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。
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。
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。