Erfassung von Schläfrigkeit in funkverkehrgestützter Kommunikation: Sprachsignal-gestützte Mustererkennungsanalyse phonetisch-linguistischer Merkmale zum Aufbau eines automatisierten Schläfrigkeits-Detektionssystems

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Identifikation schläfrigkeitsinduzierter phonetisch-linguistischer Veränderungen der Sprache und die Entwicklung eines darauf aufbauenden，automatisierten Schläfrigkeitsmessverfahrens. Kognitiv-physiologische Beeinträchtigungen des Sprachproduktionsprozesses können auf der phonetischen Ebene in einem gestörten Redefluss（z. B。Selbstkorrekturen，Abbrüche，Dehnungen，Pausen），abgeflachten Intonationsverläufen，undeutlichen Betonungsstrukturen，verwaschener Artikulation，sowie einer stärkeren Behauchtheit und Nasalität münden.在语言学的基础上，韦尔登形成了语法结构，并形成了一个独特的帝国。这一假设将使一种基于语言的“街头和空中交通中的广播电台”被剥夺权利。基于语义识别的言语情感识别（SER）的建立将是一个非常复杂的数字化言语信号识别系统，它的主要功能也包括语言信息识别。Das resultierende automatisierte Schläfrigkeitsmessverfahren kann in komberkationsintensiven Tätigkeiten（z.B. Piloten-Fluglotsen-Interaktion）zur kontinuierlichen Überwachung des Schläfrigkeitszustandes genutzt韦尔登.

Ziel des Forschungsvorhabens ist die Identifikation schläfrigkeitsinduzierter phonetisch-linguistischer Veränderungen der Sprache und die Entwicklung eines darauf aufbauenden, automatisierten Schläfrigkeitsmessverfahrens. Kognitiv-physiologische Beeinträchtigungen des Sprachproduktionsprozesses können auf der phonetischen Ebene in einem gestörten Redefluss (z. B. Selbstkorrekturen, Abbrüche, Dehnungen, Pausen), abgeflachten Intonationsverläufen, undeutlichen Betonungsstrukturen, verwaschener Artikulation, sowie einer stärkeren Behauchtheit und Nasalität münden. Auf der linguistischen Ebene werden vereinfachte syntaktische Strukturen und eine geringere lexikalische Reichhaltigkeit vermutet. Zur Überprüfung dieser Hypothesen wird ein schlafdeprivationsbasiertes Sprachkorpus "Funkverkehrsgestützte Kommunikation im Straßen- und Luftverkehr" aufgezeichnet. Aufbauend auf Fortschritten der mustererkennungsbasierten Sprachemotionserkennung (SER) wird ein breites digitales Sprachsignalverarbeitungs-Kennzahlenset extrahiert, das über den Einsatz von Spracherkennungssystemen erstmals auch linguistische Informationen verarbeitet. Das resultierende automatisierte Schläfrigkeitsmessverfahren kann in kommunikationsintensiven Tätigkeiten (z.B. Piloten-Fluglotsen-Interaktion) zur kontinuierlichen Überwachung des Schläfrigkeitszustandes genutzt werden.