Para determinar el estado de fatiga de los controladores de tráfico aéreo a partir de la comunicación aérea, se propone un algoritmo para discriminar el estado de fatiga de los controladores basado en la aplicación de la fusión de características de múltiples voces a los datos de voz utilizando una Máquina de Soporte Difusa (FSVM). Para complementar la base de discriminación, también se extrajeron características de discriminación del estado de fatiga ocular basadas en el Porcentaje de Duración del Cierre del Párpado (PERCLOS) de los datos oculares. Para fusionar las dos clases de resultados de discriminación, se propone un nuevo índice de evaluación del estado de fatiga del controlador basado en el método de peso de entropía, basado en una fusión a nivel de decisión de los resultados de discriminación de fatiga para el habla y los ojos. Los resultados experimentales muestran que la tasa de precisión en el reconocimiento del estado de fatiga fue del 86.0% para el índice de evaluación del estado de fatiga, que fue un 3.5% y un 2.2% más alta que las evaluaciones de habla y ojos, respectivamente. El índice de evaluación de fatiga integral proporciona valores de referencia importantes para la programación de controladores y las evaluaciones del estado mental.