[論文レビュー] Exploring the Impacts of Background Noise on Auditory Stimuli of Audio-Visual eHMIs for Hearing, Deaf, and Hard-of-Hearing People

Wenge Xu, Foroogh Hajiseyedjavadi+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2026

Human-Automation Interaction and Safety被引用数 0

ひとこと要約

この研究はVR横断タスクを用いて、静かな背景音と大きな背景音、および聴覚eHMIタイプ（ベースライン、ベル、スピーチ）が横断体験と行動にどのように影響するかを、聴覚および聴覚障害者（DHH）歩行者の視点で検討します。

ABSTRACT

External Human-Machine Interfaces (eHMIs) have been proposed to enhance communication between automated vehicles (AVs) and pedestrians, with growing interest in multi-modal designs such as audio-visual eHMIs. Just as poor lighting can impair visual cues, a loud background noise may mask the auditory stimuli. However, its effects within these systems have not been examined, and little is known about how pedestrians -- particularly Deaf and Hard-of-Hearing (DHH) people -- perceive different types of auditory stimuli. We conducted a virtual reality study (Hearing N=25, DHH N=11) to examine the effects of background noise (quiet and loud) on auditory stimuli (baseline, bell, speech) within an audio-visual eHMI. Results revealed that: (1) Crossing experiences of DHH pedestrians significantly differ from Hearing pedestrians. (2) Loud background noise adversely affects pedestrians' crossing experiences. (3) Providing an additional auditory eHMI (bell/speech) improves crossing experiences. We outlined four practical implications for future eHMI design and research.

研究の動機と目的

• Deaf and Hard-of-Hearing pedestriansに対するアクセシビリティを評価することにより、包摂的なeHMI設計を動機づける。
• 音声-視覚eHMIにおける背景ノイズが聴覚刺激とどのように相互作用するかを調査する。
• さまざまなノイズと聴覚条件の下で、聴覚とDHH参加者の横断体験と行動を比較する。
• 安全性と包摂性を向上させるためのマルチモーダルeHMI設計への示唆を提供する。

提案手法

• UnityのVR横断シナリオを用いて自動運転車との都市部横断をシミュレートする。
• 2×3の反復測定デザイン: Background Noise（Quiet vs. Loud）とAuditory Stimuli（Baseline, Bell, Speech）を用いる。
• 固定ビジュアル手掛かりと聴覚手掛かり（SpeechまたはBell）とBaseline自然車両音を併用した車両の音声-視覚eHMIを実装する。
• 2つの環境ノイズ条件を操作する（Quiet ~58-64 dB; Loud ~70-79 dB）し、予測性を避けるため再生開始をランダム化する。
• 主観的横断体験（NASA-TLX, Trust in Automation, Perceived Safety, Acceptance）と客観的行動（eye gaze, Step Into Road Time, Early Step Into Road Count）を測定する。
• 非正規性と小サンプルのためノンパラメトリックLD型ANOVA（nparLD）でデータを分析し、事後検定にはBonferroni補正を適用する。

Figure 1. Setup of the virtual simulation environment: The left figure shows a top-down view, while the right figure shows a leftward view. a) The starting position of the participant, which is 4.7 m from the road. b) The 2 m wide grey pavement area, which has a trigger to inform one of the AVs to y

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 聴覚グループとDHHグループで条件間の横断体験と行動にはどのような差があるか。
• RQ2 RQ2: 背景ノイズレベルが歩行者の横断体験と行動にどのように影響するか。
• RQ3 RQ3: 音声-視覚eHMIの聴覚刺激（Baseline, Bell, Speech）は体験と行動にどのように影響するか。
• RQ4 RQ4: マルチモーダルeHMIの合図はAV横断における実用的なアクセシビリティと安全性を向上させるか。

主な発見

• 大きな背景ノイズは、参加者全体のeHMIに対する信頼に有意な影響を及ぼす。
• 聴覚刺激は信頼と知覚的安全性に影響を与え、聴覚刺激に対して有意な主効果が見られる。
• 横断体験は聴覚グループとDHHグループで異なり、アクセシビリティに関する差異を示唆する。
• 追加の聴覚eHMI（ベルまたはスピーチ）を提供すると、特定条件下で横断体験が改善される。
• アイ・ゲイズおよび行動測定は条件間で変動し、マルチモーダルeHMIが安全性と使いやすさに寄与することを支持する。
• 研究は今後のeHMI設計と研究のための4つの実践的示唆を概説する。

Figure 2. The appearance of the AV used in our study, where a human avatar sits in the driver’s seat but does not engage with the vehicle. Active mode of i) the Light Strip and ii) the Display when the AV was fully stopped.