专利名称：一种疲劳实时检测系统及方法
技术领域：
本发明涉及计算机嵌入式系统应用和语音处理领域，特别涉及一种疲劳检测系统及方法。
背景技术：
疲劳是一种自然现象，是人体的一种自我调节和保护功能。有资料表明，高速公路发生的交通事故中，有一半以上由于长时间疲劳驾驶或所见目标单调使司机注意力不集中、甚至打瞌睡等原因造成的。为减少这方面的事故，疲劳度测试就具有十分重要的意义。 疲劳也往往成为脑与心脏疾病的诱因，如通过简单的方法实时检测自己的身体状态，对于预防疾病，减少人为的事故也具有积极的意义。疲劳度的检测方法可以概括为客观和主观两个方面。国内主要采取主观评测的方法，主要依据自我活动记录表、睡眠情况记录表、个人行为记录表等来测评被试者的疲劳程度，虽然主观评价方法使用简单，但很难量化疲劳的等级和程度，又因各人的理解有明显的差异，其结果往往不能令人满意。国外则主要采取客观测评的方法，有基于行为特征的检测的视网膜检测、头部位置检测、视线方向检测等和基于生理参数的检测的脑电图信号检测、 心电图信号检测、脉搏跳动检测、唾液检测、其它生理信号检测等。其不足之处在于这些方法虽然说能从一定程度上了解人的疲劳状态，但是对每个人疲劳的心理、生理属性还不是特别清楚，疲劳状态下的变化规律很难总结归纳；目前大多数检测算法因其检测条件的限制和复杂环境的影响，检测效果不能完全令人满意；性价比是亟待解决的一个问题，如果成本太大则难以广泛应用。
发明内容
本发明的目的在于为了解决因疲劳驾驶而导致的交通事故，提供一种疲劳实时检测系统及方法，使其能及时检测驾驶者的疲劳状况，减小事故发生率。为解决以上技术问题，本发明所提供的一种疲劳实时检测系统及方法，包括用于采集声音的麦克风、所述麦克风将采集到的声音信号传输给用于进行疲劳检测的处理器， 所述处理器包括用于获取麦克风采集到声音的声音采集模块，所述声音采集模块将采集到的语音信号输送给声音预处理模块进行低通滤波，预处理后的语音信号进入特征提取模块进行MFCC参数提取，再从提取的参数中提取参考模板，再放入神经网络进行训练，将训练后的语音信号与预处理后的语音样本输入神经网络进行测试，得出实验结果。本发明工作时，语音信号的采集通过软件完成的，采集到的语音信号再进行声音预处理，进行低通滤波，滤除高于1/2采样率的信号成分，从预处理后的信号中提取出参考模板，疲劳强度从低到高为1-5级，然后放入神经网络进行训练，随后把预处理后的语音信号输入神经网络进行测试，对比参考模板得出实验结果。本发明适用于各种驾驶环境下的疲劳检测。作为本发明的改进，所述语音采集过程通过Cooledit软件完成，录制的语音以wave格式保存。作为本发明的进一步改进，以元音[a:]作为实验对象，每个数字语音分别在上午 400、1000和下午400、1000四个时段各录制40个，共160个数字语音作为实验的数据源。
图1为本发明的工作流程图。
具体实施例方式如图1所示，一种疲劳实时检测系统及方法，包括用于采集声音的麦克风、所述麦克风将采集到的声音信号传输给用于进行疲劳检测的处理器，所述处理器包括用于获取麦克风采集到声音的声音采集模块，所述声音采集模块将采集到的语音信号输送给声音预处理模块进行低通滤波，预处理后的语音信号进入特征提取模块进行MFCC参数提取，再从提取的参数中提取参考模板，再放入神经网络进行训练，将训练后的语音信号与预处理后的语音样本输入神经网络进行测试，得出实验结果。工作中，语音信号的采集通过Cooledit软件完成的，采集到的语音信号再进行声音预处理，进行低通滤波，滤除高于1/2采样率的信号成分，以元音[a:]作为实验对象，每个数字语音分别在上午4 00、10 00和下午4 00、10 00四个时段各录制40个，共160个数字语音作为实验的数据源；从预处理后的信号中提取出10个参考模板，疲劳强度从低到高为1-5级，然后放入神经网络进行训练，随后把预处理后的160个语音信号输入神经网络进行测试，对比参考模板得出实验结果。除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。
权利要求
1.一种疲劳实时检测系统及方法，其特征在于包括用于采集声音的麦克风、所述麦克风将采集到的声音信号传输给用于进行疲劳检测的处理器，所述处理器包括用于获取麦克风采集到声音的声音采集模块，所述声音采集模块将采集到的语音信号输送给声音预处理模块进行低通滤波，预处理后的语音信号进入特征提取模块进行MFCC参数提取，再从提取的参数中提取参考模板，再放入神经网络进行训练，将训练后的语音信号与预处理后的语音样本输入神经网络进行测试，得出实验结果。
2.根据权利要求1所述的一种疲劳实时检测系统及方法，其特征是，所述语音采集过程通过Cooledit软件完成，录制的语音以wave格式保存。
3.根据权利要求1或2所述的一种疲劳实时检测系统及方法，其特征是，以元音[a:] 作为实验对象，每个数字语音分别在上午4 00、10 00和下午4 00、10 00四个时段各录制 40个，共160个数字语音作为实验的数据源。
全文摘要
本发明公开了语音处理领域内的一种疲劳实时检测系统及方法，包括用于采集声音的麦克风、所述麦克风将采集到的声音信号传输给用于进行疲劳检测的处理器，所述处理器包括用于获取麦克风采集到声音的声音采集模块，所述声音采集模块将采集到的语音信号输送给声音预处理模块进行低通滤波，预处理后的语音信号进入特征提取模块进行MFCC参数提取，再从提取的参数中提取参考模板，再放入神经网络进行训练，将训练后的语音信号与预处理后的语音样本输入神经网络进行测试，得出实验结果。使得提前警告疲劳驾驶，减少因疲劳驾驶而引发的事故。本发明适用于各种驾驶环境下的疲劳检测。
文档编号G10L15/16GK102543072SQ20101057537
公开日2012年7月4日 申请日期2010年12月7日 优先权日2010年12月7日
发明者王诚本 申请人:王诚本