Introduction
Les problèmes de sommeil peuvent être causés par de nombreux facteurs, notamment les bruits de la ville. Pour résoudre ce problème, j'ai décidé de créer un outil avec l'aide de l'IA pour identifier les sources de bruit qui me réveillent la nuit.
Contexte Technique
J'ai déjà un système domotique avec Home Assistant et de nombreux capteurs dans mon appartement. J'ai ajouté deux microphones USB, un à l'intérieur et un à l'extérieur, ainsi qu'un Raspberry Pi qui enregistre les sons lorsqu'ils dépassent un certain seuil. Les données de sommeil sont fournies par ma montre Garmin.
Un site web combine les données audio, les données de sommeil et les événements des capteurs. Lorsque le Pi détecte un son intéressant, il enregistre un court extrait avec quelques secondes de contexte avant et après. Le site web permet de visualiser les données de sommeil et les événements de bruit, et de écouter les extraits audio.
Analyse et Implications
Grâce à cet outil, j'ai pu identifier les sources de bruit qui me réveillaient la nuit, notamment les portes qui claquent, les casseroles, les motos et les camions. J'ai pu prendre des mesures pour réduire ces bruits, comme ajouter des panneaux acoustiques et de l'isolation autour de la porte et de la fenêtre.
Les résultats ont été positifs, avec une amélioration de la qualité de mon sommeil et une réduction des réveils nocturnes. Cet outil a également permis de identifier des problèmes que j'avais attribués à tort à des sources externes.
Perspective
Cet outil a montré l'efficacité de l'IA dans la résolution de problèmes personnels. Il a permis de réduire les coûts et les temps de développement, et a ouvert de nouvelles possibilités pour la résolution de problèmes de sommeil et d'autres problèmes de santé.
Il est important de noter que cet outil n'est pas une solution miracle, et que les problèmes de sommeil peuvent être complexes et multifactoriels. Cependant, il peut être un outil utile pour identifier les sources de bruit et prendre des mesures pour les réduire.
