大類學(xué)科:計(jì)算機(jī)科學(xué) 中科院分區(qū) 3區(qū)
JCR學(xué)科:ACOUSTICS、COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS JCR分區(qū) Q2
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工程技術(shù) | 4區(qū) | ACOUSTICS 聲學(xué) COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī):跨學(xué)科應(yīng)用 | 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:ACOUSTICS | SCIE | Q2 | 11 / 40 |
73.8% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q3 | 91 / 169 |
46.4% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:ACOUSTICS | SCIE | Q2 | 13 / 40 |
68.75% |
學(xué)科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 70 / 169 |
58.88% |
學(xué)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% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 80 | 88 | 88 | 80 | 107 | 62 | 67 | 71 | 91 | 85 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 49 |
CHINA MAINLAND | 46 |
India | 26 |
GERMANY (FED REP GER) | 23 |
England | 18 |
France | 18 |
Japan | 18 |
Finland | 15 |
Canada | 14 |
Australia | 12 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
AALTO UNIVERSITY | 14 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 11 |
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM) | 10 |
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 9 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 8 |
ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE | 6 |
IDIAP RES INST | 6 |
AALBORG UNIVERSITY | 5 |
INTERNATIONAL INSTITUTE OF INFORMATION TECHNOLOGY HYDERABAD | 5 |
JAPAN ADVANCED INSTITUTE OF SCIENCE & TECHNOLOGY (JAIST) | 5 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Deep learning for minimum mean-square error approaches to speech enhancement | 10 |
Automatic segmentation of speech articulators from real-time midsagittal MRI based on supervised learning | 9 |
Improving multilingual speech emotion recognition by combining acoustic features in a three-layer model | 9 |
Dysarthric speech classification from coded telephone speech using glottal features | 8 |
End-to-end acoustic modeling using convolutional neural networks for HMM-based automatic speech recognition | 8 |
Discrimination of L2 Greek vowel contrasts: Evidence from learners with Arabic L1 background | 7 |
Bone-conducted speech enhancement using deep denoising autoencoder | 6 |
Updating the Silent Speech Challenge benchmark with deep learning | 6 |
Measuring communication difficulty through effortful speech production during conversation | 6 |
Automatic speech emotion recognition using an optimal combination of features based on EMD-TKEO | 6 |
SCIE
影響因子 3.7
CiteScore 6.4
SCIE
影響因子 4.5
CiteScore 10
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 6.7
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 9.3
SCIE
影響因子 1.7
CiteScore 3.4
SCIE
CiteScore 5.6
SCIE
影響因子 7.7
CiteScore 20.9
SCIE
影響因子 3.9
CiteScore 7.3
SCIE
影響因子 5.3
CiteScore 10.3
SCIE
影響因子 3
CiteScore 7.7
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