学术背景 情感识别（Emotion Recognition）是人工智能（AI）和情感计算（Affective Computing）领域中的一个重要研究方向，尤其在医疗、教育和人机交互（HCI）等领域具有广泛的应用前景。语音作为情感表达的重要载体，能够通过声调、语速、音量等特征传递丰富的情感信息。然而，语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在对话场景中的应用仍面临诸多挑战，如情感的动态性、多模态数据的融合以及情感标注的准确性等。 为了更好地理解AI在对话中识别语音情感（Speech Emotion Recognition in Conversation, SERC）的最新进展和存在的问题，本文作者进行了一项系统综述和元分析（Meta-Analysis）。...

多分辨率信号小波网络在语音情感识别中的应用：SigWavNet 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在人机交互和心理学评估中扮演着重要角色。它通过分析语音信号来识别说话者的情感状态，广泛应用于紧急呼叫中心、健康护理和虚拟AI助手等领域。然而，尽管该领域取得了显著进展，系统复杂性、特征区分度不足以及噪声干扰等问题仍然存在。为了解决这些挑战，来自University of Québec、Concordia University和University of Québec at Montréal的研究团队提出了一种新的端到端深度学习框架——SigWavNet，直接从语音波形信号中提取有意义的特征，并通过多分辨率分析提升情感识别的准确性。 论文来源 ...

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...

基于频谱-时间调制特征的双流鲁棒语音情感识别研究 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）是通过分析人类语音中的情感内容来识别情绪的技术。它在人机交互、客户服务管理系统以及医疗等领域具有广泛的应用潜力。然而，尽管基于深度学习的SER模型在受控环境中表现出色，但在真实环境中的噪声条件下，其性能显著下降。噪声（如交通噪声、风扇噪声等）会严重干扰语音信号，导致情感识别系统的准确性大幅降低。因此，开发一种在噪声环境下依然鲁棒的SER系统成为了一个重要的研究方向。 传统的SER系统通常依赖于梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）和梅尔频谱图等声学特征。然而，这些特征在噪声环境下容易受到干扰，...