基于语音频谱图像特征的人体疲劳检测方法
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.19650/j.cnki.cjsi.J2007210

基于语音频谱图像特征的人体疲劳检测方法

引用
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.

语音、人体疲劳检测、频谱图、灰度共生矩阵、融合判决

42

TN912.3;TH701

国家自然科学基金;江西省自然科学基金

2021-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

123-132

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

仪器仪表学报

0254-3087

11-2179/TH

42

2021,42(2)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn