A Multimodal Driver Emotion Recognition Algorithm Based on the Audio and Video Signals in Internet of Vehicles Platform
Notice bibliographique
Résumé
Driving can take up a substantial part of daily life and frequently trigger negative emotions like anger or anxiety, which have a significant adverse impact on driving safety as well as long-term human health. To identify driver emotions, thereby improving the safety and humanization of intelligent driving, we explore how to model the discriminative emotion features from both speech and facial expressions in this work. More specifically, an effective attention-based network for facial expression and a lightweight speech emotion network are proposed, separately. Then, audio and video features are combined at the feature level to construct our multimodal driver emotion recognition model. This paper proposes a new audio feature extractor that uses a multi-scale residual structure to extract spectrogram features. In terms of video, a set of frame sequences using Local Binary Pattern Histograms (LBPH) is obtained through preprocessing, which generates a fixed-dimensional feature representation. These features are then input into a fine-tuned ResNet18 model to analyze spatial information. This model is further augmented by integrating both a temporal attention module and a Gated Recurrent Unit (GRU), enhancing its capability to create a highly discriminative video representation. Additionally, we propose an Internet of Vehicles (IoV) platform, specifically designed for driver emotion recognition. The IoV platform consists of sensor layer, data acquisition and transport layer, server layer and data application layer. The IoV platform uses sensors to collect multimodal data from drivers, which can provide data support for the proposed multimodal driver emotion recognition algorithm. The performance of this proposed algorithm is evaluated on two multimodal emotional datasets, Ryerson Audio-Visual Dataset of Emotional Speech and Song (RAVDESS) and Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE), using a variety of performance indicators. Compared to other baseline methods, this proposed multimodal model achieves state-of-the-art results on the RAVDESS and SAVEE datasets, demonstrating superior recognition accuracy with rates of 0.93 and 0.99, respectively. Additionally, it exhibits precision scores of 0.93 on RAVDESS and 0.99 on SAVEE, along with exceptional specificity scores of 0.99 and 1.00, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».