自戒の念も込めて、論文執筆のベストプラクティスをまとめておこうと思います。誰かの参考になると幸いです。（あくまで個人の経験に基づく一つの方法論なので、自身に合わせて修正してください。）私もまだまだ未熟な研究者なので、もし気づいた点、良い方法があれば教えてく下さい。
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。
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。
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。
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