car-noise-report

name	car-noise-report
description	PWA가 내보낸 ZIP(audio.webm/wav + can.csv + metadata.json)을 입력받아 이상음 후보 구간을 자동 탐지하고 RPM·속도와의 상관관계를 분석한 리포트(MD + PNG 패널)를 생성한다. 음향 에너지 급증 구간, 특정 RPM에서만 나타나는 피크 주파수, 노면/속도와 무관한 정상 회전성 노이즈 분리 등을 다룬다. 사용자가 "이상음 분석해줘", "녹음 ZIP 분석", "주행 노이즈 리포트", "특정 RPM에서 나는 소리 찾아줘", "car-noise-report" 같은 요청에서 호출한다.

car-noise-report

car-noise-pwa-builder로 만든 PWA의 ZIP을 받아, 사람이 정비소에 들고 갈 수 있는 한 페이지 리포트를 만든다.

입력

ZIP 또는 풀어둔 디렉토리 하나당 take 한 개:

take_001_<ts>/
├── audio.webm  (또는 audio.wav)
├── can.csv     # t,rpm,speed,steering,gear
└── metadata.json

여러 take는 일괄 처리.

의존성

pip install numpy scipy pandas matplotlib soundfile librosa
# audio.webm → wav 변환에 ffmpeg 필요
sudo apt install ffmpeg   # 또는 brew install ffmpeg

분석 파이프라인

STEP 1. 오디오 → wav 변환 + 동기화

webm → wav (16kHz 모노) 변환:

ffmpeg -i audio.webm -ac 1 -ar 16000 audio.wav

오디오 시작 시각과 CAN 첫 프레임 시각이 다를 수 있음 → metadata.json의 ts를 기준으로 정렬. CAN의 t는 epoch 초.

STEP 2. 음향 특성 추출

• RMS 에너지 (10ms 프레임) — 급증 구간이 이상음 후보
• STFT 스펙트로그램 — 0~500Hz 강조 (차량 저음 구간)
• 주파수 피크 추적 — 시간별 dominant frequency
• 하모닉 추적 — 엔진 회전 차수(2nd/4th order)와 일치 여부

STEP 3. CAN 신호와 동기화

오디오 프레임마다 가장 가까운 시각의 RPM/속도/기어를 매핑한다 (np.searchsorted).

STEP 4. 이상음 후보 탐지 — 5종 휴리스틱 분류 (v0.2)

RMS 에너지 상위 1% 시점을 spike로 검출하고, 각 spike를 다음 5종 + 1(unknown)로 자동 분류합니다.

분류	판정 조건	의미
engine_order	RPM ↔ peak 주파수 Pearson r > 0.7	엔진 회전성(차수성) — 정상 가능성 높음
road	speed ↔ peak 주파수 Pearson r > 0.7	노면/타이어성
rpm_locked	spike RPM이 ±50rpm 안에 3건 이상 모이는 대역에 속함	공진 / 부품 결함 의심
shock	spike 시점 ±5프레임 RPM 변화율 < 100rpm/s	충격/접촉음
steering	spike 시점 ±5프레임 조향각 변화율 > 30°/s	서스펜션/조향 계통
unknown	위 어디에도 안 맞음	사람 검토 필요

판정 우선순위(높은 → 낮음): rpm_locked > steering > shock > engine_order > road > unknown. 한 spike는 하나의 분류만 받습니다.

임계값은 v0.2 초기치이며 도메인 검증으로 보정 권장. noise_report.py:22-28의 상수 5개를 직접 수정할 수 있습니다.

STEP 5. 리포트 출력

report_<ts>/
├── INDEX.md                       # 여러 take 일괄 + 분류별 카운트 + RPM 락 대역
└── <take_name>/
    ├── report.md                  # 의심 구간 표 (분류 포함) + 상관 분석 표
    ├── overview.png               # 4단 패널 (스펙트로그램 / RPM / 속도 / RMS)
    ├── correlations.csv           # RPM↔peak / speed↔peak / RPM↔RMS / speed↔RMS Pearson r
    └── candidate_<1..5>.png       # spike 상위 5건 ±2초 확대 (스펙트로그램+RPM+RMS+분류 라벨)

리포트 예시 구조

# 차량 이상음 분석 리포트
- 분석 take: 3건, 총 주행 시간 12분 47초
- 의심 구간: 5건

## 의심 구간 #1 — 17:18:04 ~ 17:18:07
- 패턴: 1650 rpm 부근에서만 94Hz 피크 발생
- 주행상황: 2단, 28 km/h, 직진
- 가능성: 엔진 마운트 공진 / 보조벨트 텐셔너 (후보)
- 권장 점검: 엔진 마운트 상태, 풀리·벨트
![candidate_1](candidate_1.png)

한계와 주의

• 노이즈 캔슬링 마이크는 100Hz 이하 저음을 깎아냄 — 본문 글의 한계와 동일
• 고체 전도음(서스펜션 부싱 등)은 공기음 마이크로 거의 못 잡음 → 컨택트 마이크 권장
• 결과는 점검 후보 가이드일 뿐, 진단 확정 도구가 아님

참고 스크립트

• scripts/noise_report.py — 메인 분석기