#SoundMonitor: Sistema Embarcado para Monitoramento Sonoro Inteligente

Autor: Eric Natan Batista Torres Área temática: automação e controle sonoro em ambientes de grande porte

RESUMO

O presente projeto apresenta o SoundMonitor, um sistema embarcado voltado para a monitoração sonora em tempo real. Seu objetivo central é auxiliar operadores de som em ambientes como igrejas, teatros e eventos ao vivo, permitindo que tenham um retorno preciso sobre os níveis sonoros percebidos pelo público. Para isso, o sistema utiliza um microfone para captar o som ambiente, exibindo os níveis em uma matriz de LEDs e um display OLED. Além disso, os dados são transmitidos via Wi-Fi para o ThingSpeak, onde são armazenados e transformados em gráficos para análise histórica. Os testes demonstraram a eficácia do sistema na identificação e sinalização de diferentes níveis de volume, proporcionando uma solução acessível e prática para o controle sonoro em grandes espaços. Palavras-chave: Monitoramento sonoro. IoT. Sistemas embarcados. Acústica. Automação.

INTRODUÇÃO

Em ambientes como igrejas, teatros e eventos ao vivo, a qualidade do som desempenha um papel fundamental na experiência do público. No entanto, um dos principais desafios enfrentados pelos operadores de som é a dificuldade de avaliar com precisão o volume percebido pelos ouvintes, uma vez que a mesa de som geralmente está localizada em uma posição distante da plateia. Essa limitação pode resultar em ajustes inadequados de volume, comprometendo a inteligibilidade do som e o conforto dos ouvintes. Para solucionar esse problema, este projeto propõe o SoundMonitor, um sistema embarcado capaz de captar o som ambiente e fornecer um retorno visual ao operador de áudio. O sistema utiliza um microfone para medir os níveis sonoros, representando essas informações por meio de uma matriz de LEDs e um display OLED. Além disso, os dados são transmitidos via Wi Fi para a plataforma ThingSpeak, permitindo a geração de gráficos que possibilitam uma análise histórica do comportamento sonoro no ambiente. O objetivo principal do projeto é proporcionar aos operadores de som uma ferramenta confiável para monitoramento em tempo real, permitindo ajustes mais precisos e melhorando a experiência auditiva do público. Além disso, o sistema pode ser aplicado em diferentes contextos onde o responsável pelo controle do som está distante da fonte sonora, como em shows, conferências e auditórios.

METODOLOGIA

O desenvolvimento do SoundMonitor envolveu a utilização da placa BitDogLab, que integra os principais componentes necessários para o processamento do sinal sonoro e comunicação com a nuvem. Os principais elementos empregados no projeto incluem:

• Botão A: Liga o sistema ao ser pressionado.
• Botão B: Desliga o sistema ao ser segurado.
• Microfone: Responsável pela captação do som ambiente e envio do sinal para conversão e análise.
• Conversor Analógico-Digital (ADC): Utilizado para transformar o sinal analógico do microfone em valores digitais.
• Matriz de LEDs: Empregada para fornecer um retorno visual rápido sobre o nível sonoro, alterando as cores conforme a intensidade do som, sendo azul para volumes baixos e muito baixos, verde para moderado e vermelho para alto e muito alto
• Display OLED: Exibe mensagens de inicialização e desligamento e informações detalhadas, como o nível de volume e o valor medido em decibéis (dB).
• Conectividade Wi-Fi: Permite a transmissão dos dados para o ThingSpeak via protocolo HTTP.

DESENVOLVIMENTO

O desenvolvimento deste projeto foi estruturado em diversas etapas, abrangendo desde a criação de diagramas e a captação do som até a transmissão segura dos dados para a nuvem. Cada fase foi planejada com rigor para assegurar precisão, eficiência e confiabilidade no monitoramento sonoro.

1. Captação e Processamento do Som A captação do som ambiente é realizada por um microfone, que converte as ondas sonoras em sinais elétricos. Esses sinais são então transmitidos para um conversor ADC (Analog-to Digital Converter), responsável por transformar os valores analógicos em dados digitais, permitindo a manipulação pelo microcontrolador. Para otimizar o processamento dos dados e reduzir a carga sobre a CPU, o sistema utiliza DMA (Direct Memory Access), permitindo que as transferências de dados do ADC para a memória ocorram sem a intervenção direta do processador. Isso garante uma amostragem precisa e contínua dos níveis sonoros, reduzindo latências e minimizando ruídos indesejados. Dessa forma, o microcontrolador pode realizar outras tarefas simultaneamente, aumentando a eficiência e a confiabilidade do sistema.

2. Classificação dos Níveis Sonoros O microcontrolador recebe os valores digitalizados e processa-os por meio de um algoritmo de categorização de som. Esse algoritmo compara os valores captados com um conjunto de faixas predefinidas (definidas de acordo com os testes realizados no microfone):

• Baixo: Até 43 dB
• Moderado: Entre 44 dB e 55 dB
• Alto: Entre 56 dB e 60 dB
• Muito Alto: Acima de 60 dB Essa classificação é essencial para determinar as reações do sistema e garantir que os alertas visuais e a transmissão de dados ocorram de forma correta.

3. Exibição das Informações Com base na classificação do nível sonoro, o sistema utiliza diferentes meios para exibir as informações:

• Matriz de LEDs: Altera sua cor conforme o nível sonoro detectado:
• Azul: Som baixo
• Verde: Som moderado
• Vermelho: Som alto
• Vermelho: Som muito alto
  • Display OLED: As informações são exibidas em um display OLED, que utiliza o protocolo I2C para comunicação, permitindo uma integração eficiente com o sistema. Esse display apresenta a leitura exata em decibéis, proporcionando ao usuário uma visualização clara e imediata dos níveis sonoros captados. Essa abordagem combinada de feedback visual e numérico assegura maior precisão na interpretação dos níveis sonoros.

4. Transmissão para a Nuvem Os dados coletados são enviados para a plataforma ThingSpeak a cada 15 segundos, respeitando a limitação imposta pela versão gratuita do serviço. A transmissão ocorre via Wi Fi, utilizando o protocolo HTTP para garantir a comunicação eficiente com a nuvem. Os valores armazenados na plataforma são utilizados para:

• Gerar gráficos históricos dos níveis sonoros.
• Simular remotamente o comportamento dos LEDs, proporcionando um acompanhamento visual em tempo real.
• Permitir a análise de padrões e tendências sonoras ao longo do tempo. A integração com o ThingSpeak amplia a utilidade do sistema, possibilitando o acesso e a análise dos dados de qualquer local, facilitando o monitoramento remoto.

CONCLUSÃO

O projeto SoundMonitor atingiu seus objetivos ao oferecer um sistema de monitoramento sonoro acessível e funcional para operadores de som em ambientes amplos. O sistema demonstrou ser eficiente na captação e exibição dos níveis sonoros, contribuindo para um melhor ajuste do volume e aprimoramento da experiência auditiva do público. Os principais desafios enfrentados envolveram as limitações do microfone utilizado, que impactaram a precisão da captação sonora, além das restrições do banco de dados da nuvem utilizado, o ThingSpeak na versão gratuita, que limitou a quantidade de dados armazenados e a frequência de atualizações. No entanto, o sistema se mostrou promissor, validando sua proposta inicial. Como melhorias futuras, pretende-se substituir o microfone por um modelo de maior qualidade, aprimorar os algoritmos de processamento de áudio e explorar a integração com outros dispositivos para expandir suas funcionalidades. Também está prevista a migração para uma versão paga do ThingSpeak ou a utilização de outras soluções de banco de dados em nuvem, visando melhorar o armazenamento e a escalabilidade. Em conclusão, o SoundMonitor representa uma solução inovadora e viável para a monitoração sonora em tempo real, sendo uma ferramenta útil para profissionais da área de áudio e automação.

LINKS DO PROJETO

Vídeo de apresentação: https://youtu.be/ffg8oL80Uyo

ThingSpeak: https://thingspeak.mathworks.com/channels/2836790