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Lärmpegel im Blick: dB-Sensor smart nutzen

Viele Luftqualitäts- und Klimasensoren messen nebenbei etwas, das im Dashboard meist ungenutzt verstaubt: den Geräuschpegel in Dezibel. In meinem Setup liefert etwa sensor.dachzimmer_larm permanent einen dB-Wert. Daraus lässt sich erstaunlich viel herausholen – vom Ruhezeiten-Wächter übers Homeoffice bis zur Lärm-Statistik fürs Schlafzimmer. Dieser Beitrag zeigt, wie aus einem rohen dB-Wert eine sinnvolle Automation wird.

Das Problem mit dem Rohwert

Ein Schallpegel-Sensor schlägt ständig aus: Eine zugeschlagene Tür, ein vorbeifahrendes Auto oder das Staubsauger-Intermezzo erzeugen kurze Spitzen von 70 dB und mehr. Wer naiv auf «Wert über 60 dB» triggert, wird mit Fehlalarmen überschwemmt. Zwei Bausteine lösen das: ein gleitender Mittelwert statt des Momentanwerts und ein for:-Filter, der erst nach anhaltender Überschreitung auslöst.

Für den Mittelwert eignet sich der Statistik-Sensor. Er bildet über ein definiertes Zeitfenster den Durchschnitt und glättet so die Spitzen:


sensor:
  - platform: statistics
    name: "Dachzimmer Lärm Mittel 5min"
    entity_id: sensor.dachzimmer_larm
    state_characteristic: mean
    max_age:
      minutes: 5
    sampling_size: 60


Der neue Sensor sensor.dachzimmer_larm_mittel_5min zeigt nun den durchschnittlichen Pegel der letzten fünf Minuten – die Basis für jede vernünftige Lärm-Automation.

Ruhezeiten-Wächter

Das klassische Szenario: Während der Mittags- oder Nachtruhe soll eine dezente Erinnerung kommen, wenn es im Haus dauerhaft zu laut wird – etwa als sanfter Hinweis fürs Kinderzimmer oder Homeoffice. Eine Schwelle als Helfer macht den Wert ohne YAML-Editieren anpassbar:


input_number:
  laerm_schwelle:
    name: Lärmschwelle Ruhezeit
    min: 40
    max: 80
    step: 1
    unit_of_measurement: dB


Die zugehörige Automation nutzt einen Template-Trigger und prüft zusätzlich die Tageszeit:


automation:
  - alias: "Ruhezeit – Lärm-Hinweis"
    triggers:
      - trigger: numeric_state
        entity_id: sensor.dachzimmer_larm_mittel_5min
        above: input_number.laerm_schwelle
        for:
          minutes: 3
    conditions:
      - condition: time
        after: "22:00:00"
        before: "07:00:00"
    actions:
      - action: notify.mobile_app_mikes_iphone_17_pro
        data:
          title: "Es ist laut im Dachzimmer"
          message: >
            Schnitt der letzten 5 Min:
            {{ states('sensor.dachzimmer_larm_mittel_5min') }} dB


Wichtig: Der for:-Block sorgt dafür, dass nur eine anhaltende Überschreitung von drei Minuten zählt. Einzelne Spitzen lösen nichts aus.

Trends sichtbar machen

Ein einzelner Wert sagt wenig – spannend wird der Verlauf. Wie laut ist es nachts wirklich? Wann ist die ruhigste Stunde? Dafür hilft ein zweiter Statistik-Sensor, der über einen längeren Zeitraum das Maximum festhält:


sensor:
  - platform: statistics
    name: "Dachzimmer Lärm Max 24h"
    entity_id: sensor.dachzimmer_larm
    state_characteristic: value_max
    max_age:
      hours: 24


Für echte Langzeitauswertungen über Wochen und Monate stösst die HA-Datenbank aber an ihre Grenzen. Wer Lärmprofile über lange Zeiträume vergleichen will, lagert die Daten besser aus – wie das mit Zeitreihendatenbank und Diagrammen geht, beschreibt der Beitrag zu Langzeit-Logging mit InfluxDB und Grafana.

Darstellung im Dashboard

Seit Home Assistant 2026.6 lässt sich im Verlaufs- und Statistikdiagramm pro Entität eine eigene Farbe wählen – direkt im visuellen Editor oder in YAML. Das ist gerade bei Lärmdaten praktisch: Den geglätteten Mittelwert in ruhigem Blau, die 24-Stunden-Spitze in Rot, schon ist auf einen Blick klar, ob ein hoher Wert ein Ausreisser oder Dauerzustand war.


type: statistics-graph
title: Lärmpegel Dachzimmer
entities:
  - entity: sensor.dachzimmer_larm_mittel_5min
    color: "#3a7bd5"
  - entity: sensor.dachzimmer_larm_max_24h
    color: "#d9534f"
stat_types:
  - mean
  - max
period:
  calendar:
    period: day


Fazit

Ein dB-Sensor ist mehr als eine Zahl im Dashboard. Mit einem geglätteten Mittelwert, einer einstellbaren Schwelle und einem for:-Filter wird daraus ein zuverlässiger Ruhezeiten-Wächter ohne Fehlalarme. Ergänzt um Statistik-Sensoren und ein farblich sauberes Diagramm entsteht ein kleines Lärm-Monitoring, das echte Muster sichtbar macht. Ein Hinweis noch: Behandeln Sie solche Daten in geteilten Wohnsituationen mit Fingerspitzengefühl – ein Lärmsensor ist schnell auch ein Überwachungswerkzeug. Wer das im eigenen Haushalt einsetzt, hat ein nützliches Werkzeug für mehr Ruhe und ein besseres Gefühl fürs eigene Zuhause.

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