Sí, utiliza un electreto omnidireccional con una respuesta de frecuencia plana en el ADC de un microcontrolador.
Para medir la sonoridad subjetiva (que creo que es también lo que se quiere medir para la protección auditiva), probablemente debería utilizar Ponderación A o al menos filtrar las frecuencias muy bajas o muy altas. No querrás que los falsos positivos de las frecuencias ultrabajas les animen a ignorar las advertencias, por ejemplo. ("En casi todos los países es obligatorio el uso de la ponderación de la frecuencia A para la protección de los trabajadores contra la sordera inducida por el ruido").
A continuación, haz una medición RMS de las muestras durante un periodo de tiempo para obtener la sonoridad percibida.
Digital:
Esta es una implementación de alto nivel de la ponderación A en MATLAB y Python como referencia.
Supongo que los micro ADCs no tienen antialiasing incorporado, así que tendrías que añadir un filtro antialiasing. La frecuencia de muestreo tendría que ser bastante alta.
Analógico:
También podrías hacer el filtrado y la medición RMS en hardware, y simplemente muestrear la salida de eso a una velocidad mucho más lenta con el micro. Aquí hay un filtro de ponderación A por hardware o puedes hacer un filtro pasa banda más sencillo para obtener una estimación aproximada. Es posible hacer mediciones RMS reales en hardware, pero no conozco los circuitos. Puedes obtener un resultado similar al de un "medidor VU" rectificando y filtrando la onda completa, lo que probablemente sea suficiente para tu tarea. Eso es todo lo que usan las mesas de mezclas para sus medidores.
"así que tal vez muestras de decibelios"
Si sólo utilizas un umbral en la medición RMS, no necesitas convertir a dB ni nada parecido.
"necesita enviar muestras al menos cada segundo"
Yo haría el procesamiento RMS en el micro en el sensor, y luego sólo enviaría una única medida de sonoridad cada segundo. No es necesario enviar las muestras de audio reales.
