Core Concepts
무선 이어폰을 사용하여 실시간으로 호흡 채널(코/입)과 호흡 단계(흡기/호기)를 정확하게 감지할 수 있는 프레임워크를 제안합니다.
Abstract
이 연구는 무선 이어폰을 사용하여 호흡 운동을 실시간으로 모니터링하는 프레임워크를 제안합니다. 이 시스템은 두 개의 합성곱 신경망 모델을 사용하여 500ms 오디오 신호를 처리하여 호흡 채널(코/입)과 호흡 단계(흡기/호기)를 정확하게 감지합니다.
첫 번째 모델인 채널 분류기는 코 호흡, 입 호흡, 그리고 휴식을 구분합니다. 두 번째 모델인 단계 분류기는 흡기와 호기를 구분합니다.
k-fold 교차 검증 결과, 채널 분류기와 단계 분류기는 각각 최대 F1 점수 97.99%와 89.46%를 달성했습니다. 이 결과는 일반 이어폰을 사용하여 호흡 운동을 실시간으로 모니터링할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
이 연구는 또한 무선 이어폰을 사용하여 녹음한 호흡 오디오 데이터셋을 공개하여 결과의 재현성을 높였습니다.
Stats
코 흡기 구간의 오디오 신호는 최대 F1 점수 97.99%로 분류되었습니다.
입 호기 구간의 오디오 신호는 최대 F1 점수 89.46%로 분류되었습니다.
Quotes
"이 연구는 일반 이어폰을 사용하여 호흡 운동을 실시간으로 모니터링할 수 있는 가능성을 보여줍니다."
"이 연구는 또한 무선 이어폰을 사용하여 녹음한 호흡 오디오 데이터셋을 공개하여 결과의 재현성을 높였습니다."