Bon je me lance, je tente le "arduinoFFT-1.4.0" qui devrait être surement la dernière version.
Dans les deux premiers exemple j'ai l'impression qu'on ne lit pas d’entrée analogique !
Par contre dans la troisième "FFT_03" ça a l'air de le faire sur l’entrée A0
( #define CHANNEL A0
vReal = analogRead(CHANNEL); ). Du coup je l'ai chargé dans mon UNO et ça cause. J'essaye de vous mettre le tableau Excel des enregistrements du moniteur série Colonne "Abeille A0" bien sur correspond à l’écoute du MP3 de l'abeille Colonne "Frelon A0" au MP3 Frelon enfin colonne "Charles Aznavour" au brin de fond de la radio L'enregistrement du moniteur série donne trois série de mesure : https://forum.arduino.cc/index.php?action=dlattach;topic=579623.0;attach=282085 Data: (suivi de 64 valeurs) Weighed data: (suivi de 64 valeurs) Computed Real values: (suivi de 64 valeurs) Computed Imaginary values: (suivi de 64 valeurs) Computed magnitudes: (suivi de 32 valeurs avec une unité en HZ) enfin une seule en fin de tableau mais sans unité Conclusion : 1 - Pour l'instant j'ai réussi à câbler et programmer l'Arduino afin d'enregistrer une série de données qui me sont incompréhensibles ... pour l'instant 2 - j'arrive à déposer des images sur le forum 3 - La fréquence de Charles Aznavour se situe entre l'abeille et le frelon 4 - Les abeilles continues à servir de casse dalle aux frelons Si vous avez une interprétation de l'enregistrement, je suis preneur. Je vais essayer de me rapprocher de mathématiciens Fred Mesure micro.pdf (177 KB)
Peux -tu donner les liens des deux vidéos avec le sons à analyser ?
Un traitement avec Audacity permettra peut être de trouver quelque chose d'exploitable dans les spectres
un pré-traitement avant FFT aidera peut être.
Audacity est couramment utilisé par des intervenants du forum (logiciel libre , gratuit et multi-plateformes)
Les 3 fichiers fournis dont les 2 copies d'écran sont peu exploitables.
Fred11:
3 - La fréquence de Charles Aznavour se situe entre l'abeille et le frelon
4 - Les abeilles continues à servir de casse dalle aux frelons
Si vous avez une interprétation de l'enregistrement, je suis preneur.
3 - C'est bon à savoir
4 - Ce que tu veux c'est discriminer le bruit du frelon de celui de l'abeille. Pour comparer les spectres, il faudrait que tu les affiches sur un même graphe, en limitant la bande de fréquence au premier quart ou premier tiers de tes courbes. Tu peux faire ça et le poster ?
Il faudrait aussi gagner en résolution car tes images ne supportent pas le zoom.
A première vue, l'abeille bourdonne principalement sur une fréquence, celle du pic le plus haut à gauche du graphe. Le frelon, lui, a un spectre plus large avec 2 voire 3 fréquence principales. On ne voit pas les valeurs de ces fréquences donc pas facile d'aller plus loin pour l'instant.
Il faudra confirmer ça avec plus de mesures.
Quand tu auras choisi un critère fréquentiel permettant de reconnaître l'abeille du frelon, il faudra (par exemple) écrire un nouveau code de DFT (Discrete Fourier Transform) qui calculera pour chaque mesure sonore le contenu spectral dans la gamme choisie et dira de quel insecte il s'agit.
Et après ? Tu construis deux bras robotisés qui vont écraser le frelon ?
Ci joint les bandes son MP3 que j'ai trouvées sur Youtube. Ça concerne le frelon et l'abeille. Si ça vous intéresse je peux aussi joindre Charles.
Je me posais la question : Vue la fréquence de vol du frelon et de l'abeille, vue que le programme lit l’entrée A0 à chaque rotation de la boucle, est-ce que ce sera assez précis pour que la mesure permette d'extraire une fréquence ?
Lesept, pour les bras robotisés,c'est pas un problème, c'est mon métier ! mais le micro à intérêt de bien fonctionner, sinon les bras feront plus de mal aux abeilles que le frelon.
Il me semble qu'il est trop tôt pour penser 'Arduino'.
Il faut d'abord faire une étude comparative des spectres et ensuite , en fonction des plages de fréquence décisives, choisir le nombre de points de la FFT (ou DFT).... puis trouver un compromis entre besoins et capacités de la carte Arduino choisie (il faudra peut être d'ailleurs la choisir une fois les besoins établis (ram, vitesse...)
Effectivement, je suis peut-être allé un peu trop vite et j'ai mis la charrue avant les bœufs.
Le micron, je l'ai trouvé chez Conrad.
https://www.conrad.fr/ce/fr/product/1485297/Module-capteur-de-microphone-Iduino-1485297-analogique-1-pcs?ref=searchDetail IDUINO_ST1146.pdf (788 KB)
Auparavant, j'ai fait des essais avec une cellule ultrason industrielle empruntée au boulot. Le signal analogique me permettait de mesurer un distance. Elle était assez précise pour détecter une abeille ou un frelon. Comme le frelon fait un vol stationnaire à l'entrée de la ruche pendant quelques secondes pour attendre le passage des abeilles. En analysant le signal, je pouvais déduire la présence du frelon. Ça marchait plutôt bien sauf que ce capteur coûte un bras, le cône de détection est trop étroit, et que les capteurs dédiés Arduino ne sont pas assez précis. Enfin je ne connais pas l'impact des ultrasons sur l'essaim d’abeilles. Dans le doute j'ai préféré abandonner cette solution.
Moi ce qui me donne le bourdon dans cette affaire, ce n'est pas de détecter la présence du frelon : la piste fréquentielle me semble prometteuse. Mais ensuite, que comptes-tu faire ? Le passer au fourmi-croonde ?
J'ai démarré l'apiculture il y a quatre ans. Petit à petit j'ai augmenté le nombre de mes ruches et je me suis formé auprès de professionnels avec qui j'ai sympathisé. C'est un milieu de passionnés comme ont peut le retrouvé chez les motards ou les montagnards (je fréquente aussi les deux autre catégories). En découvrant l' apiculture on découvre également les problèmes. Ce ne sont des problèmes de confort comme la hausse du prix du carburant. Ils sont bien plus préoccupants parcequ'ils touchent à la sa survie d'espèces animales et donc à l'équilibre de la biodiversité. Le problème du frelon asiatique n'est pas le plus important, mais vient en rajouter une couche sur l’affaiblissement des ruchers. Un affaiblissement qui prend des proportions très inquiétante. L'abeille étant l'arbre qui cache la forêt. Les dégâts sur les insectes sauvages sont bien plus importants. Bref je vais pas vous saouler avec mes histoires. Le fait est que tout travaux d’étude pour protéger les ruchers sont les bien venu et circulent rapidement dans le petit cercle des apiculteurs.
Je ne connais pas ce que donnerons mes travaux d'observation et de test de pièges, mais tout ce qui est fait et partagé est bon à prendre.
Fred
Tu as raison Fred, même si je donne l'impression de prendre ton problème à la légère, il n'en est rien. Je suis conscient de l'importance du rôle des abeilles dans l'écosystème et des conséquences de leur disparition.
Je ne cherche pas faire le buzz. Et si ça se peut mes observations n'aboutiront à rien. Mais si ce travail sur la détection est partagé, il permettra peut-être à d'autre personne d'avancer sur la connaissance. Et peut-être transféré à d'autres applications.
En tout cas, je vous remercie de l’intérêt que vous manifestez pour ce projet. Je ne m'attendait pas du tout à ça.
Demain si le temps le permet, j'essayerai de faire des enregistrements dans des conditions réelles.
Al1, peux-tu ôter 12 dB au spectre du frelon et superposer les deux courbes ?
Compte tenu des capacités de notre oreille et du fait qu'on peut faire la différence entre les deux bruits, il est probable que tout ce qui se trouve en dessous de 20 voire 30 Hz ne sert pas.
si à l'oreille vous êtes capable de détecter la présence d'un frelon versus le bourdonnement standard des abeilles, les technos modernes "d'intelligence artificielle" (machine learning) avec entrainement seront très efficaces... un article à lire parmi bcp
ça ne fonctionnera pas sur un Arduino bien sûr, mais d'un point de vue prix ça pourrait fonctionner même sur un smartphone bas de gamme ou un RPI (TensorFlow 1.9 ) sans doute
Ensuite - parce que détecter ne sert pas à grand chose si on ne peut rien faire, peut être que la technique de mélange de grenadine, bière brune et vin blanc dans une nasse (bouteille d’eau coupée en deux avec la partie goulot retournée et insérée dans la partie basse) avec un ventilateur piloté pour répandre les arômes pourrait détourner le frelon de sa proie et l'attirer dans le piège... (les abeilles n'aiment pas ce mélange)... qui sait... ça pourrait peut-être aider..
bon où juste le piège sans techno à côté de la ruche... Un grand oncle faisait ça..
Après observation l'exploitation parait encore moins évidente, il serait hasardeux de généraliser sur ces deux seuls enregistrements , celui du frelon n'offrant pas beaucoup d'intervalles intéressants.
Tenons compe aussi du fait que les niveaux à 50Hz, 60hz, 100Hz et 120Hz sont à prendre avec des pincettes
Echantillonage içi à 44 kHz avec une FFT de 65536 points, pas tout à fait le 'format' Arduino.....
FFT...... il ya donc des papillons en plus quel bazar .....
Les abeilles ne possèdent pas d'oreilles... contrairement à nous, qui entendons leur bourdonnement. Contrairement à ce qu'on pense, il n'est pas dû au simple battement de leurs ailes...
On pourrait naturellement croire que ce vrombissement caractéristique des hyménoptères est dû aux mouvements rapides de leurs ailes, qui effectuent environ 230 battements par minute. Mais ce n'est pas aussi simple, car même privées d'ailes (coupées ou immobilisées), les abeilles bourdonnent toujours. Plus sourdement certes, mais de façon persistante... Au vrai, ce son provient de la vibration de leur thorax !
Combinaison d'un son aigu et d'un son grave
En se déformant sous l'effet de la contraction des muscles associés au vol - qui impulsent le mouvement des ailes - l'exosquelette de l'insecte émet un bruissement grave qui, associé au son aigu généré par le battement des ailes, produit le "bzzzz" si caractéristique. Et si ce bourdonnement lancinant (mais pas autant que celui du moustique) est audible pour l'oreille humaine, c'est que sa fréquence de 230 Hz est située dans notre spectre auditif, qui couvre de 20 à 20 000 Hz.
Donc la fréquence du bourdonnement serait liée aux dimensions du thorax de la bête. Si c'est la longueur, on devrait trouver des plus basses fréquences dans le spectre du frelon (qui doit être deux fois plus long que l'abeille), mais si c'est le diamètre (ce qui semble plus probable), alors il y a moins de différence et moins de chance de distinguer l'un de l'autre.
si à l'oreille vous êtes capable de détecter la présence d'un frelon versus le bourdonnement standard des abeilles
L'oreille humaine ... et le cerveau qui va avec ne font pas la reconnaissance sur la seule base d'une fréquence (la fondementale) sont aussi traitées les harmoniques et leur évolution dans le temps (décroissance relative).....
on peut représenter cela sur un spectrogramme.
Vous seriez surpris de voir ce que le machine learning réussi à faire avec un bon entraînement (avec les bons choix)... j’ai joué avec des images et Core ML et TensorFlow Lite et c’est assez bluffant. faudrait essayer en passant le son brut, la fft, les deux, avec un filtre.... ensuite ça se débrouille,
?
quel bazar .....