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Computer Speech And LanguageSCIE

國際簡稱：COMPUT SPEECH LANG 參考譯名：計算機語音和語言

中科院分區(qū)
3區(qū)
CiteScore分區(qū)
Q1
JCR分區(qū)
Q2

基本信息：: ISSN：0885-2308; E-ISSN：1095-8363; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區(qū)：ENGLAND; 出版商：Academic Press Inc.; 出版語言：English; 出版周期：Quarterly; 出版年份：1986; 研究方向：工程技術-計算機：人工智能

評價信息：: 影響因子：3.1; H-index：62; CiteScore指數(shù)：11.3; SJR指數(shù)：1.05; SNIP指數(shù)：1.994

發(fā)文數(shù)據(jù)：: Gold OA文章占比：19.79%; 研究類文章占比：97.22%; 年發(fā)文量：72; 自引率：0.0465...; 開源占比：0.1059; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.05; OA被引用占比：0.0970...

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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Computer Speech And Language期刊介紹

Computer Speech & Language publishes reports of original research related to the recognition, understanding, production, coding and mining of speech and language.

The speech and language sciences have a long history, but it is only relatively recently that large-scale implementation of and experimentation with complex models of speech and language processing has become feasible. Such research is often carried out somewhat separately by practitioners of artificial intelligence, computer science, electronic engineering, information retrieval, linguistics, phonetics, or psychology.

期刊簡介Computer Speech And Language期刊介紹

《Computer Speech And Language》自1986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：

預計審稿時間： 12周，或約稿約22.9周
計算機科學
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
SCIE
中科院3區(qū)
非預警

Cite Score數(shù)據(jù)（2024年最新版）Computer Speech And Language Cite Score數(shù)據(jù)

CiteScore：11.3
SJR：1.05
SNIP：1.994

學科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Theoretical Computer Science	Q1	8 / 130	94%
大類：Mathematics 小類：Human-Computer Interaction	Q1	14 / 145	90%
大類：Mathematics 小類：Software	Q1	43 / 407	89%

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)Computer Speech And Language 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)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	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)Computer Speech And Language 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：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	86 / 197	56.6%

按JCI指標學科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	77 / 198	61.36%

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
USA35
India19
France17
Japan16
CHINA MAINLAND14
GERMANY (FED REP GER)14
Spain14
England13
Taiwan12
South Korea10

本刊中國學者近年發(fā)表論文

1、Goal-oriented conditional variational autoencoders for proactive and knowledge-aware conversational recommender system
Author: Yan, Cen; Bai, Jun; Wang, Yanmeng; Rong, Wenge; Ouyang, Yuanxin; Xiong, Zhang

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 79, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101468
2、Multi-branch feature aggregation based on multiple weighting for speaker verification
Author: Qin, Youcai; Ren, Qinghua; Mao, Qirong; Chen, Jingjing

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 77, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101426
3、How to make embeddings suitable for PLDA
Author: Li, Zhuo; Xiao, Runqiu; Chen, Hangting; Zhao, Zhenduo; Wang, Wenchao; Zhang, Pengyuan

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 81, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2023.101523
4、A dilemma of ground truth in noisy speech separation and an to lessen the of data
Author: Maciejewski, Matthew; Shi, Jing; Watanabe, Shinji; Khudanpur, Sanjeev

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 77, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101410
5、Prototypical networks relation classification model based on entity convolution
Author: Feng, Jianzhou; Wei, Qikai; Cui, Jinman

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 77, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101432
6、Monotonic Gaussian regularization of attention for robust automatic speech recognition
Author: Du, Yeqian; Wu, Minghui; Fang, Xin; Yang, Zhouwang

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 77, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101405
7、Multi-level context features extraction for named entity recognition
Author: Chang, Jun; Han, Xiaohong

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 77, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101412
8、Cross-lingual multi-speaker speech synthesis with limited bilingual training data
Author: Cai, Zexin; Yang, Yaogen; Li, Ming

Journal: COMPUTER SPEECH AND LANGUAGE. 2023; Vol. 77, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csl.2022.101427