Unit testing methods for Internet of Things Mbed OS operating system

Abstract. Embedded operating systems for Internet of Things are responsible for managing hardware and software in these systems. From the vast number of IoT operating system projects available, some projects are backed by large companies or institutes and some are developed completely by the open source community. IoT operating system testing focuses on the key features of IoT such as networking and limited resources. In this thesis, problems in Mbed OS operating system testing methods are identified and a unit testing solution is implemented. The implemented unit testing framework allows developers to write and run unit tests. The framework is also integrated into Mbed OS continuous integration to increase test coverage. This thesis shows how functional testing and unit testing are the most common types of testing in open source embedded operating system projects. Mbed OS unit testing framework results shows how running tests on PC platforms is faster than running tests on IoT devices. This framework also enables developers to write unit tests more freely and improve Mbed OS development process. The implemented unit testing framework solved issues in Mbed OS testing but more in depth research is needed to improve testing methods further.Yksikkötestausmenetelmät esineiden internet Mbed OS käyttöjärjestelmälle. Tiivistelmä. Esineiden internettiin tarkoitetut sulautetut käyttöjärjestelmät ovat tarvittavia laitteiston ja sovellusten hallintaan IoT järjestelmissä. Saatavilla olevien IoT käyttöjärjestelmien joukosta osa on suurten yritysten tai instituutioiden tukemia, ja osa on täysin vapaan lähdekoodin yhteisön kehittämiä. IoT käyttöjärjestelmän testaus keskittyy esineiden internetin avainominaisuuksiin kuten verkkotietoliikenteeseen ja rajallisiin resursseihin. Työssä tunnistetaan Mbed OS käyttöjärjestelmän testausmenetelmien ongelmia ja kehitetään yksikkötestaustyökalu. Kehitetty yksikkötestausympäristö mahdollistaa kehittäjille yksikkötestien kirjoittamisen ja ajamisen. Testaustyökalu yhdistetään myös Mbed OS jatkuvan integraation prosessiin testauskattavuuden parantamiseksi. Työssä katsotaan kuinka funktionaaliset testit ja yksikkötestit ovat yleisimmät testityypit avoimen lähdekoodin sulautetuissa käyttöjärjestelmäprojekteissa. Mbed OS yksikkötestaustyökalu näyttää kuinka testien ajaminen PC ympäristössä on nopeampaa kuin IoT laitteissa. Tämä työkalu myös mahdollistaa kehittäjien kirjoittaa yksikkötestejä vapaammin ja siten parantaa kehitysprosessia. Kehitetty yksikkötestaustyökalu ratkaisi Mbed OS testauksen ongelmia, mutta syventävää tutkimusta tarvitaan enemmän testausmenetelmien parantamiseksi edelleen

Äänen piirteiden vertailu ihmisäänen luokittelussa

Tiivistelmä. Puheentunnistusta hyödyntävät sovellukset ovat viime vuosina yleistyneet ihmisten arkielämässä. Tavallisesti puheentunnistus perustuu äänenpiirteiden vertailuun. Piirteitä ovat muun muassa äänen taajuus- ja energiasisältö. Käytettävien piirteiden valinnalla on merkittävä vaikutus puheentunnistuksen laadussa, koska eri piirteet kuvaavat äänen eri ominaisuuksia. Tässä työssä keskitytään eri piirteiden käyttökelpoisuuden vertailuun ihmisen äänentunnistuksessa. Ääni tulee tunnistaa ihmisen puheeksi, ennen kuin kannattaa käyttää algoritmeja, jotka etsivät äänestä esimerkiksi sanoja tai tunnetiloja. Tämän idean pohjalta toteutettiin binäärinen luokittelija, joka arvioi, onko ääni ihmisen puhetta vai ei. Luokittelija toteutettiin käyttäen yleisimpiä äänen analyysimenetelmiä, kuten piirrevektoreita ja k-NN luokittelualgoritmia. Lisäksi suoritettiin testit, joilla tutkittiin luokittelun tarkkuutta. Testien perusteella MFCC oli testatuista piirteistä paras ihmisäänen luokittelussa. Lisäksi huomattiin, että piirrevektorin sisältö vaikuttaa luokittelun tarkkuuteen enemmän kuin sen pituus.Comparison of sound features for human sound classification. Abstract. Applications taking advantage of automatic speech recognition (ASR) have become increasingly common in people’s everyday lives. Usually speech recognition is achieved by comparing the sound’s features. Some example features include the spectral and energy content of the signal. The choice of features impacts greatly the performance of a speech detection system, because different sound features describe different sound properties. The goal of this study is to compare different features and their suitability in detecting human voice. Before proceeding with algorithms that try to find words or other meanings from the sound, it should be confirmed that the sound is human voice. Following this principle, a binary classifier is implemented that can evaluate whether or not a sound is human voice. The classifier is implemented using some common methods such as feature extraction and k-NN classification. In addition tests are carried out to measure the accuracy of the classification. The tests showed that MFCC performed the best in our feature set. Furthermore, it was observed that the content of the feature vector matters more than its length

Hybrid campus art:bridging two realities through 3D art

Abstract We describe an interactive digital art application deployed at a university campus with the goal of investigating participants’ initial experiences of bridging two realities through 3D artwork in a hybrid reality space. The underlying purpose of the installation is to bring liveliness and increased social interaction to both the virtual and the physical world. We used the HTC Vive and a 3D painting program (Google Tilt Brush) for the creation of the artwork. After creation, the artworks were transferred to an immersive virtual mirror world, in our case a version of our university campus, using an export tool. Results from an initial user study with 32 participants suggest that people found our system attractive, and there was only slight difference in how much they enjoyed seeing their work in the Tilt Brush view versus the virtual campus gallery view