仪器仪表学报

作者：李 响，李国正，邓明君，万 平，严利鑫

单位：李 响,1. 华东交通大学交通运输与物流学院,,李国正,2. 北京交通大学机械与电子控制工程学院,,邓明君,1. 华东交通大学交通运输与物流学院,,万 平,1. 华东交通大学交通运输与物流学院,,严利鑫,1. 华东交通大学交通运输与物流学院,

关键词：语音;人体疲劳检测;频谱图;灰度共生矩阵;融合判决

基金：国家自然科学基金(51965021,52062014)、江西省自然科学基金(20202BABL202017)项目资助

为了将语谱图的可视化图像分析手段有效应用于人体疲劳检测,提出一种基于语音频谱图像特征的人体疲劳检测方法。首先,在研究分析人体疲劳对语谱图影响机理的基础上,对语谱图进行基于听觉感知理论的Mel频率拉伸变换,以突出易受疲劳影响的感兴趣区域。其次,将Mel频率拉伸后的语谱图分割为24个相互交叠的临界频带子图,并从各子图在4个方向上的灰度共生矩阵中分别提取了15种纹理特征参数用于语音疲劳信息的定量表征。最后,建立多子带疲劳信息融合的人体疲劳检测模型,针对各临界频带子图特征分别设计特征层分类器进行分布检测,并通过决策层的多分类器融合判决得到最终的疲劳检测结果。实验结果表明,该方法所提取的语音频谱图像特征具有比传统声学特征更好的疲劳表征能力,同时该方法的人体疲劳检测效果也优于现有的语谱图特征识别方法。

来源：2021年第2期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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