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자료유형
학술저널
저자정보
김태훈 (대전대학교) 권철홍 (대전대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제8권 제2호
발행연도
2016.6
수록면
17 - 22 (6page)

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This paper devises a model to diagnose physical fatigue using speech features. This paper presents a machine learning method through an SVM algorithm using the various feature parameters. The parameters used include the significant speech parameters, questionnaire responses, and bio-signal parameters obtained before and after the experiment imposing the fatigue. The results showed that performance rates of 95%, 100%, and 90%, respectively, were observed from the proposed model using three types of the parameters relevant to the fatigue. These results suggest that the method proposed in this study can be used as the physical fatigue diagnostic model, and that fatigue can be easily diagnosed by speech technology.
#physical fatigue #diagnosis #speech features #SVM

목차

Abstract
1. 서론
2. 사전에 수행된 육체피로 측정실험 요약
3. 육체피로 진단 모델
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (22)

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