當前位置: 首頁 SCI期刊 SCIE期刊 計算機科學 中科院3區(qū) JCRQ2 期刊介紹(非官網(wǎng))
        Speech Communication

        Speech CommunicationSCIE

        國際簡稱:SPEECH COMMUN  參考譯名:語音交流

        • 中科院分區(qū)

          3區(qū)

        • CiteScore分區(qū)

          Q1

        • JCR分區(qū)

          Q2

        基本信息:
        ISSN:0167-6393
        E-ISSN:1872-7182
        是否OA:未開放
        是否預警:否
        TOP期刊:否
        出版信息:
        出版地區(qū):NETHERLANDS
        出版商:Elsevier
        出版語言:English
        出版周期:Monthly
        出版年份:1982
        研究方向:工程技術-計算機:跨學科應用
        評價信息:
        影響因子:2.4
        H-index:93
        CiteScore指數(shù):6.8
        SJR指數(shù):0.769
        SNIP指數(shù):1.648
        發(fā)文數(shù)據(jù):
        Gold OA文章占比:29.44%
        研究類文章占比:97.65%
        年發(fā)文量:85
        自引率:0.0625
        開源占比:0.1965
        出版撤稿占比:
        出版國人文章占比:0.13
        OA被引用占比:0.0454...
        英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

        英文簡介Speech Communication期刊介紹

        Speech Communication is an interdisciplinary journal whose primary objective is to fulfil the need for the rapid dissemination and thorough discussion of basic and applied research results.

        The journal's primary objectives are:

        ? to present a forum for the advancement of human and human-machine speech communication science;

        ? to stimulate cross-fertilization between different fields of this domain;

        ? to contribute towards the rapid and wide diffusion of scientifically sound contributions in this domain.

        期刊簡介Speech Communication期刊介紹

        《Speech Communication》自1982出版以來,是一本計算機科學優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學研究結(jié)果,并為計算機科學各個領域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進計算機科學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道計算機科學領域的最新進展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

        該期刊投稿重要關注點:

        Cite Score數(shù)據(jù)(2024年最新版)Speech Communication Cite Score數(shù)據(jù)

        • CiteScore:6.8
        • SJR:0.769
        • SNIP:1.648
        學科類別 分區(qū) 排名 百分位
        大類:Arts and Humanities 小類:Language and Linguistics Q1 25 / 1088

        97%

        大類:Arts and Humanities 小類:Linguistics and Language Q1 29 / 1167

        97%

        大類:Arts and Humanities 小類:Communication Q1 46 / 511

        91%

        大類:Arts and Humanities 小類:Modeling and Simulation Q1 38 / 324

        88%

        大類:Arts and Humanities 小類:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 27 / 106

        75%

        大類:Arts and Humanities 小類:Computer Science Applications Q2 206 / 817

        74%

        大類:Arts and Humanities 小類:Software Q2 113 / 407

        72%

        CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

        歷年Cite Score趨勢圖

        中科院SCI分區(qū)Speech Communication 中科院分區(qū)

        中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
        大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū)
        計算機科學 3區(qū) ACOUSTICS 聲學 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機:跨學科應用 2區(qū) 3區(qū)

        中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內(nèi)學術期刊依據(jù)影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

        中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學術期刊質(zhì)量的重要工具。

        歷年中科院分區(qū)趨勢圖

        JCR分區(qū)Speech Communication JCR分區(qū)

        2023-2024 年最新版
        按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
        學科:ACOUSTICS SCIE Q2 11 / 40

        73.8%

        學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 91 / 169

        46.4%

        按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
        學科:ACOUSTICS SCIE Q2 13 / 40

        68.75%

        學科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 70 / 169

        58.88%

        JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質(zhì)量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

        歷年影響因子趨勢圖

        發(fā)文數(shù)據(jù)

        2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
        • 國家/地區(qū)數(shù)量
        • USA49
        • CHINA MAINLAND46
        • India26
        • GERMANY (FED REP GER)23
        • England18
        • France18
        • Japan18
        • Finland15
        • Canada14
        • Australia12

        本刊中國學者近年發(fā)表論文

        • 1、First coarse, fine afterward: A lightweight two-stage complex approach for monaural speech enhancement

          Author: Dang, Feng; Chen, Hangting; Hu, Qi; Zhang, Pengyuan; Yan, Yonghong

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 146, Issue , pp. 32-44. DOI: 10.1016/j.specom.2022.11.004

        • 2、Combining hybrid DNN-HMM ASR systems with attention-based models using lattice rescoring

          Author: Li, Qiujia; Zhang, Chao; Woodland, Philip C.

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 147, Issue , pp. 12-21. DOI: 10.1016/j.specom.2022.12.002

        • 3、Cross-modal information fusion for voice spoofing detection

          Author: Xue, Junxiao; Zhou, Hao; Song, Huawei; Wu, Bin; Shi, Lei

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 147, Issue , pp. 41-50. DOI: 10.1016/j.specom.2023.01.001

        • 4、A study of correlation between physiological process of articulation and emotions on Mandarin Chinese

          Author: Zhang, Ziqian; Huang, Min; Xiao, Zhongzhe

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 147, Issue , pp. 82-92. DOI: 10.1016/j.specom.2023.01.005

        • 5、SDTF-Net: Static and dynamic time-frequency network for Speech Emotion Recognition

          Author: Liu, Lu-Yao; Liu, Wen-Zhe; Feng, Lin

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 148, Issue , pp. 1-8. DOI: 10.1016/j.specom.2023.01.008

        • 6、CASE-Net: Integrating local and non-local attention operations for speech enhancement

          Author: Xu, Xinmeng; Tu, Weiping; Yang, Yuhong

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 148, Issue , pp. 31-39. DOI: 10.1016/j.specom.2023.02.006

        • 7、Transfer knowledge for punctuation prediction via adversarial training

          Author: Yi, Jiangyan; Tao, Jianhua; Bai, Ye; Tian, Zhengkun; Fan, Cunhang

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 149, Issue , pp. 1-10. DOI: 10.1016/j.specom.2023.03.003

        • 8、Factors predicting human performance in error annotation for non-native speech corpus

          Author: Wang, Wei.; Zhang, Jinsong

          Journal: SPEECH COMMUNICATION. 2023; Vol. 149, Issue , pp. 38-46. DOI: 10.1016/j.specom.2023.03.001

        投稿常見問題

        通訊方式:ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE。

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