{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,6,10]],“日期-时间”:“2024-06-10T11:57:48Z”,“时间戳”:1718020668104},“参考-计数”:46,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“发行”:“8”,“许可证”:[{“开始”:{-“日期-零件”:[2022,12,21]],”日期-时间“:”2022-12-21T00:00:00Z“,“timestamp”:1671580800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”},{“start”:{“date-parts”:[2022,12,21]],“date-time”:“2022-12-21T00:00Z”,“timetamp”:1661580800000neneneep,“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0、“URL”:“https:\/\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100012166”,“名称”:“中国国家重点研发计划”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“奖项”:[“2020YFC0833102”,“2020yFC0833101”,“2020 YFC083.3102”,]}],“内容域”用法:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[”J Supercomput“],“published-print”:{”date-parts“:[[2023,5]]},”DOI“:”10.1007\/s11227-022-05001-5“,”type“:”journal-article“,”created“:”{“date-part”:[2022,12,21]],“date-time”:“2022-12-21T03:02:30Z”,“timestamp”:1671591750000},“page”:“8611-8633”,“update-policy”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“source”:“Crossref”、“is-referenced-by-count”:5,“title”:[“DBT:基于双分支变换器的多模态情感识别”],“prefix”:“10.1007”,《volume》:“79”,“author”:[{“given”:,“序列”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Cong”,“family”:“He”,“sequence”:“additive”,“filiation“:[]{”given“:”Yajing“,”family“:”Fan“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]},”givent“:”Xinli“,”家人“:”Hu“,”序列“additionable”,“additionality”:[]“隶属关系”:[]}],“成员”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2022,12,21]]},“reference”:[{“key”:“5001_CR1”,“unstructured”:“Baevski A,Schneider S,Auli M(2019)vq-wav2vec:离散语音表征的自我监督学习。http://\/arxiv.org\/abs\/1910.05453”},{“key”:“:”2020“,”非结构化“:“Baevski A,Zhou Y,Mohamed A et al(2020)wav2vec 2.0:语音表征自主学习的框架。Adv Neural Inf Process Syst 33:12449\u201312460”,“journal-title”:“Adv Neral Inf Process-Syst”},{“issue”:“4”,“key”:“5001_CR3”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-pages”:“3795”,“doi”:“10.1007”,“author”:“V Balakrishnan”,“year”:“2021”,“unstructured”:“Balakrashnan V,Lok PY,Abdul Rahim H(2021)基于数字支付审核的情绪和情感检测的半监督方法。超级计算杂志77(4):3795\u20133810。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-020-03412-w“,”journal-title“:”J Supercomput“},{“issue”:“4”,“key”:“5001_CR4”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”335“,”doi“:”10.1007\/s10579-008-9076-6“,”volume“:“42”,“author”:“C Busso”,“year”:“2008”,“unstructured”:“Busso C,Bulut M,Lee CC et al(2008))Iemocap:交互式情感二元运动捕捉数据库。语言资源评估42(4):335\u2013359”,“journal-title”:“语言资源评估”},{“key”:“5001_CR5”,“unstructured”:“Chen LW,Rudnicky A(2021)Exploring wav2vec 2.0 fine-tuning for improved speech emotion recognition。http://\/arxiv.org\/abs\/2110.06309”}、{“key”:”5001_CR6“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructure“:”Chen M,Zhao X(2020)一种用于双模语音情感识别的多尺度融合框架。In:Interspeech,374\u2013378“,“DOI”:“10.21437\/Interspeech.2020-3156”},{“key”:“5001_CR7”,“unstructured”:“Clark K,Luong MT,Le QV,et\u00a0al(2020)Electra:作为鉴别器而非生成器的预训练文本编码器。http://\/arxiv.org\/abs\/2003.10555”}、{“密钥”:“500m1_CR8”,“首页”:“87”,“卷”:“83”,“作者”:“J Garofolo”,“年份”:“1993年”,“非结构化”:“Garofolo J、Graff D、Paul D等人(1993)Csr-i(wsj0)完成ldc93s6a。Web Download Philadelphia:Languistic Data Consortium 83:87”,“journal-title”:“Web Downown Philadiladelhia:Linguistic Data-Cortium”},{“key”:“5001_CR9”,“unstructured”:“Garofolo JS(1993)Timit声学语音连续语音语料库。Linguistical Data Consortion,1993”}、{“issue”:“5”,“key“:”5001_CR10“,”doi-asserted-by“出版商”,“首页”:6944“,”DOI“:”10.1007 \/s11227-021-04124-5“,”volume“:”78“,”author“:”V Gupta“,”year“:”2022“,”unstructured“:”Gupta V,Juyal S,Hu YC(2022)利用深度神经网络通过语音谱图了解人类情绪。J Supercomput 78(5):6944\u20136973。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-021-04124-5“,”journal-title“:”J Supercomput“},{“key”:“5001_CR11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Howard J,Ruder S(2018)文本分类通用语言模型微调。http://\/arxiv.org\/abs\/1801.06146”,“doi”:“10.18653\/v1\/P18-1031”},“key“:”5001_CR12“,”doi asserted-by“:”crossref“,”非结构化”:“蒋C,刘J,毛R等(2020)基于dcnn-bigru自关注模型的语音情感识别。2020年国际信息科学会议。并行和分布式系统(ISPDS),IEEE,pp 46\u201351“,”DOI“:”10.1109\/ISPDS51347.2020.00017“},{“问题”:“2”,“密钥”:“5001_CR13”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“91”,“DOI”:“10.1016\/S1566-2535(01)00026-4“,”卷“:”2“作者”:“AL Jousselme”,“年份”:“2001”,“非结构化”:“Jousselm AL,Gre尼尔·D,老板\u00e9\u00c9(2001)两个证据之间的新距离。Inf Fusion 2(2):91\u2013101“,“journal-title”:“Inf Fution”},{“key”:“5001_CR14”,“unstructured”:“Kenton JDMWC,Toutanova LK(2019)Bert:语言理解深度双向变换器的预训练。In:Proceedings of naacL-HLT,pp 4171\u20134186”}、{“issue”:“5”,“key“5001_CR15”,”“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”5019“,“doi”:“10.1007\/s11227-020-03468-8“,“volume”:“77”,“author”:“J Kommineni”,“year”:“2021”,“unstructured”:“Komminei J,Mandala S,Sunar MS et al(2021)使用混合特征提取技术精确计算面部表情识别。超级计算机杂志77(5):5019\u20135044。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-020-03468-8“,“journal-title”:“J Supercomput”},{“key”:“5001_CR16”,“unstructured”:“Krishna D,Patil A(2020)使用跨模态注意和一维卷积神经网络的多模态情感识别。In:Interspeech,4243\u20134247”}、{“密钥”:“500m1_CR17”,“非结构化”:“Lample G,Conneau A(2019)跨语言模型预训练。http://\/arxiv.org\/abs\/1901.07291“},{“key”:“5001_CR18”,“unstructured”:“Lan Z,Chen M,Goodman S,et \u00a0al(2019)Albert:语言表征自主学习的小伯特。http://\/arv.org\/abs \/1909.11942”}Roberta:一种稳健优化的伯特预训练方法。http:\/\/arxiv.org/abs\/190711692“},{“key”:“5001_CR20”,“doi asserted by”:“crossref”,“unstructured”:“Macary M,Tahon M,Est\u00e8ve Y,et\u00a0al(2021)关于使用自我监督的预训练声学和语言特征进行连续语音情感识别。In:2021 IEEE口语技术研讨会(SLT),IEEE,pp 373\u2013380“,“DOI”:“10.1109\/SLT48900.2021.9383456”},{“key”:“5001_CR21”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Makiuchi MR,Uto K,Shinoda K(2021)具有高级语音和文本特征的多模情感识别。In:2021 IEEE自动语音识别和理解研讨会(ASRU)10.1109 \/ASRU51503.2021.9688036“},{“key”:“5001_CR22”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Mao S,Tao D,Zhang G et al(2019)Revisiting hidden markov models for speech emotion recognition。ICASSP 2019\u20132019 IEEE International Conference on Acoustics.speech and Signal Processing(ICASSP),IEEE,pp 6715\u20136719”,“doi”:“10.1109\/ICASSP.2019.8683172“},{“key”:“5001_CR23”,“volume-title”:“机器学习:概率观点”,“author”:“KP Murphy”,“year”:“2012”,“unstructured”:“Murphy-KP(2012)机器学习:一个概率观点。麻省理工学院出版社,剑桥”},},“key“:”5001_CR24“,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1007\/s1127-022-04416-4“,“auther”:“R Nimmagadda”,“年份”:“2022年”,“非结构化”:“Nimmagada R,Arora K,Martin MV(2022)同伴机器人的情感识别模型。J超级计算机。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-022-04416-4“,”journal-title“:”J Supercomput“},{“key”:“5001_CR25”,“doi-sserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Park DS,Chan W,Zhang Y,et\u00a0al(2019)Specengaret:一种简单的自动语音识别数据增强方法。http://\/arxiv.org\/abs\/1904.08779”,“doi”:“10.21437/Interspeech.2019-2680”},{“key“:”5001_CR26“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Pepino L,Riera P,Ferrer L(2021)使用wav2vec 2.0嵌入从语音中进行情感识别。http://\/arxiv.org\/abs\/2104.03502“,“DOI”:“10.21437\/Interspeech.2021-703”},{“key”:“5001_CR27”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Peters ME,Neumann M,Iyyer M,et\u00a0al(2018)深层语境化单词表示法。CoRR http://\/arviv.org\/1802.05365”,“DOI:”10.18653\/v1\/N18-1202“},{“key”:“5001_CR28”,“非结构化”:“Radford A,Narasimhan K,Salimans T,et \u00a0al(2018)通过生成性预训练提高语言理解。OpenAI“},{“key”:“5001_CR29”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Rajamani ST,Rajamani-KT,Mallol-Ragolta A et al(2021)一种新型的基于注意的门控返返单位及其在语音情感识别中的功效。ICASSP 2021\u20132021 IEEE国际声学、语音和信号处理会议(ICASSP),IEEE,pp 6294\u20136298“,”DOI“:”10.1109\/ICASPSP39728.2021.9414489“},{“key”:“5001_CR30”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Santoso J,Yamada T,Makino S,et \u00a0al(2021)基于单词级置信度的注意权重修正的语音情感识别。In:Interspeech,pp 1947\u20131951”,“DOI”:“10.21437 \/Interspeech.2021-411“},{“key”:“5001_CR31”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sarma M,Ghahremani P,Povey D,et\u00a0al(2018)使用dns从原始语音信号中识别情感。In:Interspeech,pp 3097\u20133101”,“doi”:“10.21437\/Intesspeech.2018-1353”},},“key“:”5001_CR 32“,“doi-asserted-by”:,“非结构化”:“Satt A,Rozenberg S,Hoory R(2017),使用频谱图上的深度学习从语音中高效识别情感。In:Interspeech,pp 1089\u20131093“,”DOI“:”10.21437\/Interspeech.2017-2000“},{“key”:“5001_CR33”,“first page”:”330“,”volume“:”1“,”author“:”G Shafer“,“year”:“1992”,“unstructured”:“Shafer G(1992)Dempster-Shafer theory.Encycl-Artif Intell 1:330\u2013331”,“journal-title”:“Encycl Artif Intel}”,{”key“:“5001_CR34”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Siriwardhana S,Reis A,Weerasekera R,et \u00a0al(2020)联合微调“类bert”自我监督模型,以改进多模态语音情感识别。http://\/arxiv.org\/abs\/2008.06682“,”DOI“:”10.21437\/Interspeech.2020-212“},{”key“:”5001_CR35“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Sun C,Qiu X,Xu Y,et \u00a0al(2019)How to fine-tune bert for text classification?In:China National Conference on China Computation Linguistics,pp 194\u2013206“,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-32381-3_16“},{“key”:“5001_CR36”,“首页”:“4”,“卷”:“30”,“author”:“A Vaswani”,“年份”:“2017年”,“unstructured”:“VaswaniA,Shazeer N,Parmar N et al(2017)注意力是你所需要的。Adv Neural Inf Process Syst 30:4”,”journal-title“:”Adv Neral Inf Process-Syst“}serted-by“:”publisher“,”首页“:”6503“,”DOI“:”10.1007\/s11227-021-04097-5“,”卷“:”78“,”作者“:”CX-Wan“,”年份“:”2022“,”非结构化“:”Wan CX,Li B(2022)基于bert-cnn文本分类的财务因果句识别。超级计算机杂志78(5):6503\u20136527。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-021-04097-5“,”journal-title“:”J Supercomput“},{”issue“:”5“,”key“:”5001_CR38“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“3211”,”doi“:”10.1007\/s11217-018-2554-8“,”volume“::”76“,”author“:”H Wang“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Wang H,Wei S,Fang B(2020)使用莫霍格特征和深层特征的迭代融合进行面部表情识别。超级计算机杂志76(5):3211\u20133221。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-018-2554-8“,”journal-title“:”J Supercomput“},{“key”:“5001_CR39”,“unstructured”:“Wang Y,Boumadane A,Heba A(2021)一个用于语音情感识别、说话人验证和口语理解的微调wav2vec 2.0\/hubert基准。http://\/arxiv.org\/abs\/2111.02735”},},“key“:”5001_CR40“,”第一页:“5”,“卷”:“32”,“作者”:“Z Yang”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“Yang Z,Dai Z,Yang Y et al(2019)Xlnet:语言理解的广义自回归预训练。Adv Neural Inf Process Syst 32:5”,“journal-title”:“Adv Neral Inf Process-Syst”},{“key”:“5001_CR41”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Yoon S,Byun S,Jung K(2018)使用音频和文本的多模态语音情感识别。In:2018 IEEE口语技术研讨会(SLT),IEEE,pp 112\u2013118”,《doi》:“10.1109\/SLT.2018.8639583”},{“key”:“5001_CR42”,“首页”:“8”,“卷”:“27”,“作者”:“J Yosinski”,“年份”:“2014”,“非结构化”:“YosinskiJ,Clune J,Bengio Y et al(2014)深度神经网络中的特征如何转移?Adv neural Inf Process Syst 27:8”,《journal-title》:“Adv Neral Inf Process-Syst”},{”key“:“5001_CR43”,“unstructured”:“Zadeh A,Zellers R,Pincus E,et \u00a0al(2016)Mosi:在线意见视频中情绪强度和主观性分析的多模态语料库。http://\/arxiv.org\/abs\/1606.06259”},{“key”:“5001_CR44”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zadeh AB,Liang PP,Poria S,et \u 00a0al.(2018)野外多模态语言分析:Cmu-mosei数据集和可解释的动态融合图。摘自:计算语言学协会第五十六届年会论文集(第1卷:长篇论文),第2236\u20132246页,“DOI”:“10.18653\/v1\/P18-1208”},{“issue”:“4”,“key”:“5001_CR45”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”4681“,”DOI“:”10.1007\/s11227-021-04058-y“,”Volume“78”,“author”:“D Zhao”,“year”:“2022”,“unstructured”“:”赵德,钱毅,刘杰等(2022)图像处理与神经网络下的面部表情识别技术。超级计算机杂志78(4):4681\u20134708。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11227-021-04058-y“,”journal-title“:”J Supercomput“},{”key“:”5001_CR46“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”郑L,李清,潘H,et\u00a0al(2018)基于卷积神经网络与随机森林相结合的语音情感识别。In:2018中国控制与决策会议(CCDC),IEEE,pp 4143\u20134147“,”DOI“:”10.1109\/CCDC.2018.8407844“}],”container-title“:[”The Journal of Supercomputing“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/link.springer.com\/content\/pdf\/10.10007\/s11227-022-5001-5.pdf“,”content-type“:”application\/pdf“,”content-version“:”vor“,”intended-pdf“应用程序“:”text-mining“},{”URL“:”https:\/\/link.springer.com/article\/10.1007\/s11227-022-05001-5\/fulltext.html“,”content-type“:”text\/html“,”内容-版本“:”vor“,”intended-application“:”文本-分钟“},{”URL“:”https:\//link.springer-com/content\/pdf\/10.10007\/s11207-022-025001-5.pdf“,”content-type”:“application\/pdf”,“content-version”:“vor”,“intended-application”“:”相似性检查“}”,“存放”:{“日期-部分”:[[2023,4,5]],“日期-时间”:“2023-04-05T19:37:47Z”,“时间戳”:1680723467000},“分数”:1,“资源”:{-“主要”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com\/10.10007\/s1127-022-05001-5”}},”副标题“:[],”短标题“:[],”发布“:{”日期-部分“:[2022,12,21]]},“references-count”:46,“journal-issue”:{“issue”:“8”,“已发布的印刷品“:{”日期部分“:[[2023,5]]}},“替代id”:[“5001”],“URL”:“http:\/\/dx.doi.org/10.1007\/s11227--022-05001-5”,“relationship”:{},“ISSN”:[“0920-8542”,“1573-0484”],“ISSN type”:[{”value“:“0920-8542”,“type”:“print”},{“value”:“1573-0484”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2022,12,21]},“断言”:[{“值”:“2022年12月4日“,”订单“:1,”名称“:”已接受“,”标签“:”接受“,“组”:{“名称”:“文章历史”,“标签”:“论文历史”}},{“值”:“2022年十二月21日”,“订单”:2,“名称”:“first_online”,“label”:“first online”,”组“:{”名称“:”文章历史“,”label“:”文章历史ing“,”标签“:”遵守道德标准”}},{“value”:“作者声明他们没有利益冲突。”,“order”:2,“name”:“Ethics”,“group”:{“name”:“EthicsHeading”,“label”:“conflict of interest”}},{“value”:“本声明不适用。”,“order”:3,“name”:“Ethics”,“group”:{“name”:“EthicsHeading”,“label”:“Ethics approvement”}}