Utilisation de data-loggers connectés et de services associés pour le traitement de données acoustiques massives

L’acquisition de données acoustiques est nécessaire, en particulier dans le domaine environnemental, pour répondre aux réglementations liées aux aéroports, aux industries classées ou aux autres grandes infrastructures de transport. Depuis quelques années, une collecte de données acoustiques à une plus large échelle temporelle et spatiale se développe pour permettre de mieux cartographier les environnements urbains, et de réaliser un suivi long-terme et continu. Couplée à des outils de simulation, l’analyse de ces données permet de mieux caractériser les environnements sonores tout en réduisant la mobilisation de personnels qualifiés à la mesure acoustique. Cependant, il n’est pas toujours possible de caractériser les environnements sonores à partir de données dites sonométriques comme le niveau sonore équivalent A, LAeq. Bien souvent, pour déterminer la source de bruit, il est nécessaire de sauvegarder la donnée dite brute; la forme d’onde du signal sonore. Or, cette donnée brute représente une quantité massive d'informations pouvant dépasser les terra d’octets à enregistrer, stocker et analyser. De nouveaux outils sont alors nécessaires pour permettre de travailler avec ce type de données, utilisant les technologies de l’IoT, du traitement embarqué et du cloud. Cette présentation aura pour objectif de montrer un exemple de chaîne d’outils permettant d’exploiter cette quantité massive d’enregistrements sonores