De camera in de gemiddelde iPhone is tot bijzondere prestaties in staat. De standaard camera-app maakt zo uit de doos al mooie plaatjes. Maar er kan véél meer, inclusief fotograferen in RAW-formaat. En daar hoef je echt niet de allerlaatste iPhone 12 Pro voor te hebben!

Een van dé ‘selling points’ van de iPhone 12 Pro is dat ‘ie in RAW-formaat kan fotograferen. Vergis je echter niet: ook voorgaande modellen vanaf de iPhone 6s kunnen dit, mits voorzien van een beetje recente iOS-versie (vanaf 10 om precies te zijn). Alleen kun je dan niet rechtstreeks in RAW fotograferen vanuit de camera-app, maar moet je een van de beschikbare losse apps installeren die dat mogelijk maken. Zonder enige twijfel een van de mooiste is Halide, onlangs aanbeland bij de geheel nieuwe MkII-versie. Het aardige is dat deze app gebruik maakt van alle hardwaremogelijkheden die je iPhone aan boord heeft om slim en snel te fotograferen, maar tegelijkertijd desgewenst ook gedeeltelijk of zelfs geheel handmatig ingesteld kan worden. Waarbij als opslagformaat voor RAW gekozen kan worden, of voor een combinatie van én een RAW-afbeelding én een in een standaard gecomprimeerd en ‘ontwikkeld’ formaat afbeelding.

Die RAW-afbeelding kun je verder verwerken in een app als bijvoorbeeld Lightroom (iPhone-versieeniPad-versie). Of je kiest voor een automatische ontwikkeling binnen Halide. De resultaten daarvan zijn meestal best goed. Met als voordeel dat je enerzijds direct een mailbare foto hebt, en anderzijds de RAW-foto achteraf altijd nog (verder) kunt aanpassen in een RAW-editor.

Ingebouwde cursus

Halide biedt extreem veel mogelijkheden. Het is onmogelijk om in dit artikel alles te laten zien. Daarvoor heb je echt een soort van fotografiecursus nodig. Geen nood: ook die is ingebouwd in Halide! Een tiendaags exemplaar zelfs, bereikbaar door – nadat je de app hebt geïnstalleerd en gestart – op het streepje onderin de zoeker naar boven te vegen. Tik vervolgens op het instellingentandwiel en je ziet als eerste blok bovenaan in beeld Wat u kunt doen met Halide. Tik hierop, meld je aan en wordt een pro. Laat die instellingen nu trouwens even open staan.

©PXimport

RAW, RAW en JPG, RAW+: kiezen maar!

Tik als eerste op Vastleggen. Schakel je de optie Dekking in, dan worden twee foto’s gemaakt: een RAW-exemplaar en een JPG-foto. Maar, zoals al gemeld: dat kost extra tijd. Plan B is – als je toch twee formaten wilt bewaren – om te gaan voor RAW+ (Dekking kan dan uitblijven). Er wordt dan een RAW-bestand met embedded HEIC-foto weggeschreven. Dat heeft dan weer als nadeel dat je RAW-bestand natuurlijk groter wordt. De standaardsetting RAW lijkt ons eigenlijk het best. Gebruik Halide dan voor als je echt bijzondere foto’s in de beste kwaliteit wilt schieten. En de standaard camera-app van iOS voor snapshots. Of – als je in het gelukkige bezit bent van een toestel met 256 GB of meer opslag en niet heel veel apps hebt geïnstalleerd: lekker alles met Halide fotograferen natuurlijk!

©PXimport

Privacy

De overige instellingen van dit onderdeel kun je het best laten voor wat ze zijn. Maar neem er wel notie van. Eventueel kun je uit privacy-overwegingen de schakelaar achter Fotolocatie opslaan uitzetten. Heeft als voordeel dat wanneer je de foto deelt, niemand kan achterhalen waar deze gemaakt is. Met name praktisch voor op je thuislocatie gemaakte foto’s. Nadeel is dat je zelf dan ook nooit meer kunt achterhalen waar je foto gemaakt is. Tik linksboven weer op Instellingen als je een keuze gemaakt hebt

Meer opties

Weer terug in het hoofdpaneel van Instellingen tik je op Aanpassen. Mocht je het willen, dan kun je nu de plek van de bedieningselementen van Halide aanpassen. Niks veranderen? Dan tik je op Wijzigingen niet bewaren. Om weer terug te keren naar instellingen, tik je op het tandwiel. Onder geavanceerd tref je ook nog wat handige settings aan, deel je bijvoorbeeld naar Facebook en wil je niet dat daar de locatiegegevens zichtbaar zijn, zet dan de schakelaar achter Spionage op Facebook voorkomen aan. Leg je liever je foto’s vast in jpeg dan HEIC (hoewel dat laatste formaat zonder meer een betere beeldkwaliteit heeft), dan kies je onder Vastleggen in ander formaat dan RAW voor Meest compatibel in plaats van het standaard Hoge efficiëntie. Let wel: het betreft hier de eventueel extra náást RAW bewaarde afbeeldingen!

Zelf scherpstellen en belichting regelen

Standaard staat Halide ingesteld in de automatische modus. Kortom: om een foto te maken richt je de camera en tik je op de ontspanknop. Het scherpstelpunt bepaal je desgewenst zelf door in de zoeker op een gewenst punt dat beslist scherp moet zijn te tikken. De belichting stel je in door aan de rechterkant van de zoeker omhoog of omlaag te vegen. Handmatig scherpstellen is geen enkel probleem: tik daarvoor op het omcirkelde en standaard ingeschakelde (en dus geelgekleurde) AF, waarna de autofocus uitgezet wordt. Middels een schuifregelaar kun je nu zelf scherpstellen. Ideaal voor bijvoorbeeld nachtfoto’s waarbij je door extreem onscherp in te stellen mooie gekleurde lichtbollen kunt fotograferen, bijvoorbeeld.

©CIDimport

Slim ontwikkelen van RAW

Rechts van de AF-knop zie je een 3D-kubus. Tik hierop en je ziet live hoe je iPhone voor bijvoorbeeld wazige achtergronden en dergelijke zorgt. Daarbij wordt gebruik gemaakt van de welbekende ‘computational photography-engine’ van Apple. Voor dagelijks gebruik kun je deze optie ook lekker uitlaten. Héb je eenmaal een foto gemaakt, dan wordt deze op de filmrol bewaard, standaard in de map RAW. Ook kun je een gemaakte RAW door Halide slim laten ‘ontwikkelen’. Dat is handig voor een ieder die even geen tijd heeft om te gaan tweaken in iets als het al genoemde Lightroom. Tik daarvoor op de mini-preview linksonder in beeld van de net gemaakte foto. Deze wordt nu geopend in de in Halide ingebouwde viewer. Tik daarin rechtsboven op INSTANT en je ziet wat Halide ervan maakt. Tik op de deelknop en er wordt een jpg’tje van de foto gemaakt die je kunt doorsturen naar bijvoorbeeld de mail-app of een messenger.

Handmatige modus, inclusief ISO-instellingen en meer

Zoals beloofd is er ook een volledig handmatige instelling mogelijk in Halide. Om deze te activeren, veeg je eerst van de rechter- naar de links van het scherm. Er opent nu een nieuw paneel. Tik hierin op MANUAL en je kunt je helemaal uitleven. Belichting regelen doe je weer door van boven naar beneden (of andersom) te vegen. De ISO-waarde is instelbaar door van links naar rechts of vice versa te vegen. Waarbij geldt: hoe lager de ISO-waarde, hoe minder de lichtgevoeligheid, maar ook hoe minder ruis. Voor de liefhebbers die ook zebrastrepen willen zien (waarmee belichtingsproblemen live aan het licht komen): veeg weer even vanaf de rechter schermrand naar links en je ziet het inmiddels bekende paneel weer. Tik op ZEBRAS en klaar. Uitzetten is een kwestie van nogmaals op die knop tikken. Terugkeren naar de automatische modus regel via een tik op AUTO.

©CIDimport

Abo-app

Halide kan nog veel en veel meer. Maar je hebt nu de basis in de vingers. Door veel te doen maak je al snel indrukwekkende foto’s die er beter uitzien dan de standaard snapshot-kiekjes uit de standaard camera-app. Was je al een gebruiker, dan krijg je Halide MkII voor een jaar gratis. In principe is de app een abo-app, wat betekent dat je er per jaar voor betaalt. Er is op moment van schrijven een mooie aanbieding die je €13,49 per jaar kost als je nu toehapt. We gokken dat deze prijs uiteindelijk wel omhoog gaat.

Dagelijks hoor en lees je over artificiële intelligentie (AI). Daarbij worden vaak termen als neuraal netwerk en deep learning gebruikt. In dit artikel vertellen je hier meer over en gaan we ook zelf met AI aan de slag. We doen dit via TensorFlow Playground en Google Teachable Machine.

Het begrip artificiële intelligentie verwijst naar de mogelijkheid om zelfstandig kennis op te nemen, problemen op te lossen en beslissingen te nemen, net zoals een mens. Het woord ‘artificieel’ duidt erop dat deze vorm van intelligentie door mensen is ontworpen en door computers of machines wordt uitgevoerd en dus niet door een biologisch brein.

Veel AI-toepassingen, zoals beeld- en spraakherkenning en taalverwerking, maken hierbij gebruik van zogenoemde neurale netwerken. Deze zijn namelijk uitstekend geschikt voor het herkennen van complexe patronen in grote hoeveelheden ongestructureerde data.

Zo’n digitaal neuraal netwerk (DNN) is gebaseerd op de werking en structuur van het menselijke brein, maar het blijft niet meer dan een abstracte vereenvoudiging. Het menselijke brein is tenslotte (vooralsnog) aanzienlijk complexer, flexibeler en vooral ook energiezuiniger met een maximaal verbruik van circa 20 watt. Ons brein is bovendien superieur in creativiteit, contextueel begrip en emotionele verwerking. 

Digitaal neuraal netwerk

Een digitaal neuraal netwerk (DNN) werkt net als het biologisch brein met neuronen (zie bovenstaand tekstkader). Alleen in een DNN gaat het hierbij om wiskundige rekeneenheden die informatie verwerken. Elk neuron ontvangt invoer, vermenigvuldigt deze met een gewicht om de relevantie te bepalen en telt daar een compensatiewaarde, de zogeheten bias, bij op. Samen vormen deze gewichten en biases de ‘parameters’. GPT-4 bevat er naar schatting 1,7 biljoen.

De informatie stroomt door een of meer verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlaag. Elke verborgen laag verwerkt de gegevens verder, waardoor complexere patronen worden herkend. Hiervoor gebruikt elk neuron een zogeheten activatiefunctie, die bepaalt of en in welke mate de uitvoer wordt doorgegeven. Zonder activatiefuncties zou het netwerk alleen eenvoudige wiskundige verbanden leren, zoals rechte lijnen, terwijl het nu ook met complexe, gebogen of gelaagde patronen overweg kan.

Een eenvoudig digitaal neuraal netwerk, met één verborgen laag.

Sturing en zelflering

Mensen sturen het DNN indirect aan door het bepalen van het aantal lagen, het aantal neuronen per laag en het type activatiefunctie. Verder kiezen ze hoe het netwerk moet leren, bijvoorbeeld door te bepalen hoeveel data het ziet en hoe complex de gegevens zijn, hoe vaak het leert en hoe groot de aanpassingen mogen zijn. Tijdens deze training worden de parameters automatisch aangepast door het netwerk om optimaal patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

Vereenvoudigd komt het hierop neer: nadat het netwerk een voorspelling heeft gedaan, wordt berekend hoe ver deze afwijkt van de juiste waarde, waartoe het netwerk tijdens de training toegang heeft. Deze afwijking wordt vervolgens teruggestuurd door het netwerk, van de uitvoer- naar de invoerlaag. Onderweg berekent het netwerk hoeveel elke verbinding (gewicht) en extra waarde (bias) heeft bijgedragen aan de fout. Daarop past het netwerk de parameters aan om de fout kleiner te maken. Dit proces herhaalt zich vele malen, zodat het netwerk steeds accurater wordt. Dit principe wordt ‘backpropagation’ genoemd (letterlijk: achterwaartse terugkoppeling) en maakt dat het netwerk grotendeels zelflerend is.

©Vallabh soni - stock.adobe.com

Backpropagation: het netwerk stuurt zelf bij op basis van de vastgestelde afwijking.

TensorFlow Playground

Spelen met werking DNN

Het wordt interessanter wanneer je zelf experimenteert met de principes en werking van een DNN. Ga naar https://playground.tensorflow.org. Hier herken je de lagen met neuronen: een invoerlaag, twee verborgen lagen en een uitvoerlaag. Bij DATA is al een specifieke dataset geselecteerd. Zodra je op Run (het pijltje) klikt, probeert het netwerk het patroon in de gekozen dataset te herkennen. Het resultaat verschijnt onder Output.

Hoe langer je het proces laat lopen, hoe hoger het aantal trainingscycli (hier epochs genoemd) en hoe accurater de ruimte-indeling of dataclassificatie in de output: blauwe achtergrond voor blauwe punten en oranje achtergrond voor oranje punten. Omdat het standaard om een eenvoudig datapatroon gaat, zal de Training loss waarschijnlijk 0.000 zijn. Dit betekent dat het netwerk het patroon vrijwel meteen correct herkent op basis van de ingestelde parameters, zodat er nauwelijks of geen backpropagation nodig is.

Met de standaardinstellingen kan dit neurale netwerk moeiteloos overweg.

Verdere aansturing

Je kunt het netwerk flink uitdagen door enkele instellingen aan te passen. We geven je enkele mogelijkheden die zeker leerzaam kunnen zijn. Activeer in de invoerlaag bijvoorbeeld alleen de bovenste eigenschap X1. Het netwerk classificeert dan uitsluitend op basis van de horizontale posities van de punten. Voor de derde dataset (linksonder) kan dit voldoende zijn, maar voor andere niet. Probeer het gerust zelf uit. Je zult ook merken dat hoe meer features je inschakelt, hoe meer informatie het netwerk gebruikt en hoe beter het complexe patronen kan herkennen.

Verhoog eens Noise (ruis) met de schuifknop om het leerproces te bemoeilijken. De datapunten worden hierdoor minder gestructureerd, wat je meteen terugziet in de Output. Verminder nu eens het aantal neuronen (via de minknop boven elke laag) om het netwerk minder complexe beslissingen te laten nemen. Minder verborgen lagen verlaagt eveneens de capaciteit om diepere datapatronen te leren.

Nog steeds te makkelijk? Verlaag dan de Learning rate naar bijvoorbeeld 0.0001. Een lagere leerratio betekent tenslotte kleinere stappen bij het aanpassen van de gewichten (wat zich hier visueel vertaalt als minder snel aangepaste lijndiktes tussen de neuronen), waardoor het netwerk langzamer leert.

Experimenteer gerust verder met andere, ook meer geavanceerde instellingen om het netwerk – en jezelf – uit te dagen.

Met deze instellingen wordt de training van het neurale netwerk nagenoeg onmogelijk.

Deep learning

Een DNN is een van de meest effectieve methoden of algoritmen binnen machine learning (ML), waarbij computers leren van data zonder ze expliciet te moeten programmeren. Het is vooral geschikt voor complexe taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en taalverwerking.

Eenvoudige ML-modellen hebben meestal een of enkele verborgen lagen. Bij een complexere architectuur met meerdere verborgen lagen, die in staat is complexere patronen en relaties te herkennen, spreekt men van deep learning (DL). Deep learning is daarmee een subonderdeel van machine learning, al is het onderscheid niet altijd scherp te maken.

Bij DL gebruikt het neurale netwerk logischerwijze meer parameters, wat meteen ook een grotere hoeveelheid data vereist om het effectief te kunnen trainen. Meer data en parameters vereisen uiteraard ook meer rekenkracht, waarvoor vaak talrijke gpu’s (Graphics Processing Units) of gespecialiseerde processors als Googles TPU’s (Tensor Processing Units) nodig zijn.

Een Google TPU op een PCIe-kaart.

Google Teachable Machine

Experimenten met AI

Het zal je nauwelijks verbazen dat je, behalve geavanceerde kennis, frameworks als TensorFlow of PyTorch nodig hebt om een DL-model te ontwikkelen. Wil je hier desondanks toch mee experimenteren, dan biedt Googles Teachable Machine een uitstekende omgeving. Dit project heeft namelijk een interface waarmee je zonder technische expertise toch een AI-model kunt trainen.

Het platform is gebaseerd op DL-technieken en gebruikt neurale netwerken om patronen en kenmerken in diverse datasets te herkennen. Het werkt met voorgetrainde modellen, maar je kunt ook eigen gegevens toevoegen om een aangepast model te trainen. Na training kun je het model exporteren in verschillende formaten en inzetten in een web-app, mobiele app of op toestellen als Raspberry Pi, Arduino of IoT-apparaten.

Via deze GitHub-pagina vind je talrijke leuke projecten met Teachable Machine (van Bananameter tot Snake Game), evenals tutorials. Maar laten we nu vooral zelf aan de slag gaan met een bescheiden project.

Dit model heeft meteen door dat deze banaan overrijp is.

Starten met project

Surf naar https://teachablemachine.withgoogle.com. Hier leer je een computer trainen om je eigen afbeeldingen, geluiden en houdingen te herkennen. Klik op Aan de slag om een nieuw project te starten en kies uit drie modelopties: Projectafbeelding, Audioproject of Project met houdingen.

Wij nemen het eerste model als voorbeeld. Dit opent een venster waarin je kunt kiezen tussen een Model voor standaard afbeelding (kleur, 224 × 224 pixels) of een Model voor ingesloten afbeelding (grijswaarden, 96 × 96 pixels). Dit laatste, een embedded model, is geschikt voor microcontrollers. Wij kiezen hier voor het wat grotere standaardmodel.

Teachable Machine laat je uit drie grote trainingsmodellen kiezen.

Dataset en klassen aanmaken

Je komt nu terecht op een webpagina waar je eerst je dataset moet aanmaken. In dit geval bestaat deze uit afbeeldingen. Je deelt deze op in twee of meer categorieën, die je ook labelt. Teachable Machine heeft standaard twee categorieën (klassen), maar via +Een klasse toevoegen kun je eenvoudig meer klassen toevoegen.

Het aantal klassen dat je nodig hebt, hangt af van je project. Voor het onderscheiden van bijvoorbeeld QR-codes en zebrapatronen volstaan twee klassen (QR en Zebra). Wil je echter overrijpe, rijpe en rauwe bananen classificeren, dan heb je er minstens drie nodig. Zorg eerst dat het juiste aantal klassen beschikbaar is. Via de knop met drie stippen verwijder je desnoods overtollige klassen. Klik bij elke klasse op het potloodicoon en geef de categorie een zinvolle naam.

Daarna voeg je data toe aan elke klasse via de knop Uploaden of Webcam. Bij gebruik van de webcam moet je de pagina toegang geven tot de aangekoppelde camera. Door op Ingedrukt houden om op te nemen te klikken, stuur je continu snapshots naar Teachable Machine. De afbeeldingen verschijnen vervolgens in de betreffende klasse.

Vul je dataset met voldoende en gevarieerde afbeeldingen, via webcam en/of uploads.

Trainen en testen

Zodra je voldoende en gevarieerde data hebt toegevoegd, kun je het AI-model trainen. Klik op Model trainen om direct te starten of pas eerst enkele instellingen aan via het pijlknopje bij Geavanceerd. Hier kun je Tijdvakken, Batchgrootte en Leersnelheid aanpassen, vergelijkbaar met Epochs, Batch size en Learning rate in TensorFlow Playground. Klik op het vraagteken voor meer uitleg. Bij Geavanceerde opties kun je in een apart venster interessante statistieken over het trainingsproces bekijken. Na afloop verschijnt de melding Model getraind.

Klik rechts op Voorbeeld bekijken, zet Invoer op AAN en kies of je via Webcam of Bestand data wilt aanleveren. Wij kozen voor Webcam en testten met verschillende afbeeldingen van QR-codes en zebra’s. Bij Uitvoer toont Teachable Machine een percentage dat de zekerheid van de classificatie weergeeft.

Een QR-code op de rug van een zebra: daar heeft Teachable Machine niet van terug.

Export

Als alles goed werkt en je het model buiten de Teachable Machine-omgeving wilt gebruiken, klik je op Model exporteren. Kies voor Tensorflow.js, selecteer Downloaden en klik op Mijn model downloaden. Pak het gedownloade zip-bestand uit in een lege submap \my_model. Deze bevat een drietal bestanden, maar niet je trainingsdata. Dit komt doordat de neurale netwerkarchitectuur, geoptimaliseerde gewichten en modelconfiguratie kunnen volstaan voor nieuwe voorspellingen.

Ga vervolgens naar het tabblad Javascript, klik op Kopiëren en plak de code in een teksteditor, zoals Kladblok of Notepad++. Sla dit op als een html-bestand in de map net boven de submap \my_model.

Om lokaal te kunnen testen zonder browserfoutmeldingen zet je eerst een eenvoudige webserver op. Wij gebruikten de gratis Abyss Web Server (voor Windows, macOS en Linux). Plaats het html-bestand samen met de submap \my_model in de standaardmap C:\Abyss Web Server\htdocs. Dubbelklik erop om het in je browser te starten. Als het goed is, kun je nu meteen je AI-model testen. Succes.

Je kunt het model bijvoorbeeld testen via een lokale webserver.

Bij ID.nl zijn we gek op producten waar je niet de hoofdprijs voor betaalt. Een paar keer per week speuren we daarom binnen een bepaald thema naar zulke deals. Ben je op zoek naar een goede bluetooth-speaker voor mee op vakantie? Wij zochten vijf modellen voor je uit voor minder dan 90 euro.

Een draagbare bluetooth-speaker is superhandig als je graag muziek luistert, waar je ook bent. Je koppelt ze in een paar seconden aan je telefoon of tablet, en je kunt meteen je favoriete playlist afspelen – zonder gedoe met kabels of ingewikkelde installatie. Gewoon aanzetten, verbinden en gaan met die beat. Wij zochten vijf modellen voor buiten voor je op, voor minder dan 90 euro.

JBL FLIP 6

Deze Flip 6 van JBL neem je makkelijk overal mee naartoe, maar produceert ondanks zijn compacte formaat toch flink wat geluid. Hij is klein genoeg om in je tas te gooien, maar als je hem aanzet, komt er verrassend veel bas en helderheid uit. Perfect voor op het strand, in het park of gewoon thuis op de keukentafel. Hij kan tegen een stootje – letterlijk – en is helemaal waterdicht. Dus regen of zwembad? Geen probleem. De batterij gaat zo'n 12 uur mee, dus je komt wel een dagje door. En heb je een vriend die ook een JBL-speaker heeft? Dan kun je ze koppelen voor dubbel zoveel geluid.

💪 Gewicht: 941 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-vermogen: 10 watt
🔋 Speelduur: 12 uur

Marshall Willen

De Marshall Willen valt op: niet alleen qua geluid, maar ook door z'n iconische rock-'n-roll-uiterlijk. Hij past makkelijk in je jaszak en maakt indruk met z'n kraakheldere geluid. Ondanks z'n formaat krijg je verrassend veel punch. De accu gaat gerust een hele dag mee en je kunt 'm gewoon meenemen onder de douche of in de regen – hij is namelijk waterdicht. Wat ook fijn is: hij heeft een handige clip waarmee je 'm ergens aan kunt hangen. Ideaal voor onderweg of op de fiets.

💪 Gewicht: 476 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-vermogen: 10 Watt
🔋 Speelduur: 15 uur

Sony ULT Field 1

De Sony ULT Field 1 is compact, makkelijk te dragen en zit verrassend goed in elkaar. Wat echt opvalt is de bas: lekker diep en vol. En als je dat niet genoeg vindt, zet je gewoon de ULT-knop aan voor nog wat extra power. Hij is water- én stofdicht, dus je hoeft 'm niet te sparen. De batterij houdt het een uur of 12 vol, wat prima is voor een dagje buiten. Gewoon een fijne, robuuste speaker die doet wat je nodig hebt.

💪 Gewicht: 650 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-Vermogen: 30 Watt
🔋 Speelduur: 12 uur

Ultimate Ears WONDERBOOM 4

De WONDERBOOM 4 is klein, rond en vrolijk, maar klinkt alsof-ie twee keer zo groot is. Zet hem in het midden van de kamer of je picknickkleed en iedereen hoort even goed wat er speelt, dankzij 360° geluid – en dat werkt verrassend goed. Hij is waterdicht én kan drijven, dus hij mag mee in bad of op een bootje, zolang je 'm maar niet lang onder water houdt. De batterij gaat ongeveer 14 uur mee, en als je er twee hebt, kun je stereo afspelen. Kortom: klein ding, groot geluid, nul zorgen.

💪 Gewicht: 420 gram
🌊 Waterdicht: IP67
🔊 RMS-Vermogen: niet opgegeven
🔋 Speelduur: 14 uur

Denver BTG-615

Denver is misschien nog niet zo bekend als de grote merken, maar deze 15 Watt BTG-615 verrast zeker. Voor een speaker onder de 50 euro krijg je een stevig geluid en een leuke lichtshow dankzij de ingebouwde leds. Perfect voor feestjes in je woonkamer of buiten op het balkon. Hij is spatwaterdicht, dus een beetje regen overleeft-ie wel. De batterij gaat zo'n 5 uur mee - dat is wel een stuk minder dan de andere hier besproken modellen, maar in principe voldoende voor een middagje muziek. En met een handvat bovenop neem je hem zo mee. Geen poespas, gewoon een leuke speaker die doet wat je verwacht.

💪 Gewicht: 2 kg
🌊 Waterdicht: IPX5
🔊 RMS-Vermogen: 15 Watt
🔋 Speelduur: 5 uur