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基於卷積神經網之無線耳機動作波形辨識

為了解決airpods連接的問題，作者丘擎益 這樣論述：

耳機是日常生活中最常用電子設備之一，現今得益於藍牙技術日益完善，耳機逐漸擺脫線控，無線耳機必然成為未來趨勢。與此同時，若能讓無線耳機自動識別用戶的動作實現自動啟動及關閉等功能，耳機類產品功能將更大飛躍。國立中山大學余祥華教授及其團隊已成功獲取用戶對無線耳機進行“戴上耳機”、“取下耳機”及“其他動作”三類動作時，產生的波形資料。但無線耳機之動作波形形態千變萬化，人工無法進行識別。本論文利用深度學習方法，即卷積神經網路(Convolutional Neural Network，以下簡稱 CNN)，構建三種高效能的 CNN 模型，分別為：CNN-single、CNN-Dense、CNN-Incep

tion。CNN 模型利用無線耳機之動作波形資料自動及自我調整地學習訓練，能準確區分“戴上耳機”、“取下耳機”、“其它動作”三類動作情況，成功解決無線耳機之動作波形人工無法及難以辨識問題 (無線耳機之動作波形資料由余祥華教授及其團隊提供)。針對 CNN 模型，在其基礎上進一步利用遷移學習(Transfer Learning)，並制定有效之遷移學習策略，實現對不同使用者模型之個性化。同時本論文進行嚴謹的模型比較，構建三種傳統機器學習演算法模型，分別為：SVM、XGBoost、LightGBM。經過複雜且嚴謹的參數選擇策略，四種傳統機器學習模型效能皆達到其最佳水準，於 accuracy、recis

ion、recall、F1_score 四種評估指標及模型大小與辨識速度上與 CNN 模型進行效能比較。最終 CNN-Dense模型以 accuracy：95.27%，precision：95.43%。recall：95.42%，f1_score：95.42% 成果脫穎而出。