Bark Back：スマート音響管理のためのIoTペットモニター

どこからでもペットの行動をリアルタイムで把握。Bark BackシステムはIoTを活用して自宅の環境騒音レベルを記録し、データをクラウドにアップロードし、音がユーザー定義の閾値を超えるとカスタム音声ファイルを自動再生します。

Raspberry Pi上に構築されたこのプロジェクトは、SparkFun MEMSマイクロフォンをMCP3002 ADC経由で読み取り、MQTTでCloudMQTTに音量データをストリーミングし、OMXPlayerインスタンスをトリガーしてプリセットの「吠え返し」クリップを再生します。

学べること

SparkFun MEMSマイクロフォンをRaspberry Pi 3に接続して読み取り。
リアルタイム音量レベルをCloudMQTTに送信。
音量閾値を設定し、カスタム音声ファイルを自動再生。

前提条件

このチュートリアルを進めるには、Raspbian OS搭載のRaspberry Pi 3（以降）、Wi-Fi接続、基本的なPython知識が必要。GPIO、MQTT、アナログ信号変換の知識があれば有利ですが必須ではありません。

MQTT通信プロトコル

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）は軽量IoTメッセージングプロトコル。このガイドではEclipse Paho PythonクライアントとCloudMQTTブローカーを使用。

IoT通信プロトコルの理解。
CloudMQTTアカウントのセットアップ（無料「Cute Cat」プランで十分）。
Paho MQTT Pythonライブラリのインストールと使用。

MEMSマイクロフォンブレークアウト

SparkFun MEMSマイクロフォンはアナログセンサー。MCP3002 ADCがその出力をRaspberry Piで読み取り可能なデジタル信号に変換。

SparkFun MEMS Microphone Breakoutの入門。
MEMSマイクロフォンデータシートの確認。
MCP3002 ADCデータシートの確認。

材料

プロジェクトに必要なコンポーネントの包括的なリスト。すべてSparkFunやその他の小売店で入手可能。

Bark Back: Monitor & Interact with Pets! SparkFun Wish List
アナログ-デジタルコンバーター - MCP3002
SparkFun MEMS Microphone Breakout - INMP401 (ADMP401)
ブレッドボード - 自己接着式（白）
ジャンパーワイヤー - 6インチ（M/M、20パック）
壁面アダプター電源 - 5V DC 2A（USB Micro-B）
Raspberry Pi GPIOリボンケーブル - 40ピン、6インチ（Pi 3、Pi 2、B+互換）
Raspberry Pi 7インチタッチスクリーンLCD
Raspberry Pi 3
Raspberry Pi - 16GB MicroSD NOOBSカード
Raspberry Pi 3 + カメラエンクロージャー - クリア

追加周辺機器：

MicroUSB電源ケーブル
HDMIケーブル
USBキーボード
USBマウス
1/8インチヘッドホンポート付きスピーカー

ハードウェア接続

PiをマイクロフォンとADCに接続。配線図をクリックで拡大。

参照用にRaspberry Pi 2/3 Model Bピンアウト図を参照してください。

1. MCP3000をRaspberry Piに接続

MCP3002は4つのSPIピンを使用：SCLK、MISO、MOSI、CS。これらはPi GPIOピン11（SCLK）、9（MISO）、10（MOSI）、8（CE0）にマッピング。

ピン接続：

ピン1 → Raspberry Pi GPIO 8 (CE0)
ピン2 → MEMSマイクロフォンアナログ出力
ピン4 → GND
ピン5 → Raspberry Pi GPIO 10 (MOSI)
ピン6 → Raspberry Pi GPIO 9 (MISO)
ピン7 → Raspberry Pi GPIO 11 (SCLK)
ピン8 → Raspberry Pi 3.3V出力

2. MEMSマイクロフォンブレークアウトボードを配線

Vcc → Raspberry Pi 3.3V
GND → Raspberry Pi GND
AUD → MCP3002ピン2

Pi設定

Raspberry Piが完全に更新済みで、SPIインターフェースが有効であることを確認。

ステップ1：更新の確認とインストール

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo reboot

ステップ2：SPI有効化と依存関係インストール

sudo apt-get install python-dev
mkdir py-spidev
cd py-spidev
git clone https://github.com/doceme/py-spidev
sudo python setup.py install

ステップ3：OMXPlayerテスト

OMXPlayerはRaspbianにプリインストール。再生確認：

omxplayer /home/pi/…/SongFilePath/SongFileName.mp3
# 必要に応じてローカル出力強制:
omxplayer -o local /home/pi/…/SongFilePath/SongFileName.mp3

ステップ4：CloudMQTT設定

CloudMQTTアカウント作成（無料「Cute Cat」プラン）。
新しいMyCloudインスタンスを作成。
コンソールでACLルールを追加し、publish/subscribeを許可。
WebSocket UIでメッセージ監視。
Paho MQTTクライアントインストール:
```
pip install paho-mqtt
```

ソフトウェアセットアップ

Bark Backシステムには2つの核心機能があります：（1）犬の吠え声で音声ファイルをトリガー、（2）音量データをクラウドに送信。

コーディング前に、「吠え返し」音声クリップを録音または入手し、アクセス可能なディレクトリ（例：Desktop）に配置。以下のPythonスクリプトはすぐに使用可能。GitHubから完全なリポジトリをクローンすることもできます。

# Bark Back: Monitor & Interact with Pets!
# -----------------------------------------------------
# Author: jenfoxbot <[email protected]>
# License: Coffee/Beer-ware - 使用時はこのヘッダーを保持。
# Libraries
import spidev
from threading import Thread
import subprocess
import paho.mqtt.client as paho
import random, time, os, urlparse

# Configurable lists and credentials
songList = ["/home/pi/Desktop/SongFile1.mp3", "/home/pi/Desktop/SongFile2.mp3", "/home/pi/Desktop/SongFile3.mp3", "/home/pi/Desktop/SongFile4.mp3"]
creds = {
  'CloudMQTT URL': 'https://m10.cloudmqtt.com',
  'user': 'INSERT_CLOUDMQTT_USERNAME',
  'password': 'INSERT_CLOUDMQTT_PASSWORD',
  'host': 'INSERT_CLOUDMQTT_SERVER',
  'port': 'INSERT_CLOUDMQTT_PORT',
  'topic': 'INSERT_ACL_TOPIC'
}

# --- SPI / MEMS Microphone ----------------------------------------
spi = spidev.SpiDev()
spi.open(0,0) # CE0
def read_spi(channel):
    spidata = spi.xfer2([96,0])
    data = ((spidata[0] & 3) << 8) + spidata[1]
    return data
def PTPAmp():
    sampleTime = 0.05
    startTime = time.time()
    PTPAmp = 0
    maxAmp = 0
    minAmp = 1023
    while(time.time() - startTime < sampleTime):
        micOut = read_spi(0)
        if micOut < 1023:
            if micOut > maxAmp:
                maxAmp = micOut
            elif micOut < minAmp:
                minAmp = micOut
    PTPAmp = maxAmp - minAmp
    return PTPAmp
def VolumeUnit(data, fromLow, fromHigh, toLow, toHigh):
    return (data - fromLow) * (toHigh - toLow) / (fromHigh - fromLow) + toLow

# --- OMXPlayer wrapper ---------------------------------------------
class OMXPlayer:
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path
        self.is_running = False
        self.play_song()
    def call_omxplayer(self):
        print(f"Playing {self.file_path}\n")
        subprocess.Popen(["omxplayer", "-o", "local", self.file_path], stderr=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)
        self.is_running = False
    def play_song(self):
        if not self.is_running:
            self.song_thread = Thread(target=self.call_omxplayer)
            self.song_thread.start()
            self.is_running = True
def pickRandom(songList):
    return random.choice(songList)

# --- MQTT callbacks -----------------------------------------------
def on_connect(mosq, obj, rc):
    print(f"rc: {rc}")
def on_message(mosq, obj, msg):
    print(f"{msg.topic} {msg.qos} {msg.payload}")
def on_publish(mosq, obj, mid):
    print(f"mid: {mid}")
def on_subscribe(mosq, obj, mid, granted_qos):
    print(f"Subscribed: {mid} {granted_qos}")
def on_log(mosq, obj, level, string):
    print(string)

# --- Main loop ----------------------------------------------------
def main():
    mqttc = paho.Client()
    mqttc.on_message = on_message
    mqttc.on_connect = on_connect
    mqttc.on_publish = on_publish
    mqttc.on_subscribe = on_subscribe
    # mqttc.on_log = on_log # デバッグ用に有効化
    url_str = os.environ.get(creds['CloudMQTT URL'], 'mqtt://localhost:1883')
    url = urlparse.urlparse(url_str)
    mqttc.username_pw_set(creds['user'], creds['password'])
    mqttc.connect(creds['host'], creds['port'])
    mqttc.subscribe(creds['topic'], 0)
    while True:
        PTPamp = PTPAmp()
        PTPampV = round(((PTPamp * 3.3) / 1024), 2)
        VolUnit = VolumeUnit(PTPamp, 0, 700, 0, 10)
        print(PTPamp, VolUnit)
        if VolUnit > 7:
            playBack = pickRandom(songList)
            OMXPlayer(playBack)
        time.sleep(0.1)
        mqttc.publish("Volume", str(VolUnit))
        rc = True
        while rc:
            rc = mqttc.loop()
            time.sleep(0.1)
            print(f"rc: {rc}")
    try:
        while True:
            pass
    except KeyboardInterrupt:
        pass
if __name__ == '__main__':
    main()

songListとcredsのプレースホルダー値を実際のファイルパスとCloudMQTT認証情報に置き換えてください。

スクリプトを自由にカスタマイズしてください。例えば、音量閾値の調整、ログ追加、追加センサーの統合など。

次のステップ

更なる拡張として以下を検討：

リアルタイム音量レベル表示用タッチスクリーンディスプレイの統合。
ペットを視覚的に監視するカメラフィードの追加。
リモート監視用Webダッシュボードの実装。

追加リソースとして、SparkFun MEMSマイクロフォンデータシート、MCP3002 ADCデータシート、Eclipse Paho MQTTクライアントドキュメントを参照してください。

ハッピーハッキング、そしてあなたの犬がより静かで幸せな環境を享受できますように！

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