Nouvelle technologie d’IA pour mesurer le bruit des voisins du dessus

Certaines personnes ne peuvent pas bien dormir à cause du bruit d’en haut : Voisins bruyants à l’étage. En Corée du Sud, ces nuits blanches se produisent dans de nombreux endroits à cause du bruit des voisins du dessus. Vivre dans les logements, c’est faire face au quotidien au bruit du voisinage.

L’Institut coréen de génie civil et de technologie du bâtiment a annoncé une nouvelle approche pour prédire les bruits de pas des résidents à l’étage à l’aide d’un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) basé sur des signaux de vibration. Les modèles CNN sont largement appliqués dans les tâches de vision par ordinateur. Les capteurs de vibrations sont conçus pour être installés sur le mur et la dalle de sol d’un immeuble résidentiel afin de surveiller en temps réel les vibrations induites par les pas.

Le bruit du sol à l’étage cause du stress aux occupants et entraîne des conflits entre voisins. Selon une enquête menée par Korea Environment Corporation en 2022, les sources de plaintes de bruit les plus courantes dans les appartements sont les pas, représentant 67,2 %. De plus, le martelage a été évalué à 10,6 % et le bruit de déplacement des meubles à 5,5 %.

Les plus grandes sources de bruit de voisinage dans les appartements, qui sont pour la plupart des structures en béton armé à ossature carrée, sont les bruits d’impact lourds. Cependant, il n’existe aucune méthode pour obtenir des informations sonores objectives.

Des méthodes numériques, telles que l’analyse énergétique statistique et l’analyse par éléments finis peuvent être envisagées pour prédire les sons d’impact lourds. Cependant, il est difficile de prédire le son lorsque les propriétés matérielles de la structure sont complexes ou que les conditions de contraintes sont diversifiées. De plus, les modèles basés sur la physique nécessitent plusieurs heures de calcul.

L’algorithme présenté est une méthode pour prédire le bruit d’impact réel, en particulier les pas dans les pièces des bâtiments. Un ensemble de données a été collecté expérimentalement et ses performances ont été comparées en fonction de l’emplacement des capteurs de vibrations et de la résolution de la fonction de transformée de Fourier à court terme (STFT), qui représente les vibrations induites par les pas. Le niveau sonore pendant 2 s a été prédit avec 0,99 dB comme erreur absolue moyenne.

Lorsque des plaintes concernant le bruit entre les étages sont soulevées, il n’y a pas suffisamment de preuves du niveau sonore ou des occupants de la maison qui ont fait le bruit. Par conséquent, les tiers qui arbitrent les différends concernant les nuisances sonores entre les étages entre les voisins doivent prendre des décisions basées sur les opinions subjectives de la personne qui a déposé la plainte et des voisins soupçonnés d’avoir émis les sons.

Cependant, à l’avenir, un « système de surveillance des impacts » qui prédit le son en fonction des vibrations pourrait être bénéfique pour modifier le comportement des voisins à l’origine du bruit excessif. Ou encore, il est possible que les données stockées puissent être utilisées par des médiateurs en cas de litiges pour identifier le foyer source sonore et évaluer le dérangement.

Le chercheur principal Shin a noté qu’il est plus important d’accumuler la qualité perçue par les occupants du bruit entre les étages et des environnements sonores intérieurs dans des conditions de vie réelles. Il peut être utilisé comme donnée de base pour identifier le son perçu comme « bruyant » par les voisins. Shin a déclaré que « pour réduire les problèmes causés par le bruit entre les étages, il est important de quantifier l’exposition au bruit des occupants. Cette technologie basée sur l’IA permettra une surveillance efficace du bruit entre les étages afin que les gens souffrent moins du bruit des voisins dans l’avenir. »

Le travail est publié dans la revue Acoustique appliquée.

Fourni par le Conseil national de recherches sur la science et la technologie