【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种基于语音情绪识别的驾驶安全分析方法及相关装置。
技术介绍
1、驾驶安全分析旨在通过监测驾驶员状态与车辆行为识别潜在风险以提升行车安全。现有的驾驶安全分析通常采用车载传感器采集方向盘转向角度、刹车频率等操控数据，或通过生物传感器监测驾驶员心率、眼动轨迹等生理指标，进而基于阈值判断规则生成安全预警。但在现有方法中，对驾驶员情绪状态的间接推断存在滞后性，尤其当驾驶员情绪波动尚未引专利技术显操作异常时，传统传感器无法捕捉语音中隐含的愤怒、焦虑等危险情绪特征，且基于固定阈值的静态预警机制难以适应复杂道路环境下情绪与操控行为的动态关联，导致预警误报率高、风险溯源能力弱；此外，采用独立生理传感器监测情绪状态时存在硬件部署成本高、易受环境干扰的问题，而传统语音情绪识别技术仅针对离散关键词进行情绪分类，无法解析连续语音片段中情绪强度波动与车辆交互指令的语义关联，导致对分心驾驶、突发性路怒等场景的预警响应延迟显著。
2、需要注意的是，本专利技术上述背景介绍仅为引出本专利技术涉及到的
，在现有技...
【技术保护点】
1.一种基于语音情绪识别的驾驶安全分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在行驶环境中采集的驾驶语音数据流，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述驾驶语音数据流进行情绪特征提取，生成多层级情绪特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多层级情绪特征集合输入至安全风险预测模型，生成所述驾驶员在所述预设时间段内的安全行为评分曲线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述安全行为评分曲线中超过预设阈值...
【技术特征摘要】
1.一种基于语音情绪识别的驾驶安全分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆在行驶环境中采集的驾驶语音数据流，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述驾驶语音数据流进行情绪特征提取，生成多层级情绪特征集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多层级情绪特征集合输入至安全风险预测模型，生成所述驾驶员在所述预设时间段内的安全行为评分曲线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述安全行为评分曲线中超过预设阈值的风险节点，生成与所述风...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻曦，邓明森，王晋冰，杨钒击，王亚洲，陈旭，宋富洪，
申请(专利权)人：贵州财经大学，
类型：发明
国别省市：
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