発話音声をカオス論的に処理すると覚醒度に相関する指数値が得られる

発話音声をカオス論的な手法により処理すると、発話者の覚醒度に良く相関する指数値(CEM:Cerebral Exponent Macro)を得ることが可能です。doc-19  3日間の運転練習をした被験者は、4日目の朝に健常状態でのデータを収録し、午後は宅配便運転者の荷積み作業に相当する作業を行って、夕方から翌朝まで約 10分間の運転作業を40回繰り返し、作業中の喚呼音声(「出発進行」、「閉塞進行」、等々)と、作業の合間の朗読音声(10秒程度の朗読を3コマ)を収 録しました。

下図の実験結果では、連続的な運転作業により朗読音声から計算されたCEM(Reading)値が次第に低下して行く様子が観 測されています。逆に、この被験者においては、運転作業中の喚呼音声から計算されたCEM(Callout)値は上昇しています。副作業としての発話音声 によるCEM値は発話環境の影響を強く受けます。doc-20 より消耗が著しかった別な被験者による実験結果から、疲れ切ってしまえばCEM(Callout)値も低下することが確認さています。