Основы инженерной психологии

Указанные обстоятельства существенным образом ограничивают возможности применения многих изве­стных методов для проведения непрерывного текуще­го контроля состояния операторов непосредственно в процессе их работы. Поэтому весьма актуальной явля­ется задача разработки бесконтактных методов, в кото­рых сигналы контроля вырабатываются автоматичес­ки, без отвлечения оператора от выполнения основной деятельности. У числу таких бесконтактных (малокон­тактных) методов относятся речевой сигнал, актограмма, некоторые из тепловых методов. Их возможности по реализации предъявляемых к контролю состояния оператора методов приведены в табл. 15.2.

Весьма перспективным является использование для целей контроля речевого сигнала оператора. Возмож­ность применения метода заключается в том, что практи­чески любой вид деятельности оператора связан с речью (разговор по телефону, ответы на запросы дру­гих операторов, доклады начальникам и т. п.). Данный метод не нарушает и не изменяет деятельности опера­торов, кроме того, он позволяет осуществить непрерыв­ный, автоматический, дистанционный и бесконтактный контроль состояния оператора.

В речевом сигнале содержатся признаки, характе­ризующие не только индивидуальные особенности оператора, но также его эмоциональное и физиологи­ческое состояние, причем эти признаки можно выде­лить и отдифференцировать. К признакам, несущим информацию о психофизиологическом состоянии, мож­но отнести:

• изменение динамического диапазона речи;
• смещение энергетического спектра речи;
• изменение частотного спектра речи (увеличение или уменьшение числа спектральных составляющих);
• смещение форматных частот относительно своего сред­него уровня;
• изменение частоты, основного тона;
• временные характеристики речевого сигнала, такие, как длительность слогов, слов и отдельных фраз, длитель­ность пауз между слогами и словами, латентный период речевого сигнала и т. п.

Рассмотрение перечисленных признаков показы­вает, что контроль состояния оператора может прово­диться по результатам анализа энергетических, частот­ных (спектральных) или временных характеристик речевого сигнала. Энергетические характеристики обладают сравнительно низкой специфичностью и информативностью, они могут использоваться в соче­тании лишь с другими показателями.

Спектральные характеристики речи обладают боль­шей информативностью, изменение их меньше зависит от желания и установки оператора. Однако имеются очень большие трудности с точки зрения практической реализации данного метода. Этот метод требует приме­нения сложных полосовых фильтров.