今回はRaspberry PiとUSBマイクを組み合わせて騒音測定器の作成方法を紹介します。
この記事では「Raspberry Pi 3B」とサンワサプライ社のUSBマイクロホン「MM-MCU01BK」を使用します。「Raspberry Pi 3」はLinuxOS相当のOSを動作可能で、USBポートも標準搭載されているため、ハードウェアの増設やドライバーのインストールといった特別な環境整備を行うことなく、USBマイクの入力音声をPythonスクリプトなどから操作することが可能です。
USBマイクの入力音声から騒音レベルを測定することで、下記のような課題解決に応用できると考えています。
- 騒音対策：騒音レベルをディスプレイ表示し、ユーザーに注意喚起
- スマートホーム：テレビやスピーカーの音量を一定以下に保つ
- 空間表現：音楽のパーカッション成分と照明、LEDライトを連動させ、耳だけでなく目でも音楽を楽しめる空間を作成
実際にテレビやスピーカーの音量を一定以下に保つために、スマートリモコン化した事例を以下の記事で紹介しています。
こんにちは、ほっさまです。 皆さんは、騒音問題について考えることはあるでしょうか。 私はマンションタイプの集合住宅に居住していて、最近はテレワークにより一日のほとんどを家の中で過ごしているため、自分自身や近隣住民が出す生活音に以[…]
動作確認済み環境
OS: Raspbian Buster with desktop（Release date: 2019-09-26）
プログラミング言語: python3（version=3.7.3）
この記事では、Raspberry Piの購入後に実施する以下の2点について、書いています。 1. OS（Raspbian）インストール 2. 初期セットアップ この記事は以下のような方向けのものになります。 Raspberr[…]
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1. 必要モジュール、パッケージのインストール
USBマイクから音声を取得するためにPythonの「PyAudio」パッケージをインストールします。
1-1. PortAudio modules
「PyAudio」は「PortAudio」というオーディオの再生、録音機能を持つライブラリのラッパーです。「PyAudio」を使用する場合は、「PortAudio」関連のモジュールを事前にインストールしておく必要があります。
「PortAudio」関連のモジュールのインストールは、以下のコマンドで行います。
1-2. PyAudio
「PyAudio」は以下のpipコマンドでインストールできます。
2. USBマイクの接続、識別番号の確認
2-1. USBマイクの接続
「Raspberry Pi 3B」のUSBポートにUSBマイクを接続します。
2-2. USBマイクの接続確認
「Raspberry Pi 3B」のターミナルで、「lsusb」コマンドを実行し、USBマイクが認識されていることを確認します。
2-3. USBマイクの識別番号の確認
「PyAudio」でUSBマイクの入力音声を取得するためには、USBマイクの識別番号を指定する必要があります。認識されている全ての音声入出力デバイスの識別番号は以下のPythonスクリプトを実行することで確認できます。
（実行結果）
「lsusb」と同様に、デバイス名からの判断が難しい場合には、USBマイクを接続していない状態の出力結果と比較することで、デバイス名の特定が可能です。
3. 騒音レベルの測定
3-1. Pythonスクリプト
（パラメータ解説）
・14行目：コマンドライン引数に、前章で確認した識別番号を指定します。
・15行目：USBマイクから一度に読み取る入力音声のフレーム数は「CHUNK」で指定します。パラメータは後で調整するため、この段階では一般的な「1024」（=2の10乗）を指定します。
・16行目：「FORMAT」に「pyaudio.paInt16」を指定することで、入力音声の量子化ビット数を「16」とします。これにより、入力音声データを[-32,768, 32,767]の値として扱えるようにします。
・17-18行目：入力音声のチャンネル数「CHANNELS」、サンプリングレート「SAMPLING_RATE」は、「get_device_info_by_index」メソッドで取得したデフォルト値を使用します。
・19行目：騒音レベルの計算に使用する音声データのサイズは「RECORD_SECONDS」で指定します。計算に使用するフレーム数は、「SAMPLING_RATE*RECORD_SECONDS」になります。
・31-42行目：音声入力部分（open、stream.readメソッド）は「PyAudio」の「Documentation & Examples」を参考に作成していますので、説明は割愛します。
・43行目（分子）：入力音声データはバイナリ形式で取得されます。このままでは騒音レベルの計算に使用できないため、「np.frombuffer」メソッドで整数型のNumpy配列に変換します。変換後の配列サイズは「CHUNK」で指定した数と一致します。
・43行目（分母）：入力音声データを「int16」の最大値「32,767」で除算することで最大値を「1」とします。これにより、入力音声データが最大値「1」の時の基準音圧レベル「1Pa」に対する騒音レベルが「0dB」となり、USBマイクの入力感度「0dB=1V/Pa」と対応させます。
・46行目：「RECORD_SECONDS」で指定した秒数分のデータから、実効値「RMS」を計算します。「RMS」は二乗平均の平方根を扱います。
・48行目：「RMS」から騒音レベルを計算します。基準音圧レベルは、人間の最小可聴音圧の「20μPa」とします。
（参考：https://dsp.stackexchange.com/questions/13728）
・騒音レベルはスマートフォンアプリの「騒音測定器」と比較して、最小値「+2dB」、平均値「-3dB」の誤差があります。これは、1ループ当たりの経過時間が「RECORD_SECONDS」で指定した時間より遅れているために、データの取りこぼしがあったためと考えらえれます。
3-2. パラメータ調整
「CHUNK」の値を小さくすることで、1ループ当たりの処理時間を「RECORD_SECONDS」で指定した値に近づけます。
下表の結果から、「CHUNK」が「512」以下では処理時間にほとんど誤差がないため、1ループ当たりの処理時間は「入力音声データの長さ＋騒音レベルの計算にかかる時間」で収束しているものと考えらえれます。
騒音レベルの比較から、本記事のデバイスを使用する限りでは、「CHUNK」に「128」を設定するのが妥当と考えられます。
（パラメータごとの処理時間、騒音レベル）
| CHUNK | 処理時間[sec]
（平均） |
騒音レベル/Pythonスクリプト | 騒音レベル/スマートフォンアプリ | ||
| 最小 | 平均 | 最小 | 平均 | ||
| 128 | 1.11 | 50.6 | 53.1 | 51 | 54 |
| 256 | 1.12 | 46.9 | 49.0 | 45 | 48 |
| 512 | 1.13 | 52.6 | 54.0 | 48 | 53 |
| 1024 | 1.81 | 53.4 | 58.6 | 52 | 61 |
所感
USBマイクの入力音声から騒音レベルを測定した結果は、スマートフォンアプリで測定した騒音レベルと比較して、平均値が1dB未満に収まっているため、実用に足るものと考えられます。
記事内で紹介したデバイス