iPhone + Bluetoothイヤホンを使って「OK, Google」のようなHot Word Detectorを実装した。Raspberry Piの時も使った「Snowboy」とiOSの「AVAudioEngin」を使って割と簡単に実装できる。
2019年8月26日(月)〜27日(火)に豊橋技術科学大学で開催された情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）研究会に参加。今回は、高齢社会デザイン研究会と同時開催と言うことで、フィンランドで関わったパーキンソン病患者のトラッキングシステムに関する研究をライトニングトークを行った。
eSenseを使うに当たって、自分の勉強も兼ねて、簡単なHuman Activity Recognition（他クラス分類）を自作した。（０）環境構築、（１）データ収集、（２）クリーニング、（３）特徴量抽出、（４）学習モデル選択・生成、（５）精度評価、（６）パラメータチューニングの手順を一通り試したので、その流れをメモしておく。機械学習の専門家では無いので、間違いがあったら教えて欲しい＆もっと便利なテクニックがあったら教えて欲しいです。
eSenseアプリを開発中に「Message from debugger: Terminated due to signal 9」が発生し、アプリがバックグランド状態で落ちている事が判明。バックグランド状態では、CPU利用率が80%を連続して60秒を超えるとiOSがアプリを強制終了する仕様みたい。原因発見までの手順と対策をメモ。
夏休みに自室のスマートルーム化を目指して、セルフ実装合宿を決行。Raspberry Pi（ホームサーバ兼赤外線コントローラ）とSiriを使って「Hi Siri, I’m Home」で部屋の家電が全て起動、「Hi Siri, Bye-bye」で部屋の家電を全て停止を実現。毎日使ってるけど、かなり便利。まずは第一歩。FlaskとRaspberry Pi、IoT、Voice User Interface周りのいい勉強になった。