Directivité du bruit Méthodes améliorées d'identification des sources de bruit
Abordant le rôle de la directivité du bruit dans la surveillance du bruit ambiant, cette étude présente une analyse comparative des effets de sélection du site de mesure, éclairée par une découverte inhabituelle : l’aboiement d’un chien perçu comme provenant du dessus d’une installation de surveillance du bruit. Cet incident pose non seulement une question humoristique concernant les capacités de vol des chiens, mais constitue également un exemple crucial des défis liés à l’identification des sources de bruit, soulignant l’importance de la sélection stratégique du site, conformément à la norme ISO 1996-2:2017.
Utilisant la station de surveillance du bruit SV 200A, conçue pour évaluer la directivité du bruit sur les plans horizontaux et verticaux, l’étude examine deux emplacements distincts à proximité des trajectoires de vol d’un aéroport. Cette approche comparative met en évidence l’influence des caractéristiques environnementales et physiques du site sur la précision de la collecte de données sur le bruit et le potentiel d’automatisation des processus d’identification des événements.
Qu'est-ce qu'une directivité du bruit ?
La directivité du bruit fait référence au modèle ou à la direction dans laquelle les ondes sonores émanent d’une source de bruit. Contrairement aux sons omnidirectionnels, qui se propagent uniformément dans toutes les directions, les bruits directionnels ont une orientation spécifique, ce qui signifie qu’ils se propagent plus fortement ou sont plus intenses dans une direction que dans une autre. Cette caractéristique est cruciale dans diverses applications, notamment l’ingénierie acoustique, la surveillance du bruit ambiant et la technologie audio, car elle affecte la façon dont le son est perçu et mesuré dans différents environnements.
Comprendre la directivité du bruit est essentiel pour identifier, mesurer et atténuer avec précision les sons indésirables, en particulier dans les environnements complexes comme les zones urbaines ou à proximité des aéroports. Par exemple, en analysant les modèles de directivité du bruit des avions, les ingénieurs peuvent concevoir des écrans antibruit plus efficaces ou mettre en œuvre des mesures de contrôle du bruit qui minimisent l’impact sur les zones résidentielles. De même, dans la technologie audio, connaître la directivité des haut-parleurs permet d’optimiser l’acoustique de la pièce et les configurations du système audio pour de meilleures expériences d’écoute.
Figure 1. Svantek SV200A
Table des matières
Comment la directivité du bruit est-elle mesurée ?
La station de surveillance du bruit SV 200A mesure la directivité du bruit à l’aide d’une configuration sophistiquée qui va au-delà des capacités des systèmes traditionnels à microphone unique. Il intègre un microphone à condensateur principal en son centre pour les mesures générales du niveau sonore et est complété par quatre microphones MEMS supplémentaires positionnés à égale distance sur les côtés de l’appareil. Cette configuration permet au SV 200A d’évaluer le son provenant de différentes directions.
L’appareil utilise une technique impliquant des paires de différences de signal et de phase pour déterminer la direction d’une source de bruit dominante, à la fois sur les axes vertical et horizontal. En comparant les niveaux de pression acoustique et les informations de phase collectées par les microphones latéraux avec celles du microphone central, le SV 200A peut discerner la direction d’où provient principalement le son.
Cette approche permet de créer une répartition du niveau sonore en secteurs d’angle, qui est enregistrée au fil du temps. Ces données détaillées sur la directivité du bruit sont inestimables, car elles améliorent non seulement la précision des mesures du bruit ambiant, mais facilitent également le filtrage et l’analyse des données. Cette méthode est particulièrement utile dans les environnements où il est essentiel d’identifier la direction du bruit entrant, comme dans les paysages sonores urbains ou à proximité d’infrastructures de transport comme les aéroports et les autoroutes.
Figure 2. Emplacement des microphones latéraux par rapport au microphone principal du SV 200A
Rôle du lieu de mesure dans l'analyse de la directivité du bruit
La sélection de l’emplacement optimal pour la mesure du bruit est essentielle pour déterminer avec précision la directivité des sources de bruit. Cette décision influence considérablement la précision avec laquelle la direction et l’intensité des ondes sonores peuvent être cartographiées, ce qui est essentiel pour comprendre comment le bruit se propage dans différents environnements.
Un point de mesure stratégique permet une capture sans obstruction des données sonores, essentielles à l’analyse des modèles de directivité du bruit. Ceci est particulièrement important dans les environnements où le bruit doit être méticuleusement géré et atténué, comme dans les études de planification urbaine ou de pollution sonore. Une sélection appropriée du site garantit que les mesures reflètent la véritable directivité du bruit, exempte de distorsions causées par des facteurs environnementaux tels que les réflexions sur les bâtiments ou le terrain, permettant ainsi des solutions efficaces de contrôle du bruit adaptées aux caractéristiques spécifiques de la source de bruit et de ses environs.
Étude : Analyse des données sur le bruit des avions
L’expérience visait à évaluer dans quelle mesure le choix du site de mesure affecte la précision et l’utilité des données sur le bruit des avions. En effectuant deux mesures du bruit à proximité des trajectoires de vol des avions, cette étude a cherché à comprendre l’impact de l’emplacement sur la capture d’informations précises sur le bruit.
Utilisant la station de surveillance du bruit SV 200A de Svantek, conçue pour répondre à la spécification CEI 61672-1:2013 Classe 1 pour les sonomètres, l’expérience a comparé les données de bruit provenant de deux sites différents à proximité du même aéroport. Le choix des sites, tous deux proches des routes aériennes, était essentiel pour évaluer l’influence de l’emplacement sur la précision des mesures du bruit. Le SV 200A, équipé pour une surveillance automatisée continue du bruit et capable de transmettre des données à distance via le serveur cloud SvanNET, a été monté sur un mât de 4 mètres, garantissant une collecte de données cohérente et fiable sur les deux sites de mesure.
Détection de directivité Leq
La station de surveillance du bruit SV 200A est capable de suivre la directivité du bruit le long des plans horizontaux et verticaux. Il dispose d’un microphone central à condensateur pour les mesures générales du niveau sonore, complété par quatre microphones supplémentaires placés symétriquement autour du périmètre de l’appareil. Cette configuration exploite les techniques de signal et de différence de phase pour déterminer avec précision la directionnalité des sources de bruit dominantes sur les deux axes. Cette méthode innovante permet l’enregistrement de niveaux sonores continus équivalents (Leq) sur divers secteurs angulaires au fil du temps, facilitant l’analyse nuancée des données et améliorant les capacités de reporting grâce à une identification efficace des sources de bruit et un filtrage des données.
Paramètres de mesure
Les paramètres de mesure ont été définis pour enregistrer des données contenant un historique temporel d’une seconde de l’analyse LAeq, LAmax et 1/3 d’octave, la directivité du bruit dans les directions XY et Z et l’enregistrement audio pour l’écoute (24 kHz). Le GPS intégré a été utilisé à des fins de synchronisation temporelle et de localisation.
Les points de mesure étaient situés à proximité d’un aéroport à deux endroits :
Point de mesure A : à proximité d’un foyer et d’une route, situé à proximité de la trajectoire
Point de mesure B : en champ ouvert situé à proximité de la trajectoire
Les mesures ont été effectuées à différents jours pendant la durée d’exploitation de l’aéroport.
Dans les deux cas, le microphone a été situé à une hauteur de 4 mètres. Cependant, au premier endroit, les réflexions les plus proches provenaient du mur du bâtiment à proximité d’environ 3 m du microphone et d’un arbre distant d’environ 4 m du microphone.
Figure 3. Localisation du point de suivi A à proximité d’un foyer.
Figure 4. Localisation du point de surveillance B en champ ouvert.
Extraction d'événements de bruit à partir de l'historique temporel
Conformément à la norme ISO 1996-2:2017, les mesures du bruit ambiant nécessitent un post-traitement des données mesurées. La méthode décrite dans la norme ISO 20906 distingue trois étapes de post-traitement des données : l’extraction des événements, la classification des événements et l’identification des événements.
L’extraction des événements sonores est basée sur des critères acoustiques tels que les niveaux de pression acoustique pondérés A. Habituellement, les logiciels de post-traitement proposent des outils de recherche de données pour une requête donnée, par ex. LAeq supérieur à 55 dBA.
La classification des événements sonores est basée sur des informations acoustiques supplémentaires, par exemple la durée d’un événement, par ex. LAeq supérieur à 55 dBA avec une durée minimale de 10 s. Les systèmes de surveillance modernes utilisent des informations sur la direction du bruit pour automatiser le processus de classification des événements ; en plus du seuil et de la durée minimale, les événements sont classés en fonction de la direction du bruit. Par exemple, le bruit d’un avion devrait provenir du dessus du microphone de la station.
L’identification des événements sonores utilise des données non acoustiques telles que les informations provenant d’un radar ou un plan de vol opérationnel d’un aéroport.
Lors de l’évaluation des résultats de mesure, il est nécessaire de supprimer les événements indésirables. Selon les circonstances, différentes méthodes peuvent être utilisées pour éliminer les sons indésirables. L’enregistrement audio est un outil important au stade de l’identification des événements. Dans le cas analysé, l’écoute du bruit réel a permis d’identifier les aboiements du chien comme source de bruit indésirable exclue d’une analyse plus approfondie.
Figure 5. Sélection des passages d’avions au point A
Figure 6. Sélection des passages d’avions au point B
Classification et identification des événements sonores
Grâce à l’utilisation du logiciel SvanPC++, les passages du bruit des avions ont été extraits de l’historique temporel. Lors de l’analyse des données sur le site A, des événements suspects ont été détectés. L’analyse de la directivité a clairement montré qu’une source dominante se trouvait au dessus du microphone. Bien que la forme des pentes diffère de celle des avions, la distance par rapport à l’arrière-plan est similaire à celle des événements aériens. L’écoute des enregistrements audio nous a permis d’identifier que la source du bruit était un chien qui aboyait.
La vérification de la direction du bruit a été possible grâce au GPS intégré du SV 200A et à la fonction Google Maps intégrée dans SvanPC++. La figure 7 montre à la fois les directions verticale et horizontale d’où provenait le bruit, mais la question restait : comment un chien pouvait-il se trouver au-dessus de la station située à 4 m ? Les chiens peuvent-ils voler ?
Pour approfondir nos recherches, une fonction de Google Maps Street View a été utilisée. L’analyse directionnelle du bruit XY et le zoom supplémentaire en mode Street View ont permis de supposer que le chien courait près du portail en aboyant et que le bruit avait été réfléchi par le toit de la maison (Figure 7).
Figure 7. Identification de la directivité du bruit avec le logiciel SvanPC++ en mode satellite Google Maps
Conclusions
L’étude réalisée a prouvé que le choix du lieu de mesure a un grand effet sur l’automatisation de l’identification des événements dans le post-traitement des données de mesure. La localisation du point de mesure B en champ ouvert avec une surface non réfléchissante a permis l’extraction automatique et précise des passages d’avions. Cependant, la localisation du point de mesure A, selon les normes de pratique de mesure, a posé des difficultés dues aux réflexions du bruit provenant du mur du bâtiment situé à environ 3 mètres du microphone.
Les outils utilisés dans le post-traitement des données, tels que l’enregistrement audio, la localisation GPS et la directivité du bruit, ont permis une vérification précise des événements et ont confirmé, à ce stade, que les chiens ne peuvent pas voler ; c’est le bruit qui peut.
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