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【人机交互中的情感识别】
选题介绍
通常来说，人机交互的主要方式还是语音和文字。语音作为人类交流与沟通的一种重要工具，同时也是不同个体情感传递的一种重要方式，从这个角度来说，如何让计算机从识别到的语音中判断说话人情感，进而分析出说话者的情感状态，是一个具有实际应用意义的课题。
目前主要的用于语音情感识别的理论模型主要有两种，一种是基于机器学习的方法，这些方法主要用于源数据不够充分或者数据较不平衡的语音情感识别，这其中最常见的就是支持向量机(SVM)和随机森林网络(Random Forest),另一种是基于流行的深度学习的模型，这也是目前科学研究的一个主要方向，当源数据充分时，深度学习的多层网络能够通过大量的参数拟合所需的网络形态，进而大幅度提高情感识别的正确率。
发表指南
目标刊物：中科院二区/三区
录用周期：8个月左右
当前进度
题目👇
XXXX环境中的XXX情感识别与交互XX
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适合期刊
《Virtual Reality》
| 影响因子: 4.4 (2023)
| 期刊分区: Q1
| OA: 未开放
审稿周期与预警: 审稿周期为3-6个月，预警较少，但需关注数据的充分性和原创性。
《IEEE Transactions on Affective Computer》
| 影响因子: 10.6
| 期刊分区: Q1
| OA: 未开放
审稿周期与预警: 审稿周期为3-6个月，注意理论性和实验数据的支持。
《IEEE Transactions on Human-Machine Systems》
| 影响因子: 3.9
| 期刊分区: Q2
| OA: 未开放
审稿周期与预警: 审稿周期为3-6个月，关注人机交互实际应用。
《Transactions on Interactive Intelligent Systems》
| 影响因子: 2.5
| 期刊分区: Q3
| OA: 未开放
审稿周期与预警: 审稿周期为4-6个月，关注智能交互系统的研究，包括多模态交互、用户建模、情感与认知交互等。
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