应用语音特征诊断疲劳驾驶的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·驾驶状态监测技术的国内外研究概况 | 第11-15页 |
| ·本论文研究的内容及结构安排 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 2 基于语音信号检测疲劳的方案设计 | 第18-28页 |
| ·疲劳语音信号研究的流程设计 | 第18页 |
| ·疲劳语音信号研究的疲劳量表设计 | 第18-19页 |
| ·语音信号的相关疲劳参数的选取确定 | 第19页 |
| ·疲劳语音信号的采集 | 第19-21页 |
| ·疲劳语音信号的预处理 | 第21-27页 |
| ·疲劳语音信号的预去噪 | 第21-22页 |
| ·疲劳语音信号的预加重处理 | 第22-23页 |
| ·疲劳语音信号的加窗分帧 | 第23-25页 |
| ·疲劳语音信号的端点检测处理 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于时域和频域分析的语音疲劳参数的提取 | 第28-50页 |
| ·基于时域的语音疲劳参数的提取 | 第28-40页 |
| ·疲劳语音信号的短时平均能量参数的提取与实现 | 第28-31页 |
| ·疲劳语音信号的短时平均幅度参数的提取与实现 | 第31-33页 |
| ·疲劳语音信号的短时平均过零率参数的提取与实现 | 第33-36页 |
| ·疲劳语音信号的短时自相关函数参数的提取与实现 | 第36-40页 |
| ·基于小波分析的疲劳语音信号的清浊音检测 | 第40-48页 |
| ·小波分析mallat算法在语音信号中的应用 | 第40-46页 |
| ·基于小波分析的清浊音参数提取的设计与实现 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于倒谱分析的语音疲劳参数的提取 | 第50-62页 |
| ·疲劳语音信号的基音周期检测方法的选择 | 第50页 |
| ·疲劳语音信号的倒谱模型的建立 | 第50-52页 |
| ·基于倒谱的疲劳语音信号模型的计算及分析 | 第52-58页 |
| ·倒谱法解卷 | 第52-53页 |
| ·复倒谱和倒谱 | 第53-54页 |
| ·基于倒谱的疲劳语音信号模型计算 | 第54-57页 |
| ·疲劳语音信号模型中基于倒谱的基因周期分析 | 第57-58页 |
| ·疲劳语音信号的基音周期提取设计及实现 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 语音疲劳实验结果研究 | 第62-74页 |
| ·语音疲劳实验结果的综合汇总 | 第62-65页 |
| ·各个语音疲劳参数计算及规律分析 | 第65-68页 |
| ·短时平均能量的计算及分析 | 第65页 |
| ·短时平均幅度的计算及分析 | 第65-66页 |
| ·短时平均过零率的计算及分析 | 第66-67页 |
| ·清浊音的计算及分析 | 第67-68页 |
| ·基音周期的计算及分析 | 第68页 |
| ·语音疲劳参数的综合分析 | 第68-73页 |
| ·语音疲劳参数随疲劳的变化趋势 | 第68-69页 |
| ·基于回归分析的相关语音疲劳参数综合判断疲劳 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结和展望 | 第74-76页 |
| ·论文总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A | 第80-82页 |
| 作者简历 | 第82-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
