
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。 +2
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。 +2
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。 +2
Bell Lab の Dr. Fahim Kawsar らが開発したイヤホン型センシングデバイス(eSense)を借りることができたので、Android版ライブラリを参考にiOS版のライブラリを作成。言語はSwiftで実装。 +1
AWARE iOS client Version 2 をGitHubに公開しました。大きな変更点は以下の3点。 センシング部分はAWAREFramework-iOSを利用し、ソースコードを簡素化 Swiftでの記述 コンテキストカードを機能の追加 +2
2018年のMobileHCIで発表した、Senbayのライブラリ版(SenbayKit)をApache License, Version 2.0 でGitHubに公開しました! +3