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直播｜ 雷竞技raynetdota：基于多模态测量人机交互情感预测的汽车声学舒适性设计
近年来，随着人工智能、人因工程学、人机交互技术的快速发展，基于多模态测量的人机交互情感预测技术逐渐受到研究者的关注。多模态测量是指通过融合用户的多种感知模态（如语音、面部表情、手势等）来获取更全面、准确的信息，以实现对用户情感的准确识别和理解。在汽车声振舒适性设计中，应用多模态测量人机交互情感预测技术，可以实时获取并分析用户在驾驶过程中的情感状态，从而为声学舒适性的设计提供更加精准的指导。主要体现在以下两方面：
1.增强安全性，传递警示信息，减少干扰：通过分析和研究声音对驾驶者注意力和反应能力的影响，设计出更加智能的车载声学系统，提醒驾驶者及时做出反应，提高驾驶安全性。通过对警示音和振动提示的优化设计，减少不必要的声音和振动干扰，避免驾驶者因分心而导致的安全隐患。
2.促进汽车设计的科学性和人性化：机器学习模型可以实现对用户情感的准确预测和分类，针对不同情绪状态人群对汽车声音和振动的需求和感受存在差异的情况，该技术可设计出更加符合人性化的汽车产品。
通过实时获取并分析用户在驾驶过程中的情感状态，可以为智能座舱声学舒适性的设计提供更加精准的指导，从而提升用户的驾驶体验和满意度。
嘉宾介绍
苏丽俐 博士
高级技术主管
中汽研（天津）汽车工程研究院有限公司
工学博士，负责座舱声学设计、人因工程业务，中汽中心学科带头人。主持一汽、长安、吉利、三一重机等三十余家主机厂多款畅销车型NVH性能开发业务。针对亟待解决的基于用户体验的高效低耗NVH性能开发的市场需求，构建了基于虚实驾驶数据的“用户感知-车辆性能-系统结构-材质参数”四层级综合性能指标体系，开发了面向用户体验的座舱多维度感知舒适性主客观量化评价方法，并自主研发了系列工具链产品。获得省部级一等奖2项，参与负责国家级及省部级课题9项，授权专利45项，发表论文47篇，天津市“131”第二梯队人才。
课程内容
【主题】：基于多模态测量人机交互情感预测的汽车声学舒适性设计
【课程大纲】：
1、汽车声学舒适性的人机交互多模态情感测量和分析方法
2、 多模态数据驱动的人机交互情感预测方法
3、应用案例分享
时间：8月7日 14:30-15:00
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