打破神经网络技术应用局限性，度小满博士后论文入选国际顶级会议

在人工智能技术领域，情感计算可以说是一个重要的发展方向。通过使计算机具有人类的情感，计算机可以执行依赖人类智能的复杂任务。作为人工智能领域的资深参与者，杜晓蒙在情感计算方面的研究也很早就开始了，杜晓蒙博士撰写的一篇关于情感计算技术的论文被选为国际顶级学术会议ICASSP。Du Xiaoman专注于创新技术研究，撰写关于情感计算的论文，业界公认的Du Xiaoman博士后研究工作站Zhu Xiang和Li Xiang共同撰写的GLAM论文：语音情感识别与全球感知融合在多尺度特征表示中据了解，（“基于多尺度特征表达的全球感知综合语音情感识别”）入选国际音频顶级会议ICASSP。ICASSP是世界上最大、最全面的信号处理和应用会议，已有数十年的历史。作为IEEE的主要会议，论文经常通过三个主要的搜索工具进行搜索：这次会议对信号处理领域的研究人员非常重要。它覆盖了至少16个方向，包括音频和声音信号处理、图像、视频和多维信号处理、物联网信号处理等。在本论文中，Zhu文静是基于声音特有的特征形式而设计的模型，在IEMOCAP基准数据集上，提出了超越现在技术的新神经网络Global ― Aware Multi ― scale（GLAM）通过全局感知融合模块学习多尺度特征表达，并将其添加到情感信息中，解决了传统卷积神经网络（CNN）方法在SER上的局限性，即无法很好地捕获不同尺度丰富的情感特征和重要的全局信息。该模型有望在客户服务场景中得到应用，降低了人类客户服务的沟通成本，改善了用户体验。

据悉，情感计算在金融领域发挥着重要作用，可以引领行业创新升级。朱翔和李翔博士的博士后研究重点是PostPost后的情绪计算，从用户的情绪感知、情绪原因跟踪和情绪的理性对应三个方面探讨了其研究价值。目前，情感计算在金融领域的应用起到了护航和提高效率的作用。例如，在动态对话的过程中，用户的关键信息：用户可以观察其所属领域、职业、贷款用途等，并根据这些用户图像预测客户的还款、保险续期意向或购买产品意向等。此外，通过用户的面部表情、语音、语速、文字、文本等信息，可以综合判断贷款客户是否从事欺诈活动。这也有助于减少坏账。他的博士论文被选为国际顶级科学会议，展示了他在尖端技术领域的优势。未来，随着人工智能技术在金融行业的应用加速，情感计算也将继续发挥重要作用。加大对情感计算的研究，增强计算机与用户的情感互动，将为互联网金融的发展带来更多的想象力。