CAJ | 학술논문

根据人体疲劳对发声系统的影响,提出一种基于语音多特征的驾驶疲劳检测方法.在Takens嵌入定理的基础上,对语音混沌吸引子进行相空间重构,建立语音信号非线性动力学模型.为提高驾驶疲劳检测的充分性和客观性,提取了该模型下的语音非线性特征:最大Lyapunov指数、近似熵和分形维数,并与传统激励源-滤波器模型下的语音特征:基音频率、共振峰和Mel频标倒谱系数相结合,从不同角度反映语音中所包含的疲劳信息.最后通过支持向量机技术建立多特征融合分类器,用于驾驶员语音样本的疲劳识别.实验结果表明,该方法采用的语音多特征之间能够形成疲劳信息的互补,有效地提高了语音检测驾驶疲劳的准确性,在预防驾驶疲劳的行车安全领域有着广泛的应用前景.
근거인체피로대발성계통적영향,제출일충기우어음다특정적가사피로검측방법.재Takens감입정리적기출상,대어음혼돈흡인자진행상공간중구,건립어음신호비선성동역학모형.위제고가사피로검측적충분성화객관성,제취료해모형하적어음비선성특정:최대Lyapunov지수、근사적화분형유수,병여전통격려원-려파기모형하적어음특정:기음빈솔、공진봉화Mel빈표도보계수상결합,종불동각도반영어음중소포함적피로신식.최후통과지지향량궤기술건립다특정융합분류기,용우가사원어음양본적피로식별.실험결과표명,해방법채용적어음다특정지간능구형성피로신식적호보,유효지제고료어음검측가사피로적준학성,재예방가사피로적행차안전영역유착엄범적응용전경.