基于语音个性特征和模型自适应的驾驶疲劳检测方法

摘要

本发明提出了一种基于语音个性特征和模型自适应的驾驶疲劳检测方法。包含以下步骤：首先，提取驾驶人语音样本的线性特征和非线性特征；其次，采用基于VQ的说话人识别算法判别驾驶人身份；随后，根据驾驶人的个体疲劳特征差异，采用Relief算法筛选出能够充分反映其疲劳信息的语音特征，构建疲劳个性特征向量；最后，采用SVM分类算法建立驾驶人个体的自适应疲劳检测模型，并对模型进行样本训练以及驾驶疲劳检测。本发明将语音线性特征和非线性特征进行互补结合，同时针对驾驶人的个体差异，从中筛选出能够充分反映驾驶人疲劳信息的语音个性特征用于驾驶疲劳检测，有效降低了驾驶人个体发音差异对疲劳检测的影响，提高了检测的准确性。