基于语音分析的驾驶情绪预警方法及系统技术方案

本发明专利技术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，本发明专利技术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，本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及语音情绪识别，具体为基于语音分析的驾驶情绪预警方法及系统。

技术介绍

1、现有技术中的，公告号为cn111951832b，名称为一种语音分析用户对话情绪的方法及装置，该申请实施例提供的一种语音分析用户对话情绪的方法及装置，该方法通过抽取与用户语音数据相对应的若干真实语音部分；对每一真实语音部分进行切割处理，以获取若干短时有效语音段；根据情绪识别模型将若干短时有效语音段解码为若干短时情绪状态；将相邻且相同的若干短时情绪状态合并为第一稳定情绪状态，其中，第一稳定情绪状态与第一真实语音部分相对应，根据若干第一稳定情绪状态获取第二稳定情绪状态；通过该申请，解决了在将用户语音数据转换为文本数据而获取用户情绪的情况下，会获取错误的用户情绪以及具有滞后性和不确定性的问题，实现了在用户说话的同时，直接分析用户的语音信息，可以实时地获取说话人的情绪的技术效果。

2、但上述技术方案，在应用于车载语音交互和智能驾驶辅助领域时，该语音分析方法存在以下两个相互关联的技术缺点，这些缺点之间存在连锁反应：

3、车载复杂环境干扰问题：车辆在行驶过程中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于，具体步骤包括：

2.根据权利要求1所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤一具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤二具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤二具体还包括：

5.根据权利要求4所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤三具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤四具体包括：

7.根据权利要求6所述的基...

【技术特征摘要】

1.基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于，具体步骤包括：

2.根据权利要求1所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤一具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤二具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤二具体还包括：

5.根据权利要求4所述的基于语音分析的驾驶情绪预警方法，其特征在于：步骤三具体包括：

6.根据权利要求5所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊艳艳，朱雷明，王雨，余秀，王爱爱，齐勇，吴爱玲，
申请(专利权)人：福建省罗源县高级职业中学，
类型：发明
国别省市：