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Akustische Aktivitätserkennung

Felix Moreno Bärtschi

Titel

Akustische Aktivitätserkennung

Autor/in

Datierung

28.12.2023

Beschreibung

Die Arbeit befasst sich mit der akustischen Erkennung von Aktivitäten in einem Haushalt mit dem Ziel, eine
Aktivierung von Assistenztechnologien in Smart Homes zu ermöglichen. Der Fokus lag dabei auf der
Erarbeitung von algorithmischen Grundlagen zur akustischen Erkennung von «Activities of Daily Living»
(ADL). ADL sind definierte Tätigkeiten, welche ein selbständiges Leben ermöglichen. Ziel war es
algorithmische Ansätze zur akustischen Erkennung von ADL zu recherchieren und für zwei spezifische ADL
zuverlässigen Algorithmen zur Erkennung zu erarbeiten und validieren. In Folge der Arbeiten wurde für die
ADL Toileting und Personal Hygiene Algorithmen entwickelt. Für die akustische Erkennung von Toileting
wurde das Geräusch der Spülung als charakteristisch gewählt und für Personal Hygiene wurde das Geräusch
der Dusche gewählt. Da es sich bei beiden Geräuschquellen um ortsgebundene Tätigkeiten handelt, die von
allen Menschen in einem vergleichbaren Rahmen getätigt werden. Als algorithmischer Ansatz für die
Erkennung wurden Convolutional Neural Network (CNN) trainiert.

This work deals with the acoustic recognition of activities in a household with the aim of enabling the
activation of assistive technologies in smart homes. The focus was on developing algorithmic foundations for
the acoustic recognition of "Activities of Daily Living" (ADL), which describe defined activities that enable
independent living. The goal was to research algorithmic approaches for the acoustic recognition of ADL and
to develop and validate reliable algorithms for two specific ADLs. As a result of the work, algorithms were
developed for ADLs related to toileting and personal hygiene. For the acoustic recognition of toileting, the
sound of flushing was chosen as characteristic, and for personal hygiene, the sound of the shower was
chosen. Since both sound sources involve location-based activities that are performed by all individuals in a
comparable context, Convolutional Neural Networks (CNNs) were trained as the algorithmic approach for
detection.

Urheberrechtshinweis