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Monitoraggio Audio e Distanza Beacon

Descrizione del Progetto

Questo progetto combina l'analisi del rumore ambientale con il monitoraggio della distanza di un beacon tramite Bluetooth Low Energy (BLE) utilizzando un Raspberry Pi. L'obiettivo è monitorare il livello sonoro di un file audio e rilevare la distanza di un beacon per avvisare quando i livelli di rumore superano una soglia potenzialmente dannosa e il beacon si trova troppo vicino al dispositivo.

Funzionalità Principali:

1. Analisi Audio:

   • Il file audio viene caricato e analizzato in termini di livello RMS (Root Mean Square), livello di picco e spettro di frequenza.
   • Se il livello RMS è inferiore a una soglia desiderata, viene aggiunto del rumore per portarlo al livello desiderato (86 dB).
   • Se il livello di rumore supera la soglia di sicurezza (85 dB), viene attivato il monitoraggio del beacon BLE.

2. Monitoraggio Distanza Beacon:

   • Scansione continua dei beacon BLE circostanti per rilevare un beacon specifico (identificato tramite UUID).
   • Quando il beacon viene rilevato, viene calcolata la distanza stimata in base al valore RSSI.
   • Se il beacon si trova a meno di 1 metro, viene inviato un allarme.
   • La potenza di trasmissione può essere variata in base alla distanza del beacon, aumentandola per distanze maggiori e diminuendola nelle vicinanze

3. Integrazione con MQTT:

   • Pubblicazione dei dati di livello di rumore e distanza del beacon su un broker MQTT per il monitoraggio remoto.
   • Pubblicazione di un allarme quando il lavoratore (beacon) si trova troppo vicino al dispositivo.

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Dipendenze e tips il funzionamento

Assicurarsi di avere installato le seguenti librerie:

• librosa: per il caricamento e l'analisi dei file audio.
• numpy: per i calcoli numerici.
• matplotlib: per visualizzare lo spettro di frequenza.
• soundfile: per salvare i file audio modificati.
• bluepy: per la scansione BLE dei beacon.
• paho-mqtt: per la pubblicazione dei dati tramite MQTT.
• asyncio: per la gestione asincrona delle operazioni (scansione beacon).

È possibile installare queste dipendenze con:

pip install librosa numpy matplotlib soundfile bluepy paho-mqtt

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Inoltre per far funzionare il codice è necessario cambiare il path della variabile file_path e output_path con il path necessario per drill.mp3