一种应用语音多特征检测驾驶疲劳的方法

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。