摘要
本发明提供基于语音分析的驾驶情绪预警方法及系统,涉及语音情绪识别技术领域,本发明通过在驾驶舱部署麦克风阵列和噪音传感器,结合波束成形与线性束最小方差等多通道降噪算法,有效解决了车载动态强噪声的干扰问题,从源头提取出高质量的语音指令;在此基础上,利用深度神经网络对清晰的语音信号进行驾驶意图的精准识别,显著提升了准确性;更关键的是,本发明创新性地通过计算指令识别不稳定性Ls和高交互摩擦概率Pf,实现了对人机交互流畅度的实时量化评估,当交互摩擦概率Pf超过预设阈值时,系统能自动触发自适应策略调整,从而避免因识别错误导致的驾驶员分心,极大增强了交互体验与行车安全。
技术关键词
情绪预警方法
指令
驾驶意图识别
噪音传感器
麦克风阵列
背景噪声
降噪算法
方差算法
时间序列分析技术
深度神经网络
有效性
策略
梅尔频率倒谱系数
数据
生成语音信号
语音情绪识别