17e Congrès Français d'Acoustique
27-30 avril 2025, Paris

Un algorithme de reconnaissance sonore pour mieux surveiller le bruit des chantiers en filtrant les bruits externes au chantier

A. Bigot a

a Sixense Engineering, 22-24 rue Lavoisier, 92000 Nanterre, France

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
Les systèmes de surveillance des chantiers de construction mesurent l'ensemble des bruits de l'environnement, y compris les bruits qui ne sont pas liés au fonctionnement du chantier. Par conséquent, plus les seuils acoustiques à respecter seront faibles plus il y aura de « fausses alarmes » causées par des bruits externes au chantier. Sixense Engineering a développé un algorithme pour corriger les niveaux de bruit ambiant en filtrant les évènements bruyants qui ne sont pas liés au fonctionnement du chantier. L'idée est d'aller au-delà de la simple classification des fichiers audio et d'appliquer un algorithme de classification de type CNN à tous les évènements sonores qui contribuent à la dose de bruit LAeq,T de la journée. Dans ce processus, la dose de bruit est calculée à partir des LAeq,1min élémentaires et lorsqu'un événement sonore est détecté, l'enregistrement audio est analysé par l'algorithme de reconnaissance. Si source de bruit n'est pas liée à au chantier de construction, le LAeq,1min correspondant est exclu du calcul de la dose de bruit. En d'autres termes, la dose de bruit mesurée est filtrée en supprimant les événements sonores bruyants non liés au chantier (ex : sirènes, klaxons, motos, oiseaux, musique...).

# 1 Introduction

Les nuisances sonores des chantiers sont généralement surveillées à l'aide de capteurs acoustiques placés dans les zones riveraines (ou en direction de celles-ci), qui envoient des alertes par SMS ou mail en cas de dépassement de seuil. Lorsqu'un chantier est situé en zone urbaine sensible, et que la maitrise d'ouvrage décide, pour des questions de limitation des nuisances sonores, de lui imposer des seuils acoustiques « faibles », on est confronté à un problème technique : les bruits environnants peuvent à eux-seuls dépasser le seuil acoustique et être à l'origine de « fausses alarmes ». En d'autres termes, beaucoup de dépassements de seuils risquent d'être causés par des évènements extérieurs au chantier (ex : passages de motos, klaxons, sirènes, oiseaux, camions poubelles, etc.).

# 2 Quelles solutions existent pour ne mesurer « que » le bruit du chantier ?

Si l'on écarte les méthodes dites de « séparation de sources » qui fonctionnent sur la musique et la voix, mais pas (ou pas encore) sur le bruit environnemental, on peut citer les méthodes expérimentales suivantes qui ont toutes déjà été appliquées et testées sur des chantiers :

1/ Utiliser des systèmes de mesure à plusieurs microphones de type antennerie acoustique, qui permettent de savoir dans quelle direction le son a été produit. Ces systèmes, qu'ils soient commercialisés par des fabricants de sonomètres ou développés sur mesure (ex : système MegaMicros de l'Université Pierre et Marie Curie) ont pour inconvénient que les mesures sont perturbées lorsqu'il y a des réflexions sur des surfaces proches. Ils sont donc plus adaptés à des situations en « champ libre » avec une vue directe sur le chantier que pour des mesures en façade des immeubles riverains. De plus, même si ces systèmes permettent de réduire les « fausses alarmes » ils ne permettent pas de les éliminer complètement, car en pratique, la direction du son n'est pas suffisante pour discriminer les bruits.

2/ Installer des caissons acoustiques autour des micros pour ne capter que le bruit provenant du chantier, et non le

bruit provenant de l'extérieur. Cette solution ne fait qu'atténuer de quelques décibels le bruit provenant de l'extérieur du chantier, mais ne l'annule pas. En pratique, en environnement urbain complexe avec des sons qui peuvent provenir de toutes les directions du fait des réflexions sur les façades, cette solution, par ailleurs encombrante, a une efficacité limitée.

3/ Multiplier les points de mesures acoustiques et vibratoires avec des points « mouchards » sur le chantier. Ces solutions sont parfois utilisées en cas de travaux en site occupé ou lorsqu'il y a des riverains mitoyens avec un risque de création de bruit solidien. Le principe est de n'envoyer des alarmes que lorsque plusieurs conditions acoustiques et vibratoires sont réunies, à la fois chez le riverain et sur le chantier, et donc de supprimer des « fausses alarmes » : par exemple quand le riverain fait du bruit à côté du micro et que le chantier ne produit pas de bruit ou de vibrations. Mais en pratique, ces solutions sont moyennement efficaces : soit elles ne suppriment pas assez de « fausses alarmes », soit elles suppriment des « vraies alarmes ». En effet, dans la réalité les bruits peuvent énormément varier en fréquence, intensité, durée, et localisation, et le réglage des paramètres d'un tel système de monitoring est loin d'être simple. Et par ailleurs, ce type de solution nécessite un nombre de capteurs importants, donc un coût élevé.

4/ Utiliser des méthodes de reconnaissance sonore sur les évènements audio enregistrés par les capteurs. Ces méthodes ont pour avantage de pouvoir fonctionner avec des sonomètres ayant la capacité d'enregistrer des fichiers audio (WAV, mp3...), et leur efficacité peut être contrôlée par une simple réécoute des fichiers audio. En revanche, ces méthodes ne font que donner une information sur l'origine du bruit et ne permettent généralement pas de corriger le bruit ambiant pour en extraire le bruit du chantier.

Sixense Engineering a choisi la dernière méthode et a développé depuis 2018 sa propre solution de reconnaissance sonore, appelée NORA [1]. Cette solution permet d'identifier les sources de bruit à partir des enregistrements audio courts (d'une durée d'une dizaine de secondes) enregistrés par les sonomètres, et de les classer notamment en 2 grandes classes : « chantier » et « pas chantier » [2]. L'avantage de cette solution est d'être très efficace, tant pour des mesures en extérieur (quelle que soit le type de pose) que pour des
mesures dans un local fermé (pour la détection de bruit solidien par exemple).

# 3 Un nouvel algorithme pour filtrer les bruits autres que ceux du chantier

## 3.1 Fonctionnement général

L'idée est d'aller au-delà de la simple classification de fichiers audio enregistrés par le sonomètre et d'appliquer l'algorithme de classification sur l'ensemble des évènements bruyants qui contribuent au niveau sonore équivalent LAeq,T.

L'objectif est d'utiliser l'algorithme NORA sur chaque LAeq,1min afin de corriger le niveau LAeq,T global sur une période plus longue.

Ce LAeq,T se calcule sur la base des niveaux LAeq,1min comme suit :

$$LAeq_T = 10 \cdot \log \sum_{i=1}^{N} \frac{1}{N} 10^{\frac{LAeq_{i,1min}}{10}} \quad (1)$$

Où T représente la période sur laquelle le LAeq global est calculé, N est le nombre d'échantillons 1min durant la période T, et LAeqi,1min est le niveau sonore équivalent pendant 1min pour l'échantillon i.

Le fonctionnement général de l'algorithme est décrit ci-dessous :

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Figure 1 – Process général de l'algorithme : lorsque le LAeq,1min est supérieur à un seuil L le fichier audio est récupéré du sonomètre via une API et converti en Mel-spectrogramme. Le modèle CNN a pour entrée une fenêtre de 16s de la partie la plus bruyante du spectrogramme et en sortie une classification. La prise de décision permet de décider si le LAeq,1min doit être considéré comme « pas chantier » pour recalculer ensuite le LAeq,T filtré

## 3.2 Modèle de classification CNN

Le modèle d'apprentissage profond est de type CNN [3-6], avec des couches de convolution pour l'apprentissage des features et des couches denses en fin de modèle pour la partie classification ainsi qu'une activation sofmax finale.

Les données utilisées pour l'entrainement du modèle sont issues de mesures de surveillance acoustique sur de grands projets en France et à l'international. Cette base de données contient plus de 40.000 échantillons sonores labellisés.

L'inconvénient des modèles d'apprentissage supervisés est qu'ils ont du mal à généraliser lorsqu'ils sont confrontés à de nouveaux sites ou de nouveaux types de sons. C'est pourquoi il a été choisi d'entrainer le modèle avec de nouvelles données pour chaque nouveau projet.

## 3.3 Prise de décision « chantier » ou « pas chantier »

La prise de décision finale dépend des bruits produits par le chantier et de ceux présents dans l'environnement. Elle dépend aussi de la probabilité notée P donnée par le modèle de classification pour chacune des classes (P est issue de l'activation sofmax).

Cette prise de décision est décrite dans le tableau 1.

<table><caption>TABLEAU 1 – Exemple de prise de décision (qui peut varier pour chaque chantier), en fonction de la classification de sortie du modèle et de sa probabilité (P).</caption><thead><tr><th>Classification (sortie du modèle)</th><th>Décision si P > 90%</th><th>Classification (sortie du modèle)</th><th>Décision si P > 90%</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moto</td><td>Pas chantier</td><td>Marteau-piqueur</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Scooter</td><td>Pas chantier</td><td>Chocs</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Sirène, klaxon</td><td>Pas chantier</td><td>Perforateur</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Voix, musique</td><td>Pas chantier</td><td>Disqueuse</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Trafic routier</td><td>Pas chantier</td><td>Engins</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Avion, hélicoptère</td><td>Pas chantier</td><td>Lavage haute pression</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Feux d'artifice, pétards</td><td>Pas chantier</td><td>Bruit aigu</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Oiseaux, chiens, animaux...</td><td>Pas chantier</td><td>Bip de recul</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Vent, orage, pluie</td><td>Pas chantier</td><td>Scie à chaine</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Train</td><td>Pas chantier</td><td>Grincement</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Camion, poubelle</td><td>Pas chantier</td><td>Coups de marteau</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Balayeuse</td><td>Pas chantier</td><td>Compactage</td><td>Chantier</td></tr><tr><td>Tondeuse à gazon</td><td>Pas chantier</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Activité agricole</td><td>Pas chantier</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cloches</td><td>Pas chantier</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

## 3.4 Calcul du LAeq,T

Lorsque la prise de décision sur le fichier audio de 1min est "pas chantier" il est décidé de remplacer le LAeq,1min
par une estimation du bruit de fond (BDF) pour le point de mesure considéré.

La formule pour le LAeq,T filtré devient :

$$ LAeq, T_{filtré} = 10 \cdot \log \left( \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \begin{array}{l} \text{si "pas chantier" : } 10^{\frac{BDF}{10}} \\ \text{sinon : } 10^{\frac{LAeq_{1min}}{10}} \end{array} \right) \quad (2) $$

Où T représente la période sur laquelle le LAeq global est calculé, N est le nombre d'échantillons/min durant la période T, BDF est un bruit de fond forfaitaire en dB(A) et LAeq,1min est le niveau sonore équivalent pendant 1min pour l'échantillon i.

# 4 Application à un chantier

## 4.1 Exemple de chantier

Ce système de filtrage de LAeq a été appliqué à un chantier de réhabilitation d'un bâtiment à Paris. Quatre sonomètres XL3 (NTI Audio) ont été installés en façade du bâtiment qui est objet de réhabilitation.

L'indicateur acoustique à surveiller pour ce projet est le LAeq,7h-19h.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 – Système de monitoring acoustique</figcaption></figure>

## 4.2 Résultats

Les figures qui suivent montrent trois exemples d'évolution temporelle, avec :

* LAeq,1min (en noir),

* L'identification des évènements reconnus comme "pas chantier" (barres vertes verticales),

* La dose de bruit (en bleu foncé),

* La dose de bruit filtrée (en bleu ciel).

La dose de bruit est couramment utilisée sur les projets de monitoring, car elle permet d'envoyer des alarmes avant

la fin de période de calcul du LAeq,T. La formule de calcul de la dose de bruit est pour ce chantier :

$$ Dose_{7h-t} = LAeq_{7h-t} + 10 \cdot \log \left( \frac{t - 7h00}{19h00 - 7h00} \right) \quad (3) $$

Où t représente l'heure en cours entre 7h et 19h.

Note: une autre formule de calcul de la dose serait possible, en utilisant une valeur de bruit de fond forfaitaire à rajouter pour la période « future » comprise entre t et 19h.

Les Figures 3 et 4 représentent deux exemples un dimanche sans activité sur le chantier. La différence entre le LAeq,T et le LAeq,T filtré est d'environ 1 à 2 dB. Cette correction est faible en raison du seuil L (cf. Figure 1) qui limite le nombre de récupération de fichiers audio.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 – Point P1, Dimanche 7 avril (sans activité de chantier). LAeq7h-19h = 65,8 dBA, et LAeq7h-19h filtré = 64,8 dBA</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 – Point P4, Dimanche 7 avril (sans activité de chantier). LAeq7h-19h = 60,5 dBA, et LAeq7h-19h filtré = 58,4 dBA</figcaption></figure>
La Figure 5 représente un exemple en semaine avec peu d'activité sur le chantier. La différence entre le LAeq,T et le LAeq,T filtré est d'environ 1 dB. Cette correction provient surtout d'un passage d'avion bruyant à 12h07.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 – Point P4, Mercredi 20 mars (avec activité de chantier). LAeq7h-19h = 65,6 dBA, et LAeq7h-19h filtré = 64,8 dBA</figcaption></figure>

# 5 Conclusions et perspectives

Les résultats de l'expérimentation grandeur nature menée sur un chantier montrent qu'il est possible de filtrer les évènements sonores « pas chantier » en utilisant un algorithme de classification et un sonomètre du commerce qui enregistre l'audio en continu.

Cette solution fonctionne bien dans les cas suivants :

* En cas d'évènement bruyants et brefs (klaxons, sirènes, passage de motos, etc.) le système fonctionne très bien, et la correction est probablement meilleure que celle qui serait apportée par des systèmes fonctionnant sur la base de directivité.

* Dans les cas où l'on veut avoir accès à différents types de filtrage, tout en conservant le LAeq,T mesuré.

Les limites de cette solution sont a priori les suivantes :

* Il serait difficile d'appliquer cette correction pour des LAeq,T de courte durée (ex: LAeq,5min). Dans ce cas, la reconnaissance sonore peut être utilisée, mais la période T est trop courte pour pouvoir recalculer un LAeq,T filtré.

* Deux nouveaux paramètres doivent être ajustés avec attention afin que le système fonctionne correctement : le seuil de récupération audio (L) et le bruit de fond forfaitaire (BDF) si l'on choisit d'en utiliser un.

Dans les années qui viennent, la surveillance des chantiers sensibles devrait selon nous devenir plus fine, plus précise, et se rapprocher du ressenti des riverains, en étant basée sur l'analyse du signal audio, et pas seulement sur des indicateurs de bruit en décibels.

Il est déjà tout à fait possible de mixer plusieurs des technologies citées ci-dessus, afin d'améliorer et optimiser les performances de détection : on peut par exemple imaginer coupler un système de localisation de sources avec de la reconnaissance sonore, ou coupler des systèmes multivoies avec de la reconnaissance sonore... On évitera toutefois de trop complexifier les mesures, car « le plus compliqué c'est de faire simple » ; et plus le système de surveillance sera simple, plus sa compréhension par les parties prenantes le sera.

# Références

[1] A. Bigot, W. Mazur, E. Audigé. How machine learning improves construction noise control and ground borne noise detection. In *Proceedings of AUSTRALIAN TUNELLING CONFERENCE ATS2020+1* –May 2021

[2] Nora, automatic identification of acoustic events. https://www.sixense-group.com/en/offer/engineering/acoustics-vibration/construction-sites/nora.

[3] K. Choi, G. Fazekas, and M. Sandler. Automatic tagging using deep convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1606.00298, 2016

[4] Q. Kong, T. Iqbal, Y. Xu, W. Wang, and M. D. Plumbley. DCASE 2018 Challenge Surrey cross-task convolutional neural networks baseline. Workshop on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE), 2018

[5] Q. Kong, Y. Xu, W. Wang, M. D. Plumbley. Sound Event Detection of Weakly Labelled Data with CNN-Transformer and Automatic Threshold Optimization. arXiv preprint arXiv:1912.04761, 2019

[6] A. Mesaros, A. Diment, B. Elizalde, T. Heittola, E. Vincent, B. Raj, T. Virtanen. Sound event detection in the DCASE 2017 Challenge. HAL Id: hal-02067935, 2019