摘要

如今，每一個汽車制造商都在思考移動的未來。電動汽車、自動駕駛汽車和共享汽車是最具潛力的機(jī)會之一。自動駕駛和共享汽車缺乏權(quán)威性，引起了不同的問題，其中一個主要問題是乘客安全。為了確保安全，必須設(shè)計能夠理解乘客之間的互動和可能的沖突的新系統(tǒng)。它們應(yīng)該能夠預(yù)測汽車駕駛艙的關(guān)鍵情況，并提醒遠(yuǎn)程控制器采取相應(yīng)的行動。

為了更好地了解這些不安全情況的特點，我們在真實的車輛環(huán)境中記錄了一個音頻視頻數(shù)據(jù)集。我們記錄了22名參與者在三個不同的場景（"好奇"、"有爭議的拒絕 "和 "沒有爭議的拒絕"）下，司機(jī)和乘客之間的互動。我們提出一個深度學(xué)習(xí)模型來識別汽車駕駛艙中的沖突情況。我們的方法達(dá)到了81%的平衡準(zhǔn)確性。實際上，我們強(qiáng)調(diào)了結(jié)合多種模式，即視頻、音頻和文本以及時間性的重要性，這是在場景識別中進(jìn)行如此準(zhǔn)確預(yù)測的關(guān)鍵。

I.簡介

對話、互動、情緒和情感分析是了解人類的關(guān)鍵。監(jiān)測這些元素可以解決行業(yè)問題，如社交媒體平臺上的敏感內(nèi)容過濾或改善人機(jī)界面理解。對于汽車行業(yè)來說，一個重要的問題是汽車駕駛艙分析。事實上，它將有助于回答與汽車新用途(如社交、車輛共享、自動駕駛汽車等)相關(guān)的各種安全問題。

更確切地說，提出了兩個安全問題：由于沒有司機(jī)在場而缺乏權(quán)威，以及與陌生人共享車輛。這些問題可能會導(dǎo)致嘲諷、欺凌，甚至在最糟糕的情況下，導(dǎo)致攻擊。這些安全問題必須被預(yù)見和避免。涉眾者必須在這些類型的情況下采取主動措施。

為此，可以通過攝像頭和麥克風(fēng)分析乘客的互動。視頻、音頻和文本模式可以提供信息，這些信息一旦被融合，就可以高度準(zhǔn)確地預(yù)測緊張局勢的發(fā)生。 深度學(xué)習(xí)的各種進(jìn)展和變壓器模型的成功代表了在這方面的一個新的重大進(jìn)展。BERT模型（英語）、Roberta和CamemBERT模型（法語）提高了問題回答、文本總結(jié)任務(wù)等方面的全局性能。

最近的工作也將轉(zhuǎn)化器模型應(yīng)用于文本對話分析。這些方法仍然以文本模式為基礎(chǔ)。

今天，由于3D-CNN（C3D）[5]和Residual 3D-CNN（R3D），視頻分析的模型能夠很好地捕捉時空信息。 關(guān)于音頻分析，最常見的方法是用開放的SMILE等框架在一個短滑動窗口中提取音頻特征。然后，它們通常被送入一個像LSTM這樣的順序模型。

為了提高性能，一個直觀的策略是將音頻視頻分析與音頻流中的轉(zhuǎn)錄文本相結(jié)合。這種方法比單獨的視頻和音頻模式包含更多的信息。 汽車領(lǐng)域本質(zhì)上是一個嘈雜的環(huán)境：變化的燈光、陽光照射、道路振動或其他駕駛汽車產(chǎn)生的音頻噪音等都是可以降低模型精度的干擾。多模態(tài)可以提高交互分析的整體性能，并可以增加模型的穩(wěn)健性。

然而，在多模式交互分析中發(fā)現(xiàn)的三個汽車挑戰(zhàn)如下:

● 公共現(xiàn)場數(shù)據(jù)集的可用性。

● 視頻、音頻和文本等非異構(gòu)形式的融合。

● 模擬人類互動的復(fù)雜性。

實際上，據(jù)我們所知，文獻(xiàn)并沒有同時處理所有這些問題。我們將在下文中討論它們。

鑒于這些見解，本文著重于為行業(yè)應(yīng)用記錄可開發(fā)的數(shù)據(jù)集，并設(shè)計第一種方法來展示多模態(tài)對人類交互解釋的的好處。與文獻(xiàn)的不同之處在于我們在車輛背景下的真實數(shù)據(jù)集和我們的多模式交互策略。

第二節(jié)介紹了關(guān)于多模態(tài)對話分析的文獻(xiàn)回顧。在第三節(jié)中，詳細(xì)介紹了記錄我們自己的數(shù)據(jù)集及其規(guī)格的協(xié)議。第四節(jié)詳細(xì)介紹了多模態(tài)方法，以進(jìn)行級別交互分類。

II.相關(guān)工作

在文獻(xiàn)中，大部分的對話、互動和溝通分析都是基于文本的。最近的調(diào)查，如多模態(tài)的新方法，顯示了利用不同渠道的信息的好處。每個多模態(tài)模型在情感分析領(lǐng)域的表現(xiàn)都優(yōu)于單模態(tài)架構(gòu)的模型。 這些方法都是基于特征層面的融合，從三種不同的模式，即視頻、音頻和文本中提取特征。

然后，應(yīng)用一個復(fù)雜的后期融合策略。 我們發(fā)現(xiàn)最近有一些關(guān)于多模態(tài)對話分析的工作。他們專注于對話中的情感和情緒分析。所有這些工作都是基于公共數(shù)據(jù)集如MOSI。 層次注意網(wǎng)絡(luò)（HAN）架構(gòu)在文檔分析上與Transformer的表現(xiàn)非常好。最近的方法，如[3]，正在使用Transformer進(jìn)行對話分析。由于有口語文本和一個小數(shù)據(jù)集，HAN方法似乎是最適合的。

在交互分析中，說話人以前的行為對于更準(zhǔn)確地理解其現(xiàn)在和未來的行為至關(guān)重要。如今，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)無法處理大量的視頻。在我們的方法中使用全狀態(tài)的時間模型將能夠在場景持續(xù)時間內(nèi)跟蹤信息。

在駕駛艙乘客互動分析的背景下，這種調(diào)查是邊緣化的，因此，仍然是一個科學(xué)挑戰(zhàn)。

III.車輛中的多模態(tài)對話語料庫

本節(jié)詳細(xì)介紹了用于記錄多模態(tài)數(shù)據(jù)集的協(xié)議。主要目的是對三種不同類型的互動進(jìn)行分類。第一種類型是 "正常/好奇 "類，兩個參與者進(jìn)行了友好的討論。第二種類型的互動是 "有爭議的拒絕"，即后排乘客誠懇地拒絕了司機(jī)的提議。最后一種是完全拒絕司機(jī)的提議，被稱為 "沒有爭論的拒絕"。

A.數(shù)據(jù)集的目的

數(shù)據(jù)集旨在記錄汽車駕駛艙內(nèi)兩名乘客之間的互動。一名司機(jī)和一名后座乘客（右側(cè)）正在扮演預(yù)先設(shè)定好的場景。參與者是沒有任何表演技能的法國志愿者。 每個參與者的錄音會話持續(xù)7分鐘，將每個會話分為四個連續(xù)階段。本文只分析了表演階段： 1) 沉默的60秒， 2) 180s的演戲。 3) 沉默的60秒， 4) 與車載信息娛樂系統(tǒng)（IVI）進(jìn)行120s的互動。 在表演階段，司機(jī)始終扮演著堅持不懈的賣家這一角色，而乘客則扮演以下三種行為中的一種： ● "對司機(jī)的提議感到好奇" . ● "用論證的方式拒絕該提議" ● "斷然拒絕該提議" . 司機(jī)對所發(fā)生的情況一無所知，也從不事先知道乘客的行為。他經(jīng)歷了這種情況。由于協(xié)議的原因，我們選擇了堅持不懈的賣家場景，而不是攻擊性場景。



圖1.記錄裝置的輸入視圖

事實上，如果愿意扮演現(xiàn)實中的攻擊性場景，迫使不同的受試者遵循一個心理協(xié)議的設(shè)置，將是非常有限制性的。

B.采集設(shè)置

對于這樣的記錄場景，我們配備了一輛Dacia duster汽車。錄音裝置由6個攝像頭、4個麥克風(fēng)和安裝在汽車引擎蓋上的一個屏幕組成。該屏幕位于駕駛員視野前方，乘客也可以看到。它有兩個目的：第一個目的是指示他們何時必須改變行動階段。第二種是通過流媒體播放道路視頻來吸引司機(jī)的注意力，因為汽車是靜止的。所有與汽車的交互都是可用的(車輪、變速桿等)。

最后，在錄音過程中播放任何環(huán)境聲音，如發(fā)動機(jī)、大自然、音樂。設(shè)置如圖1所示。

1)視頻流:機(jī)載相機(jī)的分辨率、視角和鏡頭都不同。我們的方法是對2號攝像機(jī)（ID=C2，見圖2）給予特權(quán)。它是一個手動對焦的攝像機(jī)，記錄分辨率為1920×1080像素。它的位置是為了有一個正面的視角，見圖1。 由于天花板上有燈，我們設(shè)置了攝像機(jī)的可用參數(shù)，以獲得車內(nèi)的最佳圖像質(zhì)量。

2)音頻流:四個相同的傳聲器Brel&Kjaer預(yù)極化1/4英寸的4958型被設(shè)置在不同的車輛區(qū)域記錄了音頻流。我們的方法只使用天花板上的驅(qū)動器麥克風(fēng)（ID = M1見圖2）。 采樣鏈內(nèi)的每個傳聲器都用Brel&Kjaer 4231型傳聲器校準(zhǔn)器進(jìn)行校準(zhǔn)，所有的輸入信號電平設(shè)置為-18dB/1kHz。我們將所有視頻流保存為RAW格式（無實時壓縮）。音頻流也以RAW格式保存，以不損失質(zhì)量。

C.數(shù)據(jù)集的預(yù)處理和標(biāo)注

由于錄音設(shè)置的配置，后期處理工作是無法避免的。事實上，錄音過程中產(chǎn)生了視頻和音頻流之間的時間延遲。

圖2.2號攝像機(jī)的視角 為了使六個視頻和四個音頻流同步，我們使用了Adobe premiere pro。最后，這些視頻被壓縮成mp4格式。因為它具有最好的圖像和燈光質(zhì)量，所以在我們的實驗中只使用2號攝像機(jī)（見圖2）。所有其他相機(jī)將被考慮用于未來的調(diào)查。

為了獲得三種模式的數(shù)據(jù)集，我們從音頻流中轉(zhuǎn)錄文本。經(jīng)過一些實驗，避免使用自動語音轉(zhuǎn)錄（ASR），如Amazon transcribe或Google speech to text，因為它們的單詞錯誤率非常高。在這種口頭語境中，有大量的重復(fù)、感嘆詞和孤立的詞語。此外，這些句子的結(jié)構(gòu)可能很奇怪（不一定是主謂互補(bǔ)）。

在這種情況下，ASR的表現(xiàn)是不充分的。 ELAN1軟件被用來轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)集。它是一個手動注解工具，旨在為視頻和音頻數(shù)據(jù)創(chuàng)建、編輯和可視化注解。將每個演員的音頻流轉(zhuǎn)錄成語料，從而產(chǎn)生了2026個語料的總數(shù)。作為提醒，語詞是一個連續(xù)的語音單位，以明確的停頓開始和結(jié)束。轉(zhuǎn)錄稿由一名同行審核。

為了節(jié)省時間，與其他數(shù)據(jù)集相比，我們決定在場景層面進(jìn)行注釋，因為其他數(shù)據(jù)集的注釋是在語料層面。這個標(biāo)簽是在錄音開始時為整個表演序列確定的。這種選擇的后果是，如果被試者扮演的角色非常糟糕，就會引起錯誤的標(biāo)簽。我們將在定性分析中再來討論這些問題（見V-B節(jié)）。

D.語料庫的規(guī)范和理解

數(shù)據(jù)集包括22名參與者（4名女性/18名男性）的44個視頻。每個參與者按隨機(jī)順序扮演一次司機(jī)和一次乘客。所有的互動加起來，每個視頻大約有46個句子，總共有2026個句子。它總共代表了21 966個單詞，包含2082個獨特的單詞。總共有1小時48分鐘的視頻，即54分鐘的好奇場景，27分鐘的有爭議的拒絕場景，27分鐘的無爭議的拒絕場景。我們自愿在記錄的數(shù)據(jù)量中加入不對稱性，以考慮到在真實情況下，好奇類將是通常的行為。


當(dāng)進(jìn)行行為或情感分析時，說話者的依賴性是一個關(guān)鍵點。這個想法是為了評估算法在處理新說話者時的泛化能力。為此目的，通過選擇20名受試者進(jìn)行培訓(xùn)和2名受試者進(jìn)行驗證，生成了所有不同的培訓(xùn)/驗證文件。分別代表80%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，代表20%的驗證數(shù)據(jù)。 在實踐中觀察到視頻模式比音頻和文本模式的信息量要少。

在汽車環(huán)境中，由于安全帶的作用，乘客大多是靜止的，而司機(jī)則專注于駕駛?cè)蝿?wù)，限制了頭部的運動。在基于多模態(tài)數(shù)據(jù)集的情感或?qū)υ挿治鲋幸材苡^察到這種見解。見[19]、[14]的結(jié)果。 當(dāng)對數(shù)據(jù)集的時間進(jìn)行統(tǒng)計分析時，可以發(fā)現(xiàn)司機(jī)和乘客行為的有趣模式。

由于人類并不是每隔10秒就會改變他們的情緒或行為，我們在15秒的分析窗口中繪制特征。這個Github link2 提供了繪制的圖表。 平均交談、平均持續(xù)時間和平均沉默繪圖對應(yīng)這15s內(nèi)數(shù)值的平均值，對于眼神接觸和乘客能見度我們計算頻率。這個15s只是為了統(tǒng)計分析的目的。大于40s的值會使曲線呈平面狀，沒有可能進(jìn)行推導(dǎo)。

本地描述符圖的設(shè)計靈感來自于[20]。 在檢查了音頻視頻流并分析了圖表后，我們能夠?qū)Ｗ⒂谝韵?a target="_blank">手工制作的功能。一共計算了7個值，其中4個來自兩位乘客的平均談話和平均持續(xù)時間，剩下的3個是平均沉默度、眼神接觸和乘客能見度，即：

● 平均交談。在一個正常的對話中，平均說話量往往在參與者之間公平分配。

● 平均持續(xù)時間。它是指講話的平均時間。作為對平均說話時間的補(bǔ)充，講話的長度是一個很好的指標(biāo)，表明誰在主導(dǎo)對話，誰想結(jié)束對話。 ● 平均沉默。平均沉默度是衡量對話強(qiáng)度的指標(biāo)。沉默越多，討論就越差，并趨向于拒絕的情況。

● 眼睛接觸。它是指司機(jī)看向內(nèi)部后視鏡的頻率。目光接觸是與人交談時的一種自然行為。由于司機(jī)專注于道路和駕駛?cè)蝿?wù)，他沒有其他選擇，只能看后視鏡以看到對話者。

● 乘客能見度。它是指乘客被攝像機(jī)看到的頻率。這是一個很好的指標(biāo)，表明乘客對談話的興趣。當(dāng)我們參與討論時，會自然地縮短與對話者的距離。在汽車討論的語境中，后排乘客向前推進(jìn)到兩個前排座位之間。

在視頻流中，它的結(jié)果是看到(或看不到)后排乘客。 關(guān)于文本模式，我們專注于詞的頻率分布和TF-IDF[21]，以確定是否有與特定場景相關(guān)的詞的特定分布。這些方法在文本挖掘和分析中非常普遍。 我們計算兩個相反類別（"好奇 "和 "未辯駁的拒絕"）之間的絕對TF-IDF delta值，得到以下10個最重要的delta詞：je, pas, vous, ouais, tu, non, moi, oui, donc和ah interjection。文本模式其實并不豐富，只有2082個不同的詞。

由于受試者不是真正的演員，我們觀察到兩個階段的過渡。第一階段是設(shè)置階段：在每個場景的前30秒，受試者不能堅持或斷然拒絕導(dǎo)致 "糟糕的演技"。第二個是在最后：受試者的靈感耗盡，在每個場景的最后20秒內(nèi)造成呼吸短促。

IV.多模態(tài)分析

在完成記錄和注釋數(shù)據(jù)集的過程后，我們設(shè)計了一個基于視頻、音頻和文本分析的多模態(tài)方法。我們的任務(wù)是設(shè)計一個模型，能夠?qū)⒁暵犃鞣譃槿齻€類別，對應(yīng)于三種情況（"好奇"、"有爭辯的拒絕"、"無爭辯的拒絕"）。

A.視頻和音頻分析

我們的方法包括為音頻和視頻模式提取高水平的手工制作的特征。在視頻分析中，汽車背景的優(yōu)勢在于乘客是靜態(tài)的。可以利用這一點來了解乘客在視頻中的位置。如果在橫軸的中間切開畫面，司機(jī)在右邊，后排乘客在左邊。為了提取 "司機(jī)眼神接觸 "的特征，使用openCV作為人臉提取器，然后使用hyperface來提取每一幀上人臉的歐拉角。

最后，在Yaw和Pitch軸上的K-means聚類算法確定了司機(jī)在看后視鏡時的幾個歐拉角（圖3中的綠色）。傾斜度不提供額外的信息。 對于后座乘客的能見度，再次使用openCV在每一幀上檢測后座乘客的臉。 然后，在語料層面重新調(diào)整音頻和視頻特征，以便在所有三種模式完全一致的情況下向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供信息。



圖3.駕駛員頭部方向的聚類推斷聚類推斷 我們計算了上述所有特征的皮爾遜相關(guān)矩陣，如公式（1）中所規(guī)定的。其目的是通過強(qiáng)調(diào)特征對X和Y之間的線性相關(guān)性來證實對這七個手工制作的特征的選擇。



其中cov是協(xié)方差，σ指X的標(biāo)準(zhǔn)差，σx是Y的標(biāo)準(zhǔn)差，μ是X的平均值，μx是Y的平均值，i指加權(quán)平均的廣義。 表二和表三顯示了音頻和視頻特征之間明顯的相關(guān)性。有趣的關(guān)聯(lián)是司機(jī)眼神接觸的增強(qiáng)和乘客能見度的關(guān)聯(lián)。沉默的平均值也與眼神接觸特征的減少相關(guān)。這種相關(guān)性證明了在人際交往中視頻和音頻之間存在著聯(lián)系。

我們?yōu)檫@七個特征定義了以下縮寫。Msp指的是平均發(fā)言，Mdur指的是平均持續(xù)時間，nbrE指的是交流次數(shù)，eyeC指的是眼神接觸，Pvisi指的是乘客可見度，Nsil指的是沉默的次數(shù)。 最后，這七個特征被送入多層感知器（MLP）。它被設(shè)計為有兩個隱藏層和一個輸出層來生成預(yù)測。一些評估顯示，這七個特征帶來了最好的性能。



B.文本分析

關(guān)于文本分析，面臨三個主要問題。一個是由于使用了法語。事實上，每一個框架和預(yù)訓(xùn)練的模型，如Spacy,NLTK,BERT都很適合英語分析，但在法語上的表現(xiàn)非常糟糕。對于法語來說，存在少數(shù)替代方案，但它們非常有限，因為它們是基于古老或書面的法語。

因此，我們在名為Camen- BERT的轉(zhuǎn)化器模型上獲得了糟糕的結(jié)果，該模型是在139個維基百科文本中訓(xùn)練出來的。文本的貧乏使得基本的方法（TF-IDF和嵌入+LSTM模型）是不可行的。 取代這些不精確的模型，我們實現(xiàn)了層次注意網(wǎng)絡(luò)（HAN），它最初是為文本文檔分類器設(shè)計的。選擇這個架構(gòu)是因為它有能力關(guān)注單詞和句子兩個層面，這要歸功于它的注意力機(jī)制。

這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由兩個階段建立的：

● 注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集中在單詞層面,

● 側(cè)重于句子層面的注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 從詞的層面上提取的特征為另一個層面提供支持。 我們修改了原來的實現(xiàn)，將句子層的基本GRU層替換為滿狀態(tài)GRU。這種修改使模型能夠隨著時間的推移跟蹤隱藏的狀態(tài)，從而提高全局性能。 這個模型的超參數(shù)是根據(jù)經(jīng)驗調(diào)整的：

● 嵌入層的輸入是數(shù)據(jù)集中代表度最高的500個詞。輸出是一個大小為100的特征向量。

● 64個單元的單詞和句子GRU。

● 一個大小為100的向量，用于單詞模型的嵌入層的輸出。

C.線索融合

本節(jié)詳細(xì)介紹了基于音頻、視頻、文本和時間演變的后期融合方法。晚期融合是在非異質(zhì)模態(tài)情況下的通常策略。圖4描述了模型。綠色部分是指從所有模式中提取特征，橙色部分是指這些特征的時間融合。 融合后，從三種模式中提取的所有特征。前32個特征是利用HAN模型從文本中提取的，剩下的4個特征是從III-D節(jié)中定義的7個手工制作的特征中提取的：司機(jī)和乘客的平均談話時間和平均持續(xù)時間，沉默的平均值，乘客的能見度和司機(jī)的眼神接觸。




圖4.我們的融合模型

它的結(jié)果是，在串聯(lián)之后，形成一個大小為36的向量。然后，這個向量被送入一個名為GRU的兩個全狀態(tài)時空循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的堆棧。關(guān)于RNN的完整評論見[8]。然后，給出一個全連接（FC）層提供信息，以進(jìn)行情景預(yù)測。全狀態(tài)模型的概念將在下一節(jié)詳述。

D.實施細(xì)節(jié)

當(dāng)研究多模態(tài)和時間背景時，一些自由參數(shù)、模型和訓(xùn)練過程是再重要不過了。 根據(jù)經(jīng)驗，滑動分析窗口被設(shè)定為T=35，因為它導(dǎo)致了最佳結(jié)果。 各窗口之間的上下文是提高模型精度的關(guān)鍵。特別是在對話中，情景會發(fā)生變化，捕捉這種變化會提供很多信息。

作為人類，如果我們有多個按時間順序排列的分析窗口，就比打亂順序的分析窗口更容易理解情況。我們通過使用全狀態(tài)的GRU來實現(xiàn)這一概念。RNN只記得在一個序列中發(fā)生的事情。一個序列可以是一組句子，一組特征，等等。在每個通過的序列的初始時間點，隱藏狀態(tài)被初始化并設(shè)置為0，這意味著沒有以前的信息。

在該方法中，用前一個分析窗口的隱藏狀態(tài)來取代零初始化。在融合中應(yīng)用，它可以跟蹤視頻從開始到結(jié)束的所有特征的演變。 全狀態(tài)的RNN必須逐個視頻進(jìn)行訓(xùn)練。每個視頻在?y上被切割成大約180/35=5個子序列視頻片段。然后，它們被按時間順序逐一送入模型。這種訓(xùn)練方法只產(chǎn)生了44*5=220個訓(xùn)練樣本。

為了增加訓(xùn)練集，我們轉(zhuǎn)移了分析窗口的起點，以產(chǎn)生400個樣本。這種移位在每個視頻上進(jìn)行四次，在每次迭代中，分析窗口的起點被移位10s。 如前所述，數(shù)據(jù)集的限制迫使我們丟棄訓(xùn)練樣本的前30秒。在訓(xùn)練和驗證階段，我們會刪除這些文件。 為了訓(xùn)練多模態(tài)模型，我們使用預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。HAN模型首先被訓(xùn)練了大約80個歷時。

然后，當(dāng)它達(dá)到最佳精度點時，就被保存起來。最后，在多模態(tài)訓(xùn)練階段的開始，保存的HAN模型被加載以初始化多模態(tài)模型的HAN權(quán)重。沒有這種方法，多模態(tài)模型將無法銜接。除了最后一個FC層之外，凍結(jié)加載模型的權(quán)重也被考慮，但它會導(dǎo)致較差的性能結(jié)果。 由于正在處理一個多類問題，所以使用交叉熵?fù)p失，其定義如公式（2）。

其中y?是模型對C類的輸出分?jǐn)?shù)。

V.評估和相關(guān)分析

首先，本節(jié)介紹定量評估。其次，提出了一個定性的分析，并給出了一些預(yù)測。

A.定量評估

為了訓(xùn)練和驗證我們的模型，隨機(jī)產(chǎn)生了五種不同的訓(xùn)練/驗證文件。每次，將數(shù)據(jù)集分別分成80%（18名參與者）和20%（4名參與者），用于訓(xùn)練和驗證階段。使用平衡精度作為衡量標(biāo)準(zhǔn)來評估我們的模型。平衡準(zhǔn)確率的定義見公式（3）。當(dāng)在每個類別中沒有平衡的樣本數(shù)量時，它是強(qiáng)制性的。


它是每個類i的召回分?jǐn)?shù)的宏觀平均數(shù)，其相關(guān)權(quán)重i相對于其真實類yi的反向流行率。y?i是樣本i的推斷值。



表四總結(jié)了結(jié)果。音頻和視頻特征獲得了60%的平衡準(zhǔn)確率，考慮到模型的大小和特征數(shù)量的限制，這是很有希望的。



圖5.平衡精度與時間的關(guān)系實例

文本模型執(zhí)行了70%的平衡精度。該融合方法導(dǎo)致了良好的結(jié)果，因為與純文本模式相比，它提高了11%的平衡準(zhǔn)確性。標(biāo)準(zhǔn)差是由交叉驗證策略引起的五個標(biāo)準(zhǔn)差的平均值。 圖5顯示了一個驗證集的例子。圖中的指標(biāo)是隨時間變化的平衡精度。更具體地說，它是對窗口T中的時間t存在的文件的平衡準(zhǔn)確性。當(dāng)模型考慮到視頻的90％時，它能夠以99％的準(zhǔn)確率預(yù)測類別。

B.定性評估

我們恢復(fù)所有被錯誤分類的文件，以實現(xiàn)對方法正確理解。 得出了以下結(jié)論。主要的限制在于數(shù)據(jù)集部分，受試者有時不能按照要求的行為發(fā)揮他們的作用。駕駛艙環(huán)境也是視頻模式的一個限制，因為乘客在這個環(huán)境中大部分時間是靜止的，限制了視覺信息。其余的誤差是由于模型的錯誤分類造成的。我們期望 "有爭論的拒絕 "類別的數(shù)據(jù)分布在其他兩個類別的中間。該模型有時很難將 "有爭論的拒絕 "歸入正確的類別。見圖6中的混淆矩陣。

另一個導(dǎo)致錯誤分類的問題是一些受試者的糟糕演技。例如，一些受試者在拒絕場景中的表演階段中笑場。或者一個受試者在回頭看后排乘客時表現(xiàn)得很反常。

VI.結(jié)論和未來工作

本文描述了一個真實車輛環(huán)境下的多模態(tài)交互數(shù)據(jù)集。用該模型得到的性能是很有希望的。多模態(tài)和全狀態(tài)RNN方法顯著提高了性能。



圖6.混淆矩陣的例子

通過5個不同的交叉驗證集，我們得到了81%的最終平衡精度。 未來的工作將按以下方式進(jìn)行：將設(shè)計一個新的端到端模型來攝取視頻和音頻數(shù)據(jù)，而無需手工制作過程。它將遵循本文提出的方法。然后，我們將在考慮到計算資源的情況下，在真正的汽車嵌入硬件中實現(xiàn)我們兩種方法中最好的一種。

審核編輯：劉清