近日，由度小滿博士后科研工作站朱文靜、李祥兩位博士后共同撰寫的GLAM論文：Speech Emotion Recognition with Global-Aware Fusion on Multi-scale Feature Representation（“基于多尺度特征表示的全局感知融合語音情感識別”）入選了國際音頻頂級會議ICASSP。

　　ICASSP是全球最大、最全面的信號處理及應(yīng)用方面的頂級會議，已經(jīng)擁有幾十年的歷史。作為IEEE（電子技術(shù)與信息科學(xué)工程師協(xié)會） 的一個重要會議，其論文還經(jīng)常被三大檢索工具檢索。該會議對于信號處理方面的學(xué)術(shù)人士有著重要意義。它涵蓋了音頻和聲學(xué)信號處理，圖像、視頻和多維信號處理，物聯(lián)網(wǎng)的信號處理等至少十六個方向。

　　在本論文中，朱文靜提出了全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GLobal-Aware Multi-scale（GLAM），GLAM網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)語音獨(dú)有的特征形式設(shè)計(jì)出的模型，在IEMOCAP基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，超越了當(dāng)前最新技術(shù)。通過全局感知的融合模塊來學(xué)習(xí)多尺度特征表征，并將此加入到情感信息中，這就解決了以往卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法在SER上的局限性，即不同尺度的豐富情感特征和重要的全局信息無法被很好地捕捉。該模型有望應(yīng)用到客服場景中，降低人工客服的溝通成本的同時，提升用戶體驗(yàn)。

　　據(jù)悉，朱文靜、李祥兩位博士后在進(jìn)站后的研究均聚焦在情感計(jì)算，探索其在用戶情緒感知、情緒原因溯源和情緒合理應(yīng)對這三個方面的研究價值。

　　目前，情感計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，已經(jīng)起到了保駕護(hù)航、提高效率的作用。例如在動態(tài)對話過程中，觀察出用戶關(guān)鍵標(biāo)簽信息：所處領(lǐng)域、職業(yè)，以及借款用途等，在這樣一張用戶畫像之下，預(yù)測出客戶的還款、續(xù)保意愿或者對商品購買意向等。也可以通過對用戶表情、語音、語速、行文、文本等信息，綜合判斷出貸款的客戶是否存在欺詐行為，對減少壞賬提供了不少便利。

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