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应用语音特征诊断疲劳驾驶的研究的任务书
任务书
题目：应用语音特征诊断疲劳驾驶的研究
背景与意义：
疲劳驾驶是一种极其危险的行为，容易导致交通事故的发生。根据相关统计数据，疲劳驾驶是导致交通事故发生的主要原因之一。为了避免疲劳驾驶所导致的恶果，需要发掘有效的办法来诊断疲劳驾驶，从而预防交通事故的发生。语音识别技术在生活中得到了广泛的应用，因此在研究中应该考虑该技术的应用。本研究旨在利用语音特征来进行疲劳驾驶的诊断，为交通事故的预防提供一种有效的手段。
研究内容：
1.疲劳驾驶状态的特征分析：收集相关文献资料，分析疲劳驾驶状态的特征表现，明确疲劳驾驶的特征指标。
2.语音特征分析：研究语音特征及其与疲劳驾驶状态的关系，确定可以用于诊断疲劳驾驶的语音特征指标，如音调、音素等。
3.语音特征提取：设计语音特征提取算法，提取出与疲劳驾驶相关的特征指标，并进行有效性检验。
4.诊断模型建立：建立基于语音特征的诊断模型，通过训练样本进行模型训练，并对模型进行测试和调整。
5.识别算法实现：实现疲劳驾驶状态的识别算法，包括模型的实时运行和结果的实时反馈。
研究流程：
1.疲劳驾驶状态特征分析阶段
(1)收集相关文献资料，研究疲劳驾驶状态的特征指标。
(2)结合疲劳驾驶的证据，明确疲劳驾驶状态的特征指标。
2.语音特征分析阶段
(1)分析语音信号的基本特性，规划可用于诊断疲劳驾驶的语音特征指标。
(2)实验验证语音特征指标与疲劳驾驶状态的关系。
3.语音特征提取阶段
(1)研究语音特征提取算法，包括音高、音素等关键指标提取。
(2)采用MATLAB语音处理工具箱，对特征指标提取算法进行编程实现。
4.诊断模型建立阶段
(1)建立疲劳驾驶诊断模型，包括模型的设计、训练和测试。
(2)利用诊断模型对疲劳驾驶进行诊断，并进行实验验证。
5.识别算法实现阶段
(1)实现疲劳驾驶状态的识别算法。
(2)对识别算法进行实时测试，进行算法的实时运行和结果的实时反馈。
预期成果：
1.疲劳驾驶状态特征指标表的建立。
2.疲劳驾驶状态的语音特征分析报告，包括语音特征提取算法和实验验证结果。
3.疲劳驾驶状态识别模型，包括实验验证结果。
4.通过MATLAB等语音识别工具箱实现的疲劳驾驶状态实时识别算法。
5.疲劳驾驶状态诊断的技术报告和论文。
参考文献：
[1]WangS,LiWG,HuXL,etal.Detectionofdriverdrowsinessusingvoicesignal[J].JournalofPhysicsConferenceSeries,2015,617.
[2]ChangKM,LinCY,HongCM,etal.Anon-intrusivemethodfordriverfatiguedetectionbasedonvoicesignal[J].IEEEJournalofBiomedicalandHealthInformatics,2016,20(1):192-200.
[3]WangL,ZhuangX,GuoC,etal.Real-timedetectionofdriverfatiguebasedonspeechsignal[J].InternationalConferenceonInformationTechnologyandApplications,2016.