Entwickler baut KI-gestütztes Schlafstörungs-Analyse-Tool übers Wochenende
Der Entwickler Martin lebt in einer lauten Stadt und wurde regelmäßig nachts geweckt, ohne die Ursache zu kennen. Sein bestehender Home-Assistant-Smart-Home-Aufbau mit Bewegungs-, Tür-, Temperatur- und Luftqualitätssensoren bildete die Grundlage. Ergänzt wurde das System um zwei günstige USB-Mikrofone (innen und außen), einen Raspberry Pi als Aufnahmegerät sowie Schlafphasen-Daten von einer Garmin-Uhr. Eine Web-App visualisiert alle Datenquellen als Spuren ähnlich einem DAW-Editor: Schlafphasen, Herzrate/HRV, Sensor-Events und Audio-Clips. Kritische Momente (Schlafphasenwechsel, Aufwachereignisse) werden rot markiert und sind per Klick anhörbar. Das gesamte System bleibt im Heimnetz, außerhalb der Schlafzeiten wird der Mikrofonzugriff vollständig deaktiviert. Der Coding-Agent erhielt SSH-Zugriff auf den Raspberry Pi und iterierte eigenständig mit Live-Tests. Die Klangerkennung selbst übernimmt der Nutzer noch manuell per Kopfhörer. Als Hauptstörer wurden Türen und Geschirr identifiziert.
- Gesamtaufwand ca. 8 Stunden Entwicklungszeit dank KI-Tooling – ohne KI wäre das Projekt laut Autor nicht gestartet worden.
- Raspberry Pi erhielt SSH-Zugriff vom Coding-Agent; dieser führte eigenständig Soundtests durch und analysierte Spektrogramme.
- Web-App ist als Progressive Web App (PWA) nur im Heimnetz erreichbar und sendet Push-Benachrichtigungen beim Aufwachen.
- Garmin-Schlafphasendaten dienen nicht als klinische Wahrheit, sondern als visuelle Marker für prüfenswerte Audio-Momente.
- Mikrofon-Aktivierung ist per Home-Assistant-Automation an Anwesenheit und Schlafzeit gekoppelt – außerhalb davon kein Zugriff.
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