Speech CommunicationSCIE
国际简称：SPEECH COMMUN 中文名称：语音交流Speech Communication杂志是一本工程技术-计算机：跨学科应用应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Elsevier出版，该期刊创刊于1982年，出版周期为Monthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区3区，显示出其优秀的学术水平和影响力。
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ISSN：0167-6393
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出版地区：NETHERLANDS
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出版周期：Monthly
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E-ISSN：1872-7182
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创刊时间：1982
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间： 较慢,6-12周 约19.2周
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影响因子：2.4
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是否预警：否
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研究方向：工程技术,计算机：跨学科应用
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年发文量：85
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研究类文章占比：97.65%
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Gold OA文章占比：29.44%
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H-index：93
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出版国人文章占比：0.13
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开源占比：0.1965
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文章自引率：0.0625
杂志简介
《语音通信》是一本跨学科期刊，其主要目标是满足快速传播和深入讨论基础和应用研究成果的需求。
该期刊的主要目标是：
• 为人类和人机语音通信科学的发展提供一个论坛；
• 促进该领域不同领域之间的相互交流；
• 促进该领域科学合理贡献的快速广泛传播。
值得一提的是，Speech Communication已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Monthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到6.8，该期刊2023年的影响因子达到2.4，再次验证了其优秀学术水平。
Speech Communication是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了计算机科学-ACOUSTICS研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
中科院分区表
中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 计算机科学 3区 |
ACOUSTICS
声学
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
计算机：跨学科应用
2区
3区
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JCR 分区（2023-2024年最新版）
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：ACOUSTICS | SCIE | Q2 | 11 / 40 |
73.8% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q3 | 91 / 169 |
46.4% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：ACOUSTICS | SCIE | Q2 | 13 / 40 |
68.75% |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 70 / 169 |
58.88% |
CiteScore 分区（2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| 6.8 | 0.769 | 1.648 |
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文章摘录
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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