度小满情感计算技术新成果速报：博士后论文入选国际顶级学术会议 ICASSP

在互联网金融领域，情感计算技术可以说是大有所为。比如在客户服务方面，通过加强情感计算的应用，人工智能客服能够更容易感知与识别客户情感并进行反馈，从而提升金融服务体验感。度小满始终关注情感计算在金融行业中的应用，不断加强在情感计算方面的布局，并取得了不错的成果。近期由度小满博士后撰写的关于情感计算方面的论文入选了国际顶级学术会议，为度小满下一步研究情感计算奠定了有力基础。

度小满聚焦情感计算，博士后论文被 ICASSP 收录

近日，由度小满博士后科研工作站朱文静、李祥两位博士后共同撰写的 GLAM 论文：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语音情感识别"）入选了国际音频顶级会议 ICASSP。

ICASSP 是全球最大、最全面的信号处理及应用方面的顶级会议，已经拥有几十年的历史。作为 IEEE（电子技术与信息科学工程师协会） 的一个重要会议，其论文还经常被三大检索工具检索。该会议对于信号处理方面的学术人士有着重要意义。它涵盖了音频和声学信号处理，图像、视频和多维信号处理，物联网的信号处理等至少十六个方向。

在本论文中，朱文静提出了全新的神经网络 GLobal-Aware Multi-scale（GLAM），GLAM 网络是根据语音独有的特征形式设计出的模型，在 IEMOCAP 基准数据集上，超越了当前最新技术。通过全局感知的融合模块来学习多尺度特征表征，并将此加入到情感信息中，这就解决了以往卷积神经网络（CNN）方法在 SER 上的局限性，即不同尺度的丰富情感特征和重要的全局信息无法被很好地捕捉。该模型有望应用到客服场景中，降低人工客服的沟通成本的同时，提升用户体验。

情感计算具备较高研究价值，可广泛运用于金融领域

据悉，朱文静、李祥两位博士后在进站后的研究均聚焦在情感计算，探索其在用户情绪感知、情绪原因溯源和情绪合理应对这三个方面的研究价值。

目前，情感计算在金融领域的应用，已经起到了保驾护航、提高效率的作用。例如在动态对话过程中，观察出用户关键标签信息：所处领域、职业，以及借款用途等，在这样一张用户画像之下，预测出客户的还款、续保意愿或者对商品购买意向等。也可以通过对用户表情、语音、语速、行文、文本等信息，综合判断出贷款的客户是否存在欺诈行为，对减少坏账提供了不少便利。

在情感计算方面，度小满持续加码，不断推动情感计算在金融行业的落地应用。接下来，随着情感计算研究的愈加深入，情感计算也将凭借独有的技术特色，破解金融行业发展过程中的一些难题，在精准拓客、风险监控等场景中发挥重要作用。