基于语音特征的城轨列车乘务员疲劳检测方法研究

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致谢

1 引言

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外文献研究现状与分析

1.2.1常见的驾驶疲劳检测技术

1.2.2基于语音特征的疲劳检测技术

1.2.3基于语音特征疲劳检测现状的总结

1.3 论文研究内容和技术路线

2 语音信号的预处理及特征提取

2.1 语音信号的预处理

2.1.1语音信号的降噪

2.1.2语音信号的预加重和加窗分帧

2.2 语音信号特征的提取

2.2.2短时能量

2.2.3短时过零率

2.2.4基音频率的提取

2.2.5共振峰特征的提取

2.2.6最大Lyapunov指数的提取

2.3 本章小结

3 基于乘务员工作性质的疲劳诱发实验设计

3.1 实验目的

3.2 实验设计

3.2.2实验任务

3.2.3实验变量

3.2.4实验设备

3.2.5实验流程

3.3 实验数据分析与结果分析

3.3.1实验数据分析

3.3.2实验结果分析

3.4 本章小结

4 疲劳前后语音数据处理与分析

4.1 疲劳前后语音数据综合汇总与分析

4.2 音素整体语音特征敏感性分析

4.2.2整体语音特征敏感性结果分析

4.3 音素的疲劳敏感性分析

4.3.1元音的疲劳敏感性分析

4.3.2送气辅音的疲劳敏感性分析

4.4 本章小结

5 基于支持向量机的语音疲劳分类实验

5.1 支持向量机原理

5.2 基于语音特征的疲劳检测模型搭建与 LIBSVM实现

5.3 基于 SVM 的语音特征疲劳分类测试

5.3.1语音敏感特征的疲劳分类测试和结果分析

5.3.2敏感音素的疲劳分类测试和结果分析

5.3.3基于朴素贝叶斯的敏感音素等级验证

5.4 本章小结

6 总结和展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

图索引

表索引

作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果

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