當(dāng)下，隨著人工智能技術(shù)不斷進步，人們開始研究如何讓計算機擁有情感能力，從而讓計算機精準(zhǔn)捕捉關(guān)鍵信息，完成各種復(fù)雜任務(wù)。然而，情感計算是一個高度綜合化的研究和技術(shù)領(lǐng)域，開展相關(guān)技術(shù)研究工作具備高難度性。近些年來，度小滿關(guān)注情感計算，不斷破解情感計算技術(shù)難題。日前，由度小滿博士后撰寫的關(guān)于情感計算方面的論文還入選了國際頂級學(xué)術(shù)會議。

度小滿博士后論文具備較高情感計算研究價值

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)語音獨有的特征形式設(shè)計出的模型，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。

情感計算可在金融服務(wù)各大領(lǐng)域發(fā)揮重大作用

據(jù)悉，朱文靜、李祥兩位博士后在進站后的研究均聚焦在情感計算，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，情感計算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，已經(jīng)起到了保駕護航、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。

如今，積極攻克情感計算領(lǐng)域技術(shù)難題，可實現(xiàn)情感計算持續(xù)賦能金融服務(wù)行業(yè)，為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級帶來更多可能性。未來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，情感計算領(lǐng)域也將面臨更多新的研究課題，度小滿也將持續(xù)加碼情感計算領(lǐng)域的技術(shù)研究，加速推進金融服務(wù)行業(yè)數(shù)智化進程。