Raspberry pi サウンドセンサーによる音量測定

稼働中のWebサーバー（Raspberry Pi 4 x 4台）。

全てのラズパイに、【Miuzei】の「ケース+ 冷却ファン+ ヒートシンク+ 3A Micro USB-C電源アダプター」がパッケージになった商品￥1,970 を装着。

ファンは「YCCFAN」社製で、2019年11月より365日24時間年中無休で稼働しており、既に5年以上も経過している。

交換用に購入したファンは、「easycargo」社製の 4個セット￥1,299。

①．冷却用のファンが不要な「Raspberry Pi 3 Model B」を使用。

②．サウンドセンサー モジュール　LM386搭載 9534
（株式会社 ケイエスワイ ￥660）。

③．10bit 8ch ADコンバーター MCP3008-I/P
（株式会社秋月電子通商 ￥360）。

■GPIO ピンと SPI バスの対応：
Raspberry Pi で SPI 通信を使用する際は、以下の GPIO ピンが使用される。
プログラム内では spi.open(0, 0) によって、SPI バス 0 の デバイス 0 を指定する。

Raspberry Pi (40ピン) と MCP3008 の配線。

接続図。

Raspberry Pi Configuration を開き、3 Interfaces Options を選択する。

I4 SPI を選択する。

SPI を Enabled に切り替え、OK で設定を保存する。

正常に有効化されている場合、以下のような出力が得られる。

import spidev
import time

# SPI インターフェイスの設定
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)  # SPIバスとデバイスを指定
spi.max_speed_hz = 1350000

# MCP3008 からデータを取得
def read_adc(channel):
    if channel < 0 or channel > 7:
        raise ValueError("チャンネルは 0～7 の間で指定してください")
    adc = spi.xfer2([1, (8 + channel) << 4, 0])
    data = ((adc[1] & 3) << 8) + adc[2]
    return data

# 音量測定ループ
try:
    print("音量測定を開始します。Ctrl+C で終了してください。")
    while True:
        # サウンドセンサーのデータを取得
        sound_level = read_adc(0)

        # 音量を出力 (0～1023 の範囲)
        print(f"音量レベル: {sound_level}")

        # 短い間隔を置く
        time.sleep(0.1)
except KeyboardInterrupt:
    print("終了します。")
finally:
    spi.close()

対策の結果　→　測定値は安定する。

import spidev
import time
import RPi.GPIO as GPIO

# SPIの設定
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)  # SPIバス0、デバイス0
spi.max_speed_hz = 1350000

# MCP3008からアナログ値を読み取る関数
def read_adc(channel):
    if channel < 0 or channel > 7:
        return -1
    adc = spi.xfer2([1, (8 + channel) << 4, 0])
    data = ((adc[1] & 3) << 8) + adc[2]
    return data

# サウンドセンサーのピンの設定
SENSOR_CHANNEL = 0  # MCP3008のCH0に接続

# メイン処理
try:
    while True:
        # アナログ値の読み取り（0-1023の範囲）
        sound_level = read_adc(SENSOR_CHANNEL)
        # 音量をパーセントに変換（簡易的なスケーリング）
        sound_percentage = (sound_level / 1023.0) * 100
        print(f"Sound Level: {sound_level} (Approx. {sound_percentage:.2f}%)")
        time.sleep(0.5)  # 0.5秒ごとに測定

except KeyboardInterrupt:
    print("\nMeasurement stopped by user")
finally:
    spi.close()  # SPI接続を閉じる
    GPIO.cleanup()  # GPIO設定をクリーンアップ

音量をパーセントに変換して表示した例。

# データのスケーリング
def scale_data(raw_value, min_value=0, max_value=1023, new_min=0, new_max=100):
    """データを指定された範囲にスケーリング"""
    return (raw_value - min_value) * (new_max - new_min) / (max_value - min_value) + new_min

# 測定ループ内
raw_sound_level = read_adc(0)
scaled_sound_level = scale_data(raw_sound_level, 0, 1023, 0, 100)  # 0～100 の範囲にスケーリング
print(f"スケーリング後の音量レベル: {scaled_sound_level:.2f}")

# ピーク検出
def detect_peak(values):
    """値のリストから最大値と最小値を検出"""
    return max(values), min(values)

import spidev
import time

# SPI インターフェイスの設定
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)  # SPIバスとデバイスを指定
spi.max_speed_hz = 1350000

# MCP3008 からデータを取得
def read_adc(channel):
    if channel < 0 or channel > 7:
        raise ValueError("チャンネルは 0～7 の間で指定してください")
    adc = spi.xfer2([1, (8 + channel) << 4, 0])
    data = ((adc[1] & 3) << 8) + adc[2]
    return data

# データのスケーリング
def scale_data(raw_value, min_value=0, max_value=1023, new_min=0, new_max=100):
    """データを指定された範囲にスケーリング"""
    return (raw_value - min_value) * (new_max - new_min) / (max_value - min_value) + new_min

# ピーク検出
def detect_peak(values):
    """値のリストから最大値と最小値を検出"""
    return max(values), min(values)

# 音量測定ループ
try:
    print("音量測定を開始します。Ctrl+C で終了してください。")

    # サンプルバッファを作成
    sample_buffer = []
    buffer_size = 10  # サンプル数

    while True:
        # サウンドセンサーのデータを取得
        raw_sound_level = read_adc(0)

        # スケーリング
        scaled_sound_level = scale_data(raw_sound_level, 0, 1023, 0, 100)

        # バッファに追加
        sample_buffer.append(scaled_sound_level)

        if len(sample_buffer) >= buffer_size:
            # ピーク検出
            max_level, min_level = detect_peak(sample_buffer)
            print(f"【ピーク検出】 最大: {max_level:.2f}, 最小: {min_level:.2f}")

            # バッファをリセットして再収集を開始
            sample_buffer = []
        else:
            # バッファ収集中の音量を表示
            print(f"音量レベル: {scaled_sound_level:.2f} (バッファ収集中)")

        # 短い間隔を置く
        time.sleep(0.1)

except KeyboardInterrupt:
    print("終了します。")
finally:
    spi.close()

ラジオの音をサウンドセンサー近づけて「音声信号のピークを検出」した、最大値と最小値の変化。

import spidev
import time

# SPI インターフェイスの設定
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)  # SPIバスとデバイスを指定
spi.max_speed_hz = 1350000

# MCP3008 からデータを取得
def read_adc(channel):
    if channel < 0 or channel > 7:
        raise ValueError("チャンネルは 0～7 の間で指定してください")
    adc = spi.xfer2([1, (8 + channel) << 4, 0])
    data = ((adc[1] & 3) << 8) + adc[2]
    return data

# データのスケーリング
def scale_data(raw_value, min_value=0, max_value=1023, new_min=0, new_max=100):
    """データを指定された範囲にスケーリング"""
    return (raw_value - min_value) * (new_max - new_min) / (max_value - min_value) + new_min

# キャリブレーション
def calibrate(channel, duration=5):
    """静かな環境で基準値を計測"""
    print(f"キャリブレーションを開始します。{duration}秒間、静かな環境を保ってください...")
    start_time = time.time()
    samples = []

    while time.time() - start_time < duration:
        raw_value = read_adc(channel)
        samples.append(raw_value)
        time.sleep(0.1)  # サンプリング間隔

    baseline = sum(samples) / len(samples)
    print(f"キャリブレーション完了: 基準値 = {baseline:.2f}")
    return baseline

# 音量測定ループ
try:
    print("音量測定を開始する前に、キャリブレーションを行います。")
    input("キャリブレーションを開始するには Enter を押してください...")

    # キャリブレーション
    channel = 0  # サウンドセンサーが接続されているチャンネル
    baseline_value = calibrate(channel)

    print("キャリブレーション完了。音量測定を開始します。Ctrl+C で終了してください。")

    while True:
        # サウンドセンサーのデータを取得
        raw_sound_level = read_adc(channel)

        # スケーリング
        scaled_sound_level = scale_data(raw_sound_level, 0, 1023, 0, 100)

        # 基準値との差を計算
        relative_sound_level = scaled_sound_level - scale_data(baseline_value, 0, 1023, 0, 100)

        # 結果を表示
        print(f"基準値との差: {relative_sound_level:.2f}, 音量レベル (スケール): {scaled_sound_level:.2f}")

        time.sleep(0.1)

except KeyboardInterrupt:
    print("終了します。")
finally:
    spi.close()

「基準値との差」を測定して音量レベルを表示した結果。

    gain = 5  # 差分を拡大する倍率

        # 差分を拡大
        amplified_relative_level = relative_sound_level * gain

        # 結果を表示
        print(f"基準値との差 (拡大): {amplified_relative_level:.2f}, 音量レベル (スケール): {scaled_sound_level:.2f}")

差分値を拡大して表示した結果。

import spidev
import time

# SPI インターフェイスの設定
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0, 0)  # SPIバスとデバイスを指定
spi.max_speed_hz = 1350000

# MCP3008 からデータを取得
def read_adc(channel):
    if channel < 0 or channel > 7:
        raise ValueError("チャンネルは 0～7 の間で指定してください")
    adc = spi.xfer2([1, (8 + channel) << 4, 0])
    data = ((adc[1] & 3) << 8) + adc[2]
    return data

# データのスケーリング
def scale_data(raw_value, min_value=0, max_value=1023, new_min=0, new_max=100):
    """データを指定された範囲にスケーリング"""
    return (raw_value - min_value) * (new_max - new_min) / (max_value - min_value) + new_min

# キャリブレーション
def calibrate(channel, duration=5):

    print(f"{duration}秒間キャリブレーションを行います。")
    start_time = time.time()
    samples = []

    while time.time() - start_time < duration:
        raw_value = read_adc(channel)
        samples.append(raw_value)
        time.sleep(0.1)  # サンプリング間隔

    baseline = sum(samples) / len(samples)
    print(f"キャリブレーション完了: 測定値 = {baseline:.2f}")
    return baseline

# 音量測定ループ
try:
    print("音量測定を開始する前に、基準値測定を行います。静かな環境を保ってください...")
    input("開始するには Enter を押してください...\n")

    # キャリブレーション
    channel = 0  # サウンドセンサーが接続されているチャンネル
    baseline_value = calibrate(channel)

    print("基準値測定の完了。\n")

    while True:
        print("音量測定を行います。Ctrl+C で終了します。")
        input("開始するには Enter を押してください...\n")

        # サウンドセンサーのデータを取得
        channel = 0  # サウンドセンサーが接続されているチャンネル
        raw_sound_level = calibrate(channel)

        # スケーリング
        scaled_sound_level = scale_data(raw_sound_level, 0, 1023, 0, 100)

        # 基準値との差を計算
        relative_sound_level = scaled_sound_level - scale_data(baseline_value, 0, 1023, 0, 100)

        # 結果を表示
        print(f"基準値との差: {relative_sound_level:.2f}, 音量レベル (スケール): {scaled_sound_level:.2f}\n")

except KeyboardInterrupt:
    print("終了します。")
finally:
    spi.close()

音量測定もキャリブレーション方式にして、ラジオの音を測定した結果。