Resumen

La fatiga de los controladores aéreos ha recibido recientemente una atención considerable por parte de los investigadores, ya que es una de las principales causas de incidentes en el tráfico aéreo. Se han llevado a cabo numerosos estudios de investigación para extraer características del habla relacionadas con la fatiga, y su utilización práctica ha logrado algunos resultados de detección positivos. Sin embargo, siguen existiendo problemas relacionados con las características del habla aplicadas, que suelen ser de gran dimensión, lo que conlleva una complejidad computacional y una detección ineficiente de la fatiga. Esta situación hace que sea importante reducir la dimensionalidad y seleccionar sólo unas pocas características eficientes. Este trabajo aborda estos problemas proponiendo un método de selección del habla fatigada de alta eficiencia basado en la detección comprimida mejorada. Para adaptar un método al campo específico del habla fatigada, proponemos un algoritmo de construcción de detección comprimida mejorado para disminuir el error de reconstrucción y lograr una codificación dispersa superior. A continuación, se aplica el método de selección de características propuesto para optimizar las características del habla fatigada de alta dimensión basándose en la dimensión fractal. Por último, se aplica un clasificador de máquina de vectores de soporte a una serie de experimentos comparativos utilizando el corpus de radiotelefonía de la Administración de Aviación Civil de China para demostrar que el método propuesto proporciona una mejora significativa en la precisión de la detección de fatiga en comparación con los enfoques actuales del estado de la técnica.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:características del habla, fatiga de los controladores aéreos, método de selección del habla fatigada, clasificador por máquina de vectores soporte, Administración de Aviación Civil, Numerosos estudios de investigación, incidentes de tráfico aéreo, características del habla fatigada, método de selección de características, pocas características eficientes
• Keywords:speech features, Air traffic controller fatigue, fatigued speech selection method, support vector machine classifier, Civil Aviation Administration, Numerous research studies, air traffic incidents, fatigued speech features, feature selection method, few efficient features