摘要：根据人体疲劳对发声系统的影响，提出一基于语音多特征的驾驶疲劳检测方法。在Takens嵌入定理的基础上，对语音混沌吸引予进行相空间霞构，建赢语音信号非线性动力学模犁。为提高驾驶疲劳检测的充分性和客观性，提取了该模型下的语音非线性特征：最大Lyapunov指数、近似熵和分形维数，并与传统激励源一滤波器模型下的语音特征：基音频率、共振峰和Mel频标倒谱系数相结合，从不同角度反映语青中所包含的疲劳信息。最后通过支持向量机技术建立多特征融合分类器，用于驾驶员语音样本的疲劳识别。实验结果表明，该方法采用的语音多特征之间能够形成疲劳信息的互补，有效地提高了语音检测驾驶疲劳的准确件，存预防驾驶疲劳的行车安全领域有着广泛的应用前景。

关键词：语音 驾驶疲劳检测 多特征 混沌吸引子 支持向量机 

单位：北京交通大学机械与电子控制工程学院 北京100044