Библиографический список

[1] А. В. Яковлев, “Использование методов Deep Learning для оценки уровня когнитивной усталости человека по его речи,” Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2021, pp. 48–53. doi: 10.31799/978-5-8088-1557-5-2021-48-53.

[2] X.-J. Zhang, J.-H. Gu, and Z. Tao, “Research of detecting fatigue from speech by PNN,” in 2010 International conference on information, networking and automation (ICINA), Oct. 2010, pp. V2-278-V2-281. doi: 10.1109/ICINA.2010.5636509.

[3] R. Riad et al., “Automated speech analysis for risk detection of depression, anxiety, Insomnia, and fatigue: algorithm development and validation study,” J. Med. Internet Res., vol. 26, p. e58572, Oct. 2024, doi: 10.2196/58572.

[4] А. В. Яковлев, “Использование многослойных сетей-автоэнкодеров для распознавания усталости человека на основе речевых данных,” Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2022, pp. 87–94. doi: 10.31799/978-5-8088-1701-2-2022-2-87-94.

[5] А. В. Яковлев, В. О. Матыцин, and С. В. Матыцина, “Использование нейронной сети для диагностики утомления военнослужащего - оператора по его речи,” Военно-Медицинский Журнал, vol. 344, no. 9, Art. no. 9, 2023, doi: 10.52424/00269050_2023_344_9_56.

[6] А. В. Яковлев, В. О. Матыцин, В. А. Велюга, К. А. Найденова, and В. А. Пархоменко, “Распознавание утомления человека на основе анализа его речи с помощью нейросетевых технологий,” Вестник Южно-Уральского Государственного Университета Серия Вычислительная Математика И Информатика, vol. 12, no. 1, pp. 46–60, 2023, doi: 10.14529/cmse230103.

[7] S. P. Bayerl, D. Wagner, I. Baumann, T. Bocklet, and K. Riedhammer, “Detecting vocal fatigue with neural embeddings,” J. Voice Off. J. Voice Found., pp. S0892-1997(23)00011–5, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.jvoice.2023.01.012.

[8] O. Fuentealba, M. Henneaux, and C. Troessaert, “A note on the asymptotic symmetries of electromagnetism,” J. High Energy Phys., vol. 2023, no. 3, p. 73, Mar. 2023, doi: 10.1007/JHEP03(2023)073.

[9] J. R. Williamson et al., “Audio, visual, and electrodermal arousal signals as predictors of mental fatigue following sustained cognitive work,” in 2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), Jul. 2020, pp. 832–836. doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9175951.

[10] В. О. Матыцин and А. В. Яковлев, “Моделирование утомления операторов и его оценка по характеристикам их речевого акустического сигнала,” Военно-медицинская академия имени С.М.Кирова, 2023, pp. 196–200. Accessed: Apr. 03, 2025. [Online]. Available: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53949747