跨语言语音情感识别中的音素锚定领域适应研究 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在智能代理、社交机器人、语音助手和自动化呼叫中心系统等应用中具有广泛的应用前景。随着全球化的发展，跨语言语音情感识别（Cross-lingual SER）的需求日益增加。然而，跨语言情感识别面临的主要挑战在于不同语言之间的情感表达方式和声学特征的差异。传统的研究方法主要从计算角度出发，通过特征、领域和标签的适应来应对跨语言问题，但往往忽略了语言之间的潜在共性。 本研究旨在通过引入元音音素（vowel phonemes）作为跨语言情感识别的锚点，解决跨语言情感识别中的语言适应问题。具体而言，作者探讨了不同语言中与特定情感相关的元音共性，并利用这些共性作为跨语言情感...