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语音识别技术在语音疲劳预警系统中的应用

研究

随着人们生活节奏的加快，我们的声音也成为了身体健康的一

个重要指标。在日常生活中，语音疲劳现象十分常见，而对于话

务员、广播主持人等职业，更加需要保护嗓子和声音。语音疲劳

不仅会造成声音行为变化，还会影响生理健康，甚至可能导致声

带损伤。因此，如何及早识别语音疲劳现象显得非常重要。本文

主要探讨语音识别技术在语音疲劳预警系统中的应用研究。

一、语音疲劳现象的特征分析

语音疲劳现象的特征主要包括三个方面：

第一，声音变得沙哑，嗓音显得低沉、嘶哑。因为经过长时间

的工作，声带得不到休息和保养，失去原本的柔软度和弹性，人

的说话声音会变得沙哑。

第二，音量不稳定，抑扬顿挫不鲜明，声音表现力下降。由于

长时间的连续工作使得人的嗓子感到疲惫，人体的机能也减弱，

最终会导致语音表现力的下降，音量不够或者抑扬不明显。

第三，拖音延音现象较为严重，语速减慢或者走音。由于长时

间的大量说话，人的声音习惯也会发生改变，语速会变的较慢，

同时容易出现走音和拖音现象。

二、语音疲劳预警系统的设计思路

语音疲劳预警系统的核心是语音信号处理和分析，主要研究如

何从大数据中为用户提供准确的预警信息。在语音疲劳预警的系

统设计中，语音信号是一个重要的研究方向，语音信号的特征提

取和分析是预警系统的关键技术之一。目前，主要采用的是语音

识别算法，主要包括基于MFCC的算法、基于短时傅里叶变换

（STFT）的算法和基于高阶统计量的算法，其中基于MFCC算法

是目前应用最为广泛。

语音疲劳预警系统除了语音信号处理之外，还需要数据库管理、

网络通信、风险预警等模块支持。其中，数据库管理模块主要是

为了存储和管理语音信号采集和处理的数据，从而保证系统的可

靠性和及时性。网络通信模块是为了实现语音信号获取和处理的

实时性，以及提供数据共享和传输服务。风险预警模块是在收集

和处理语音信号的同时，进行数据分析和结果预测，为用户提供

实时的风险预警。

三、语音识别技术在语音疲劳预警系统中扮演着重要的角色，

主要包括以下几个方面：

第一，语音信号的预处理。语音信号预处理主要是为了降低语

音信号中的噪声和干扰，以及提高语音信号的质量。常见的预处

理技术包括去嗓、滤波、增益控制等。

第二，语音信号的特征提取。语音信号的特征提取主要是为了

将语音信号转化成可供处理和分析的数字数据，常见的特征提取

方法包括MFCC、LPC等。

第三，基于逻辑回归（LR）的语音疲劳评估模型。该模型主要

是利用语音信号的特征向量来评估语音疲劳程度，从而实现语音

疲劳的实时、准确预警。

第四，基于神经网络的语音疲劳评估模型。该模型主要是通过

构建神经网络模型，对语音信号进行语音识别和建模，在语音信

号的基础上评估语音疲劳程度。

四、未来展望

语音识别技术在语音疲劳预警系统中的应用，具有广阔的前景

和应用价值。随着人工智能、物联网等新技术的不断发展，预警

系统的应用领域更加广泛和深入，可以应用于商业保险、医疗卫

生、安全生产等领域。在未来，我们期待能够通过更加深入的研

究和创新，在保障人们健康和安全的同时，推动预警系统技术的

不断进步和完善。