基于语音分析的疲劳度检测研究

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基于语音分析的疲劳度检测研究

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基于语音分析的疲劳度检测研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 引言	第11-14页
1.1.1 疲劳的概念	第11页
1.1.2 疲劳的分类	第11-13页
1.1.3 疲劳度检测的意义	第13-14页
1.2 疲劳度检测研究的发展概述	第14-16页
1.2.1 疲劳度检测的发展历史	第14-15页
1.2.2 国内外疲劳度检测的研究概况	第15-16页
1.3 语音疲劳度检测研究的发展与难点	第16-17页
1.3.1 语音疲劳度检测技术的优势	第16页
1.3.2 语音疲劳度检测研究的发展	第16-17页
1.3.3 语音疲劳度检测技术的难点	第17页
1.4 本文的主要工作及结构安排	第17-20页
1.4.1 本文的主要工作	第17-18页
1.4.2 本文的结构安排	第18-20页
第二章语音疲劳度检测的理论依据及系统构成	第20-24页
2.1 发音器官的构成及语音信号的数学模型	第20-21页
2.2 人体疲劳对发音器官和语音表达的影响	第21-22页
2.3 语音疲劳度检测系统的构成	第22-23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章语音疲劳度检测语料库的构建	第24-33页
3.1 基于主观疲劳量表的疲劳度分类	第24-26页
3.2 语音疲劳度检测语料库的设计与建立	第26-30页
3.2.1 语料库的设计	第27-28页
3.2.2 录音前准备工作及录音过程	第28-29页
3.2.3 语料库的加工与标记	第29-30页
3.3 基于简单生理参数的疲劳度分类验证	第30-32页
3.4 本章小结	第32-33页
第四章语音疲劳度检测的预处理及特征提取	第33-44页
4.1 语音信号预处理	第33-34页
4.1.1 预加重	第33-34页
4.1.2 加窗分帧	第34页
4.2 适用于语音疲劳度检测的基本特征参数提取	第34-41页
4.2.1 短时平均能量	第35-36页
4.2.2 短时平均过零率	第36-37页
4.2.3 语音段平均语速	第37-38页
4.2.4 基音频率	第38-39页
4.2.5 梅尔频率倒谱系数	第39-41页
4.2.6 喘息段时长	第41页
4.2.7 反应时	第41页
4.3 特征参数比较分析	第41-42页
4.4 本章小结	第42-44页
第五章基于不同算法的语音疲劳度检测	第44-64页
5.1 基于支持向量机的语音疲劳度检测	第44-51页
5.1.1 支持向量机原理	第44-50页
5.1.2 LIBSVM实现步骤	第50-51页
5.2 基于集成方法的语音疲劳度检测	第51-53页
5.3 基于迁移学习的语音疲劳度检测	第53-56页
5.3.1 迁移学习原理	第53-55页
5.3.2 TrAdaBoost算法	第55-56页
5.4 基于不同算法的语音疲劳度检测对比实验	第56-62页
5.4.1 基于SVM和AdaBoost的同性别内单一疲劳度识别结果分析	第56-59页
5.4.2 基于SVM的跨性别间单一疲劳度识别结果分析	第59-60页
5.4.3 基于TrAdaBoost的跨性别间单性质疲劳度识别效果改进	第60-61页
5.4.4 基于SVM的同性别内疲劳度识别结果分析	第61页
5.4.5 基于TrAdaBoost的同性别内疲劳度识别效果改进	第61-62页
5.5 本章小结	第62-64页
第六章总结与展望	第64-67页
6.1 总结	第64-65页
6.2 展望	第65-67页
参考文献	第67-72页
攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文	第72-73页
致谢	第73-74页

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