাহিক বিভাগে বিভক্ত। L = 8820 নমুনার প্রতিটি অনুরূপ সেগমেন্ট (Hi), 200 ms এর সমান, দ্বারা গুণ করা হয় জানলা* সীমানা প্রভাব কমাতে.

জানলা* বর্ণালী অনুমানে সাইডলোবের কারণে প্রভাব নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত একটি ওজন ফাংশন।

এর পরে, মূল সংকেতের প্রভাবশালী ফ্রিকোয়েন্সিগুলি 500 Hz থেকে 9.8 kHz পর্যন্ত পরিসরে সনাক্ত করা হয়েছিল, যা এই বিভাগের জন্য মাস্কিং ফ্রিকোয়েন্সি fM,l পাওয়া সম্ভব করেছিল৷ এছাড়াও, রিসিভারে সাবক্যারিয়ারগুলির অবস্থান স্থাপন করতে 9.8 থেকে 10 kHz পর্যন্ত একটি ছোট পরিসরে ডেটা প্রেরণ করা হয়েছিল। উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সিতে স্মার্টফোন মাইক্রোফোনের কম সংবেদনশীলতার কারণে ব্যবহৃত ফ্রিকোয়েন্সি পরিসরের উপরের সীমা 10 kHz এ সেট করা হয়েছে।

প্রতিটি বিশ্লেষিত সেগমেন্টের জন্য পৃথকভাবে মাস্কিং ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করা হয়েছিল। HPS (হারমোনিক প্রোডাক্ট স্পেকট্রাম) পদ্ধতি ব্যবহার করে, তিনটি প্রভাবশালী ফ্রিকোয়েন্সি চিহ্নিত করা হয়েছিল এবং তারপর হারমোনিক ক্রোম্যাটিক স্কেলে নিকটতম নোটগুলিতে বৃত্তাকার করা হয়েছিল। C1 (3 Hz) এবং B0 (16.35 Hz) কীগুলির মধ্যে পড়ে এইভাবে প্রধান নোটগুলি fF,i = 0…30.87 প্রাপ্ত হয়েছিল। ডেটা ট্রান্সমিশনে ব্যবহারের জন্য মৌলিক নোটগুলি খুবই কম, এই তথ্যের ভিত্তিতে তাদের উচ্চতর অক্টেভ 500kfF,i 9.8 Hz ... 2 kHz পরিসরে গণনা করা হয়েছিল। এই ফ্রিকোয়েন্সিগুলির মধ্যে অনেকগুলি (fO, l1) এইচপিএসের প্রকৃতির কারণে আরও স্পষ্ট ছিল।

চিত্র #2: মৌলিক নোট এবং শক্তিশালী স্বরের হারমোনিক্স fH,l1 এর জন্য অষ্টক fO,l2 গণনা করা হয়েছে।

অক্টেভ এবং হারমোনিক্সের ফলস্বরূপ সেটগুলি মাস্কিং ফ্রিকোয়েন্সি হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল, যেখান থেকে OFDM সাবক্যারিয়ার ফ্রিকোয়েন্সি fSC,k উদ্ভূত হয়েছিল। প্রতিটি মাস্কিং ফ্রিকোয়েন্সির নীচে এবং উপরে দুটি সাবক্যারিয়ার ঢোকানো হয়েছিল।

এরপরে, হাই অডিও সেগমেন্টের বর্ণালী সাবক্যারিয়ার ফ্রিকোয়েন্সি fSC,k এ ফিল্টার করা হয়েছিল। এর পরে, Bi-তে তথ্য বিটের উপর ভিত্তি করে একটি OFDM চিহ্ন তৈরি করা হয়েছিল, যার কারণে কম্পোজিট সেগমেন্ট Ci স্পিকারের মাধ্যমে প্রেরণ করা যেতে পারে। সাবক্যারিয়ারগুলির মাত্রা এবং পর্যায়গুলি অবশ্যই বেছে নিতে হবে যাতে শ্রোতা সুরের পরিবর্তন লক্ষ্য না করে রিসিভার প্রেরণ করা ডেটা বের করতে পারে।

ছবি নং 3: মূল সুরের হাই সেগমেন্টের বর্ণালী এবং সাবক্যারিয়ার ফ্রিকোয়েন্সির অংশ।

যখন এটিতে এনকোড করা তথ্য সহ একটি অডিও সংকেত স্পিকারের মাধ্যমে বাজানো হয়, তখন গ্রহণকারী ডিভাইসের মাইক্রোফোন এটি রেকর্ড করে। এমবেডেড OFDM চিহ্নগুলির প্রারম্ভিক অবস্থানগুলি খুঁজে পেতে, রেকর্ডগুলি প্রথমে ব্যান্ডপাস ফিল্টার করা প্রয়োজন৷ এইভাবে, উপরের ফ্রিকোয়েন্সি পরিসীমা বের করা হয়, যেখানে সাবক্যারিয়ারগুলির মধ্যে কোন বাদ্যযন্ত্র হস্তক্ষেপ সংকেত নেই। আপনি একটি চক্রীয় উপসর্গ ব্যবহার করে OFDM চিহ্নের শুরু খুঁজে পেতে পারেন।

OFDM চিহ্নের সূচনা সনাক্ত করার পরে, প্রাপক উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেন ডিকোডিংয়ের মাধ্যমে সর্বাধিক প্রভাবশালী নোট সম্পর্কে তথ্য পায়। উপরন্তু, OFDM ন্যারোব্যান্ড হস্তক্ষেপের উত্সগুলির জন্য বেশ প্রতিরোধী, কারণ তারা শুধুমাত্র কিছু সাবক্যারিয়ারকে প্রভাবিত করে।

ব্যবহারিক পরীক্ষা

KRK Rokit 8 স্পিকার পরিবর্তিত সুরের উৎস হিসেবে কাজ করেছে, এবং Nexus 5X স্মার্টফোনটি গ্রহণকারী পক্ষের ভূমিকা পালন করেছে।

চিত্র #4: স্পিকার এবং মাইক্রোফোনের মধ্যে 5m এ বাড়ির ভিতরে পরিমাপ করা প্রকৃত OFDM এবং পারস্পরিক সম্পর্ক শিখরের মধ্যে পার্থক্য।

বেশিরভাগ OFDM পয়েন্ট 0 থেকে 25 ms এর মধ্যে থাকে, তাই আপনি 66.6 ms সাইক্লিক উপসর্গের মধ্যে একটি বৈধ শুরু খুঁজে পেতে পারেন। গবেষকরা নোট করেছেন যে রিসিভার (এই পরীক্ষায়, একটি স্মার্টফোন) একাউন্টে নেয় যে OFDM চিহ্নগুলি পর্যায়ক্রমে বাজানো হয়, যা তাদের সনাক্তকরণকে উন্নত করে।

পরীক্ষা করার প্রথম জিনিসটি ছিল বিট এরর রেট (BER) এর উপর দূরত্বের প্রভাব। এটি করার জন্য, বিভিন্ন ধরণের কক্ষে তিনটি পরীক্ষা করা হয়েছিল: কার্পেট সহ একটি করিডোর, মেঝেতে লিনোলিয়াম সহ একটি অফিস এবং একটি কাঠের মেঝে সহ একটি অডিটোরিয়াম।

ভ্যান হ্যালেনের "এন্ড দ্য ক্র্যাডল উইল রক" গানটি পরীক্ষার বিষয় হিসাবে নির্বাচিত হয়েছিল।

শব্দের ভলিউম সামঞ্জস্য করা হয়েছিল যাতে স্পিকার থেকে 2 মিটার দূরত্বে স্মার্টফোন দ্বারা পরিমাপ করা শব্দের মাত্রা ছিল 63 ডিবি।

চিত্র নং 5: স্পিকার এবং মাইক্রোফোনের মধ্যে দূরত্বের উপর নির্ভর করে BER সূচক (নীল লাইন - দর্শক, সবুজ - করিডোর, কমলা - অফিস)।

হলওয়েতে, স্পিকার থেকে 40 মিটার দূরত্বে একটি স্মার্টফোন দ্বারা 24 ডিবি শব্দ নেওয়া হয়েছিল। 15 মিটার দূরত্বে শ্রেণীকক্ষে শব্দ ছিল 55 ডিবি, এবং অফিসে 8 মিটার দূরত্বে স্মার্টফোনের দ্বারা অনুভূত শব্দের মাত্রা 57 ডিবিতে পৌঁছেছে।

কারণ অডিটোরিয়াম এবং অফিস আরও প্রতিধ্বনিত, দেরী OFDM চিহ্নের প্রতিধ্বনি চক্রীয় উপসর্গের দৈর্ঘ্য অতিক্রম করে এবং BER বৃদ্ধি করে।

প্রতিধ্বনি* - একাধিক প্রতিফলনের কারণে শব্দের তীব্রতা ধীরে ধীরে হ্রাস পায়।

গবেষকরা আরও তিনটি ঘরানার (নীচের টেবিল) থেকে 6টি ভিন্ন গানে প্রয়োগ করে তাদের সিস্টেমের বহুমুখিতা প্রদর্শন করেছেন।

সারণী নং 1: পরীক্ষায় ব্যবহৃত গান।

এছাড়াও, টেবিল ডেটার মাধ্যমে, আমরা প্রতিটি গানের বিট রেট এবং বিট এরর রেট দেখতে পারি। ডেটা রেট ভিন্ন কারণ একই সাবক্যারিয়ার ব্যবহার করা হলে ডিফারেনশিয়াল BPSK (ফেজ শিফট কীিং) ভালো কাজ করে। এবং এটি সম্ভব যখন সন্নিহিত অংশগুলিতে একই মাস্কিং উপাদান থাকে। ক্রমাগত উচ্চস্বরে গানগুলি ডেটা লুকানোর জন্য একটি সর্বোত্তম ভিত্তি প্রদান করে কারণ মাস্কিং ফ্রিকোয়েন্সিগুলি বিস্তৃত ফ্রিকোয়েন্সি পরিসরে আরও দৃঢ়ভাবে উপস্থিত থাকে। বিশ্লেষণ উইন্ডোর নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের কারণে দ্রুত-গতির সঙ্গীত শুধুমাত্র আংশিকভাবে OFDM চিহ্নগুলিকে মাস্ক করতে পারে।

এরপরে, লোকেরা সিস্টেমটি পরীক্ষা করা শুরু করে, যাকে নির্ধারণ করতে হয়েছিল কোন সুরটি আসল এবং কোনটি এতে এমবেড করা তথ্য দ্বারা পরিবর্তিত হয়েছিল। এই উদ্দেশ্যে, টেবিল নং 12 থেকে গানের 1-সেকেন্ডের অংশ বিশেষ ওয়েবসাইটে পোস্ট করা হয়েছিল।

প্রথম পরীক্ষায় (E1), প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে শোনার জন্য একটি পরিবর্তিত বা আসল খণ্ড দেওয়া হয়েছিল এবং সেই খণ্ডটি আসল বা পরিবর্তিত কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে হয়েছিল। দ্বিতীয় পরীক্ষায় (E2), অংশগ্রহণকারীরা উভয় সংস্করণ যতবার চেয়েছিলেন ততবার শুনতে পারতেন এবং তারপর সিদ্ধান্ত নিতে পারেন কোনটি আসল এবং কোনটি পরিবর্তিত হয়েছে।

সারণি নং 2: পরীক্ষার ফলাফল E1 এবং E2।

প্রথম পরীক্ষার ফলাফলের দুটি সূচক রয়েছে: p(O|O) - অংশগ্রহণকারীদের শতাংশ যারা সঠিকভাবে মূল সুর চিহ্নিত করেছে এবং p(O|M) - অংশগ্রহণকারীদের শতাংশ যারা সুরের পরিবর্তিত সংস্করণটিকে আসল হিসাবে চিহ্নিত করেছে৷

মজার বিষয় হল, কিছু অংশগ্রহণকারী, গবেষকদের মতে, কিছু পরিবর্তিত সুরকে মূলের চেয়ে বেশি মৌলিক বলে মনে করেন। উভয় পরীক্ষার গড় পরামর্শ দেয় যে গড় শ্রোতা একটি নিয়মিত সুর এবং যেটিতে ডেটা এম্বেড করা হয়েছিল তার মধ্যে পার্থক্য লক্ষ্য করবেন না।

স্বাভাবিকভাবেই, সঙ্গীত বিশেষজ্ঞ এবং সঙ্গীতজ্ঞরা পরিবর্তিত সুরে কিছু ভুল এবং সন্দেহজনক উপাদান সনাক্ত করতে সক্ষম হবেন, তবে এই উপাদানগুলি অস্বস্তির কারণ হিসাবে তাৎপর্যপূর্ণ নয়।

এবং এখন আমরা নিজেরাই পরীক্ষায় অংশ নিতে পারি। নীচে একই সুরের দুটি সংস্করণ রয়েছে - আসল এবং পরিবর্তিত। আপনি পার্থক্য শুনতে পারেন?

সুরের মূল সংস্করণ
vs
সুরের পরিবর্তিত সংস্করণ

অধ্যয়নের সূক্ষ্মতার সাথে আরও বিশদ পরিচিতির জন্য, আমি এটি দেখার পরামর্শ দিই রিপোর্ট গবেষণাকারী দল.

এছাড়াও আপনি অডিও ফাইলগুলির একটি জিপ সংরক্ষণাগার ডাউনলোড করতে পারেন যেগুলি অধ্যয়নে ব্যবহৃত মূল এবং পরিবর্তিত টিউনগুলি এখানে রয়েছে৷ এই লিঙ্কটি.

উপসংহার

এই কাজে, ETH জুরিখের স্নাতক ছাত্ররা সঙ্গীতের মধ্যে একটি আশ্চর্যজনক ডেটা ট্রান্সমিশন সিস্টেম বর্ণনা করেছে। এটি করার জন্য, তারা ফ্রিকোয়েন্সি মাস্কিং ব্যবহার করেছিল, যা স্পিকার দ্বারা বাজানো সুরে ডেটা এম্বেড করা সম্ভব করেছিল। এই সুরটি ডিভাইসের মাইক্রোফোন দ্বারা অনুভূত হয়, যা লুকানো ডেটা সনাক্ত করে এবং এটিকে ডিকোড করে, যখন গড় শ্রোতারা পার্থক্যটিও লক্ষ্য করবেন না। ভবিষ্যতে, ছেলেরা অডিওতে ডেটা প্রবর্তনের জন্য আরও উন্নত পদ্ধতি নির্বাচন করে তাদের সিস্টেম বিকাশ করার পরিকল্পনা করছে।

যখন কেউ অস্বাভাবিক কিছু নিয়ে আসে, এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, এমন কিছু যা কাজ করে, আমরা সবসময় খুশি থাকি। তবে তার চেয়েও বেশি আনন্দের বিষয় যে এই উদ্ভাবনটি তৈরি করেছে তরুণরা। বিজ্ঞানের কোন বয়সের সীমাবদ্ধতা নেই। আর তরুণরা যদি বিজ্ঞানকে বিরক্তিকর মনে করে, তাহলে সেটাকে ভুল কোণ থেকে উপস্থাপন করা হচ্ছে, তাই বলতে হবে। সর্বোপরি, যেমনটি আমরা জানি, বিজ্ঞান একটি আশ্চর্যজনক বিশ্ব যা কখনই বিস্মিত হওয়া বন্ধ করে না।

শুক্রবার অফ-টপ:

যেহেতু আমরা সঙ্গীত, বা বরং রক সঙ্গীত সম্পর্কে কথা বলছি, এখানে রকের বিস্তৃতির মধ্য দিয়ে একটি দুর্দান্ত যাত্রা।

রানী, "রেডিও গা গা" (1984)।

পড়ার জন্য ধন্যবাদ, কৌতূহলী থাকুন, এবং একটি দুর্দান্ত সপ্তাহান্তে বন্ধুরা কাটান! 🙂

আমাদের সাথে থাকার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ. আপনি আমাদের নিবন্ধ পছন্দ করেন? আরো আকর্ষণীয় বিষয়বস্তু দেখতে চান? অর্ডার দিয়ে বা বন্ধুদের সুপারিশ করে আমাদের সমর্থন করুন, এন্ট্রি-লেভেল সার্ভারের একটি অনন্য অ্যানালগ-এ Habr ব্যবহারকারীদের জন্য 30% ছাড়, যা আপনার জন্য আমাদের দ্বারা উদ্ভাবিত হয়েছে: VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 কোর) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps থেকে $20 বা কিভাবে একটি সার্ভার শেয়ার করবেন সম্পর্কে সম্পূর্ণ সত্য? (RAID1 এবং RAID10 এর সাথে উপলব্ধ, 24 কোর পর্যন্ত এবং 40GB DDR4 পর্যন্ত)।

Dell R730xd 2 গুণ সস্তা? শুধু এখানে 2 x Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 টিভি $199 থেকে নেদারল্যান্ডে! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $99 থেকে! সম্পর্কে পড়ুন কিভাবে ইনফ্রাস্ট্রাকচার কর্পোরেশন তৈরি করা যায়। এক পয়সার জন্য 730 ইউরো মূল্যের Dell R5xd E2650-4 v9000 সার্ভার ব্যবহার করে ক্লাস?

উত্স: www.habr.com