BirchEar Sensor – Die intelligente Sensorplattform für akustische Umweltanalyse

Mit dem BirchEar Sensor entsteht ein kompakter IoT-Sensor zur kontinuierlichen Erfassung und Analyse von Umweltgeräuschen. Herzstück der Sensorplattform ist ein Raspberry Pi Pico W, der Audiodaten in Echtzeit verarbeitet und über WLAN an den BirchEar Receiver überträgt.

Der Sensor wurde konsequent auf einen zuverlässigen 24/7-Betrieb ausgelegt. Sämtliche Komponenten befinden sich auf einer eigens entwickelten Leiterplatte, die exakt in ein industrielles Kunststoffgehäuse passt. Dadurch eignet sich die Plattform sowohl für Innen- als auch für geschützte Außenanwendungen.

Stereo-Audioerfassung

Besonderes Augenmerk lag auf der Audioqualität. Deshalb verfügt der Sensor über zwei digitale I²S-Mikrofone, die störungsarm arbeiten und eine deutlich bessere Signalqualität liefern als klassische Analogmikrofone.

Die Stereoaufnahme eröffnet zahlreiche Möglichkeiten (auch wenn diese derzeit noch nicht vollständig umgesetzt sind)

  • Richtungsbestimmung von Schallquellen
  • Verbesserung der Signalqualität
  • Unterdrückung von Störgeräuschen
  • zukünftige Beamforming-Verfahren
  • KI-gestützte Klassifikation von Umweltgeräuschen
  • Einsatz von unterschiedlichen I2S Systemen

Dadurch lassen sich beispielsweise Vogelstimmen, Insekten, Fahrzeuge oder technische Geräusche deutlich präziser erkennen.

Raspberry Pi Pico W als leistungsfähige Plattform

Als Controller kommt ein Raspberry Pi Pico W zum Einsatz.

Die Firmware wurde vollständig in modernem C++ entwickelt und speziell auf einen energieeffizienten Dauerbetrieb optimiert.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

  • WLAN-Anbindung
  • Audioaufnahme
  • OTA-fähige Firmware (geplant)
  • robuste Kommunikationsprotokolle

Durch den modularen Aufbau kann die Firmware jederzeit erweitert werden.

Statusinformationen auf einen Blick

Zwei frei programmierbare Status-LEDs informiert über den aktuellen Betriebszustand.

Je nach Firmware kann sie beispielsweise anzeigen:

  • WLAN-Verbindung
  • Aufnahme aktiv
  • Datenübertragung
  • Fehlerzustände
  • Firmware-Updates

Dadurch lässt sich der Sensor auch ohne Weboberfläche schnell diagnostizieren.

Erweiterbar über I²C

Neben der Audioerfassung besitzt die Platine einen vollständig herausgeführten I²C-Anschluss. Dadurch können künftig zahlreiche zusätzliche Sensoren integriert werden, beispielsweise:

  • Temperatur
  • Luftfeuchtigkeit
  • Luftdruck
  • Helligkeit
  • CO₂
  • VOC
  • Feinstaub
  • weitere Umweltparameter

Der BirchEar Sensor entwickelt sich dadurch von einem reinen Audio-Sensor zu einer universellen Umweltmessstation.

Containerbasierte Serverplattform

Die eigentliche Analyse erfolgt auf dem BirchEar Receiver.

Die empfangenen Audiodaten werden dort automatisch gespeichert und verarbeitet. Die gesamte Serverplattform basiert auf Docker-Containern und lässt sich dadurch einfach installieren und aktualisieren.

Über die moderne Weboberfläche stehen zahlreiche Funktionen zur Verfügung:

  • Audioaufnahmen durchsuchen
  • Wiedergabe direkt im Browser
  • Audioanalyse
  • Signalaufbereitung
  • Hoch- und Tiefpassfilter
  • Notchfilter
  • Import und Export von Audiodateien
  • Verwaltung aller Sensoren
  • Vorbereitung für KI-gestützte Klassifikation

Dadurch entsteht ein vollständiges System – von der Erfassung bis zur Analyse.

Entwickelt für Erweiterbarkeit

Bereits bei der Entwicklung wurde großer Wert auf Modularität gelegt.

Die Hardware bildet die Basis für zukünftige Erweiterungen wie:

  • zusätzliche Sensorik
  • lokale KI-Auswertung
  • OTA-Firmware-Updates
  • intelligente Trigger
  • Ereigniserkennung
  • Langzeitüberwachung
  • Cloud- oder Edge-Betrieb

Der BirchEar Sensor ist damit nicht nur ein Mikrofonmodul, sondern eine flexible Plattform für professionelle Umweltakustik.

Open Source Tools zur Entwicklung und offene Plattform

Alle Bausteine der BirchEAR Lösung sind mit freien Tools erstellt. Das beginnt mit der Softwareentwicklung und endet in der Umsetzung mit CAD Software. Das elektrische Design und die Leiterplattenerstellung inkl. Aufbereitung der CAM Daten erfolgt mit KiCad. Die Software ist mit Hilfe von KI-Lösungen entstanden. Aktuell gibt es keine kommerzielle Motivation und ist eigentlich nur ein „DIY-Projekt“ mit dem Ziel mehr über die Bausteine und natürlich über die Umwelt zu lernen, sowie die Entwicklung zu beobachten.

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