Den snabbt växande användningen av sensoraktiverade smartphones har kraftigt underblåst spridningen av program som använder telefonsensorer för att övervaka användarens beteende. En central sensor bland dessa är mikrofonen som gör det möjligt att till exempel upptäcka vals i tal eller identifiera högtalare. Deployera flera av dessa program på en mobil enhet för att kontinuerligt övervaka ljudmiljön möjliggör förvärv av ett brett utbud av ljudrelaterade kontextuella slutsatser. Den kumulativa bearbetningsbördan påverkar dock telefonbatteriet på ett kritiskt sätt. För att ta itu med detta problem föreslår vi DSP.Ear - ett integrerat avkänningssystem som drar nytta av den senaste lågeffekt DSP co-processor teknik i råvaru mobila enheter för att möjliggöra kontinuerlig och samtidig drift av flera etablerade algoritmer som utför komplexa ljud slutsatser. Systemet extraherar känslor från rösten, uppskattar antalet personer i ett rum, identifierar högtalarna, och upptäcker allmänt funna omgivningsljud, samtidigt som kritiskt ådrar sig lite overhead till enheten batteri. Detta uppnås genom en serie av pipelineoptimeringar som gör det möjligt att beräkna till stor del på DSP. Genom detaljerad utvärdering av vår prototyp implementering visar vi att genom att utnyttja en smartphones medprocessor, DSP.Ear uppnår en 3 till 7 gångers ökning av batteriets livslängd jämfört med en lösning som bara använder telefonens huvudprocessor. Dessutom är DSP.Ear 2 till 3 gånger mer effekteffektiv än en naiv DSP-lösning utan optimeringar. Vi analyserar ytterligare en storskalig datauppsättning från 1320 Android-användare för att visa att i ca 80-90% av de dagliga användningsfall DSP.Ear kan upprätthålla en hel dag av drift (även i närvaro av andra smartphone arbetsbelastningar) med en enda batteriladdning.
Till exempel Georgiev m.fl. REF presenterar ett integrerat avkänningssystem som använder DSP-medprocessorer med låg effekt av mobila enheter för att utföra komplexa ljudslutledningar.
DSP.Ear: leveraging co-processor support for continuous audio sensing on smartphones
{'venue': "SenSys '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}