應(yīng)用語(yǔ)音特征診斷疲勞駕駛的研究.pdf

1、疲勞駕駛嚴(yán)重危害交通安全，本文在現(xiàn)有語(yǔ)音與疲勞研究的基礎(chǔ)上展開(kāi)進(jìn)一步研究，設(shè)計(jì)了應(yīng)用語(yǔ)音診斷疲勞的實(shí)驗(yàn)方案，選擇語(yǔ)音的多特征作為疲勞相關(guān)參數(shù)，對(duì)參數(shù)進(jìn)行提取并研究其隨疲勞程度變化的規(guī)律。
　　首先，本文設(shè)計(jì)了應(yīng)用語(yǔ)音判斷疲勞的實(shí)驗(yàn)方案。通過(guò)樣本的疲勞程度及相應(yīng)的語(yǔ)音信號(hào)，研究語(yǔ)音隨疲勞的變化規(guī)律，建立兩者之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即通過(guò)語(yǔ)音判斷疲勞。對(duì)于疲勞程度的標(biāo)定，實(shí)驗(yàn)引入了以現(xiàn)有的權(quán)威疲勞判斷表為基礎(chǔ)制作的疲勞量表，以確定樣本的疲勞程

2、度。
　　其次，本文從時(shí)域、頻域和倒譜域選擇相關(guān)語(yǔ)音特征作為研究疲勞的參數(shù)，并對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行提取。時(shí)域選取了語(yǔ)音的短時(shí)平均能量、短時(shí)平均幅度、短時(shí)平均過(guò)零率、短時(shí)自相關(guān)函數(shù)。時(shí)頻域運(yùn)用離散小波多尺度分解來(lái)提取濁音與清音，在倒譜域提取出基因周期作為研究疲勞的參數(shù)。對(duì)各個(gè)參數(shù)的提取進(jìn)行詳細(xì)的理論設(shè)計(jì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)，并在參數(shù)提取前對(duì)采集的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，保證參數(shù)提取的準(zhǔn)確性。
　　最后，結(jié)合疲勞量表所得的疲勞程度，對(duì)各個(gè)參數(shù)的采