一种基于深度学习的车载音效系统

本发明涉及车载音效控制技术领域，公开了一种基于深度学习的车载音效系统，包括：生理信号采集模块，用于采集多源生理信号数据；认知负荷评估模块，建立个体化基线模型，评估驾驶者的当前认知负荷偏离度；场景识别与专家系统激活模块，实时识别当前驾驶场景，实时识别驾驶场景类型，并激活多专家网络系统，生成音效参数组合；动态参数调整模块，自适应调整音效参数，输出经过动态调整的音效参数；反馈学习与优化模块，通过监测驾驶行为和生理指标的变化，评估音效调整的效果，并通过强化学习算法不断优化控制策略；本发明通过多源生理信号采集和多模态CNN处理，实现了对驾驶者认知负荷状态的实时精确评估，降低了驾驶分心事件的发生率。