【摘 要】
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在通过陆空通话语音判别管制员疲劳的任务中,根据疲劳语音特点针对性构建特征,可以有效地提升判断准确性。选择语音情感识别任务中传统的韵律特征为基础,结合对疲劳语音的分
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(2016YFB0502401),民航华东空管局科技项目资助(KJ1804)
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在通过陆空通话语音判别管制员疲劳的任务中,根据疲劳语音特点针对性构建特征,可以有效地提升判断准确性。选择语音情感识别任务中传统的韵律特征为基础,结合对疲劳语音的分析建模,并与传统特征一起重新建立一套音节级的特征组合方案。在适用于kNN、SVM等传统分类的同时,在结构上还适应了时间序列性的学习方法。实验结果表明,特征方案在使用使用常见的分类算法时,比传统特征可有20%~55%的性能提升,证明了新引入的特征与语音疲劳任务的相关性,并可有效提升疲劳判别准确性。
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