ESP32-C3ベースのAI都市騒音モニター

クライアント

ゾーニングコンプライアンスを強化し、市民からの騒音苦情に対応するため、市内全域に騒音監視ネットワークを展開する自治体環境機関。

課題

太陽光発電で運用しながら、エッジで音圧レベル（IEC 61672 Class 2）を正確に測定し、騒音源の種類（建設、交通、ナイトライフ、自然）を分類すること。

製品コンセプトとアーキテクチャ

ESP32-C3 RISC-V SoCが、I2S経由でTDK INMP441デジタルMEMSマイクを読み取ります。ソーラーチャージされた18650バッテリーが24時間365日の運用を実現します。

エンジニアリングソリューション

I2Sインターフェースは48kHzで32ビットオーディオをキャプチャします。ESP32-C3は、国際規格に従って毎秒A特性SPL（Leq、L10、L90）を計算します。TinyMLオーディオスペクトログラムCNNが、2秒ウィンドウを使用してソースを8カテゴリに分類します。5分間の集計統計のみがWi-Fi経由で送信されます。

結果

IEC 61632 Class 2準拠のSPL精度。88%の騒音源分類精度。100%太陽光発電。